2025年人工智能在社会生活中的应用能力测试试卷及答案

2025年人工智能在社会生活中的应用能力测试试卷及答案（考试时间：120分钟满分：100分）一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年某三甲医院引入AI辅助诊断系统，其核心技术不包括以下哪项？A.医学影像深度学习模型B.电子病历自然语言处理（NLP）C.量子计算药物研发算法D.临床决策支持规则库2.某教育机构推出“AI+个性化学习”平台，其通过分析学生的错题数据、学习时长及情绪波动（由智能手环采集）生成学习方案。该平台主要应用的AI技术组合是？A.强化学习+计算机视觉B.监督学习+情感计算C.无监督学习+边缘计算D.迁移学习+知识图谱3.2025年某市推行“智能交通大脑”，可实时调整红绿灯配时、预测拥堵路段并引导车辆分流。其底层技术支撑不包括？A.车路协同（V2X）通信协议B.多源数据融合（摄像头+雷达+手机信令）C.遗传算法优化调度策略D.区块链车辆身份认证4.某智能养老社区中，AI陪护机器人通过语音交互、表情识别和动作捕捉为独居老人提供服务。以下哪项功能需依赖多模态大模型？A.识别老人说“我有点头晕”时的语义B.分析老人皱眉时的情绪状态（担忧/疼痛）C.根据老人步态判断是否需要搀扶D.实时同步健康数据至家庭医生终端5.2025年某银行推出“AI反欺诈系统”，能在0.1秒内识别异常交易。其关键技术是？A.联邦学习（跨机构数据隐私保护）B.生成对抗网络（GAN）模拟欺诈模式C.随机森林算法分类交易特征D.图神经网络（分析账户关联关系）6.某环保部门利用AI监测城市空气质量，以下哪项应用场景需结合卫星遥感与地面传感器数据？A.实时计算PM2.5浓度的区域分布B.预测3小时内局地污染扩散路径C.识别工业企业违规排放行为D.统计市民绿色出行方式占比7.智能厨房设备“小厨AI”可根据用户饮食偏好、健康指标（如血糖）和冰箱食材库存推荐菜谱。其核心技术不包括？A.知识图谱（食材-营养-疾病关联）B.强化学习（优化推荐策略）C.计算机视觉（识别食材种类）D.语音合成（播放操作提示）8.2025年某城市“AI政务服务平台”实现“免申即享”（符合条件的企业自动获得补贴），其关键能力是？A.结构化数据（企业财报）自动分析B.非结构化政策文件（如PDF）语义理解C.跨部门数据脱敏共享与验证D.以上均是9.某AI翻译机支持“边说边译”（说话同时显示译文），其技术难点主要在于？A.降低语音识别的延迟（需<200ms）B.提升小语种翻译的准确率C.适应嘈杂环境的语音降噪D.多模态（语音+表情）情感传递10.2025年某景区引入“AI游客行为管理系统”，可识别游客攀爬栏杆、乱扔垃圾等行为并预警。其主要依赖的技术是？A.目标检测（YOLO系列模型）B.语义分割（识别物体边界）C.实例分割（区分不同游客）D.以上均是二、填空题（每空1分，共10分）1.2025年主流AI教育平台普遍采用“__________”技术，通过模拟人类教师的思维过程，动态调整教学策略。2.智能交通系统中，“__________”算法可通过模拟交通流的自组织特性，优化复杂路口的通行效率。3.AI医疗诊断的“可解释性”通常通过__________技术实现，例如展示影像中被模型重点关注的病灶区域。4.家庭智能音箱的“多轮对话”能力依赖__________技术，需维护对话上下文并理解隐含意图。5.工业领域“AI+质量检测”已从“缺陷识别”向“__________”升级，可预测设备故障并提前维护。6.环保AI中，__________模型通过分析历史气象数据与污染数据，可高精度预测重污染天气。7.智能养老机器人的“情感陪伴”功能需结合__________（技术）识别老人语调、表情中的情绪信号。8.2025年“AI+农业”的典型应用是__________，通过无人机影像与土壤传感器数据，指导精准灌溉与施肥。9.金融AI的“智能投顾”需融合__________（技术），将用户风险偏好与市场趋势转化为个性化资产配置方案。10.城市“AI消防系统”通过__________（技术）分析监控视频中的烟雾、温度异常，实现火灾早期预警。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：AI在社区治理中的应用2025年，某老旧小区引入“AI社区管家”系统：-功能1：通过楼道摄像头识别独居老人夜间活动（如频繁起夜），异常时自动通知家属；-功能2：分析垃圾桶满溢程度（摄像头+边缘计算），调度垃圾车分时段清运；-功能3：监测公共区域噪音（如广场舞音量），超标时通过广播提醒；-功能4：整合物业报修、社区通知等服务，用户语音提问即可获取信息。问