2025年工业AI《边缘计算》冲刺押题卷

2025年工业AI《边缘计算》冲刺押题卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共30分）1.在边缘计算架构中，负责执行本地决策、处理实时性要求高的任务通常是指？A.云中心服务器B.边缘网关C.边缘节点（如边缘设备、边缘服务器）D.数据源（传感器、设备）2.下列哪项不是边缘计算相较于云计算在工业AI应用中的主要优势？A.更低的网络延迟B.更高的数据安全性C.更强大的计算能力D.更有效的带宽利用3.工业物联网（IIoT）设备产生的海量数据首先汇聚到边缘节点，边缘节点对数据进行预处理和初步分析，其主要目的是？A.完全替代云端进行所有计算B.剔除无用数据，仅将最关键的决策信息上传至云端C.仅进行数据存储，等待云端指令D.与其他边缘节点进行数据交换，形成边缘联盟4.在智能制造中，需要根据实时传感器数据调整生产线参数，这对边缘计算系统的哪个方面要求最高？A.数据存储容量B.计算能力C.网络带宽D.系统可靠性5.以下哪种技术/模型通常更适合在边缘设备上部署，以实现低延迟的AI推理？A.大规模预训练语言模型B.深度神经网络（深层、参数量大）C.轻量级神经网络（如MobileNet,SqueezeNet）D.卷积神经网络（用于大图像处理）6.将AI模型训练任务完全放在云端进行，而推理任务下放到边缘设备执行的模式，其主要挑战在于？A.边缘设备计算能力不足B.网络传输延迟过大C.云端存储资源有限D.边缘设备能耗过高7.边缘计算系统面临的主要安全威胁之一是恶意节点对边缘设备的物理破坏或篡改，这体现了边缘计算的什么特点？A.分布式特性B.资源受限特性C.安全防护难度大D.实时性要求高8.MQTT协议在工业边缘计算中应用广泛，其主要优点是？A.支持极高的传输速率B.提供可靠的消息传递保障（QoS）C.免费开源D.支持复杂的查询语言9.边缘计算与云计算的协同工作模式中，通常哪种任务更适合在云端执行？A.实时异常检测B.基于全局数据的模型再训练C.设备状态实时监控D.边缘节点资源管理10.以下哪项措施可以有效提高边缘计算系统在恶劣工业环境下的可靠性？A.降低硬件配置以节省成本B.使用工业级加固设计硬件C.减少数据采集频率D.忽略边缘节点的网络安全防护11.CPS（信息物理系统）的核心理念是？A.物理世界的数字化B.物理过程与信息过程的深度融合与实时交互C.物理设备的大规模互联D.物理世界的虚拟化模拟12.边缘计算环境下的数据安全和隐私保护，除了传统的加密技术外，还需要考虑？A.边缘设备的位置信息泄露B.数据在边缘节点之间的传输安全C.AI模型参数的隐私保护D.以上都是13.边缘计算平台（如EdgeXFoundry,KubeEdge）的核心价值在于？A.提供通用的边缘设备接入能力B.简化边缘应用的开发、部署和管理C.实现边缘节点间的资源虚拟化D.优化云端数据存储效率14.工业场景中，边缘计算节点往往计算能力、存储资源有限，且能源供应可能不稳定，这体现了边缘计算的什么特性？A.异构性B.分布式性C.资源受限性D.实时性15.当边缘设备需要进行复杂的联合推理，但单个设备资源不足时，可以采用的技术是？A.模型压缩B.边缘联邦学习C.知识蒸馏D.边缘设备间数据共享二、填空题（每空2分，共20分）1.边缘计算架构通常包含边缘节点、边缘网关和_________三级。2.为了在资源受限的边缘设备上高效运行AI模型，常采用_________和剪枝等技术进行模型优化。3.工业场景中，边缘计算的低延迟特性对于_________和_________等应用至关重要。4.确保工业边缘计算系统数据安全和隐私的重要机制之一是_________技术。5.在边缘计算与云协同的架构中，边缘侧通常负责_________，云端则侧重于_________。6.异构计算是指在一个边缘计算系统中融合了多种不同类型的计算单元，如CPU、GPU、FPGA和_________。7.IIoT设备产生的数据首先通过传感器接口采集，然后可能通过_________协议传输到边缘节点。8.针对边缘计算节点易受物理攻击的特点，需要采取_________措施来增强其物理安全性。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述边缘计算在工业AI应用中相比于纯云端计算的主要优势。2.解释什么是边缘计算的“资源受限性”，并列举至少三个在边缘设备上运行时需要考虑的资源限制因素。3.在工业自动化领域，部署边缘计算系统可能面临哪些独特的挑战？四、综合应用题（共35分）背景：某智能制造工厂希望提升生产线的柔性和效率。工厂内大量生产设备（如CNC机床、机器人手臂、传感器）部署在生产车间内，需要实时监控设备状态、采集加工参数，并根据实时情况调整生产策略。现有方案将数据全部上传至云端进行分析，但存在网络延迟较高（约100ms）的问题，影响实时控制效果。请设计一个基于边缘计算的改进方案：1.（5分）说明在该场景下，边缘计算相比原有纯云端方案的核心价值。2.（10分）设计边缘计算系统的初步架构，包括至少需要部署哪些类型的边缘节点（或功能模块），并简述各部分的主要职责。3.（10分）针对该场景，提出边缘侧可能需要部署的AI应用或功能，并说明其作用。例如，可以涉及设备状态监测、异常检测、加工参数优化建议等。4.（10分）考虑实际部署时可能遇到的问题，如边缘设备资源限制、网络连接不稳定、数据安全等，提出相应的应对策略或解决方案。试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.B5.C6.B7.C8.B9.B10.B11.B12.D13.B14.C15.B二、填空题1.云中心2.模型量化3.实时控制，快速响应4.数据加密5.本地实时处理与决策，全局分析与模型训练6.NPU（神经网络处理单元）7.MQTT8.物理隔离或加固三、简答题1.解析思路：对比边缘计算和纯云端计算在工业AI场景下的优劣。边缘计算靠近数据源和最终用户（设备），能实现低延迟的实时控制和响应；减少对云端带宽的依赖；提高数据安全性（部分数据不离开本地）；在本地处理能更快地执行关键任务。纯云端计算则拥有强大的计算和存储资源，适合进行复杂的模型训练和全局数据分析。答案要点：低延迟实时控制与响应；减少网络带宽压力；提高数据安全性；本地自主决策能力。2.解析思路：资源受限性指边缘设备在计算能力、存储空间、功耗、网络带宽等方面通常不如云服务器。需要考虑的因素包括：CPU/GPU算力有限，难以运行大型复杂模型；内存/RAM容量有限，影响并发处理能力；存储空间宝贵，需要高效数据管理；功耗受限，尤其在电池供电设备上；网络连接可能不稳定或带宽有限。答案要点：计算能力（CPU/GPU）、存储空间（内存/RAM/硬盘）、功耗、网络带宽/连接稳定性。3.解析思路：工业环境复杂，对边缘计算系统有特殊要求。挑战包括：严苛的物理环境（高温、高湿、震动、粉尘、电磁干扰），要求硬件加固；设备种类繁多、协议各异，集成难度大；需要高可靠性和连续运行能力，故障容忍度低；数据安全和隐私保护要求极高，需防备物理和网络攻击；运维难度大，现场部署和维护成本高；需要与现有工业控制系统（如SCADA、MES）深度集成。四、综合应用题1.解析思路：分析场景需求，对比纯云端方案的不足。核心价值在于利用边缘节点靠近数据源和设备的位置优势，将需要低延迟处理的分析、决策任务放在边缘执行，从而满足实时控制的要求，弥补云端延迟过大的问题。答案要点：实现生产过程的低延迟监控与控制；将部分计算任务下沉到边缘，减轻云端负担；提高对网络条件变化的鲁棒性。2.解析思路：根据场景需求设计架构。边缘节点应能采集车间设备数据、执行本地分析、执行控制指令。边缘网关负责多节点管理、数据汇聚转发、与云端通信。云中心负责全局数据分析、复杂模型训练、系统管理。可能还需要本地网络（如工业以太网）和连接到云端的网络。答案要点：边缘节点（部署在生产车间，负责数据采集、本地AI分析、设备控制接口）；边缘网关（负责边缘节点管理、数据聚合转发、安全网关、连接云端）；云中心（负责全局态势感知、模型训练、远程配置管理）。提及网络连接（车间局域网、互联网/专线）。3.解析思路：列举适用于该场景的边缘AI应用。设备状态监测（通过传感器数据分析设备运行参数，判断健康状况）；异常检测（实时监测参数变化，识别偏离正常模式的早期故障迹象）；加工参数优化建议（根据实时生产数据和工艺模型，建议调整参数以优化效率或质量）；预测性维护（基于设备运行数据和模型，预测潜在故障时间）。答案要点：部署边缘AI模型进行设备状态评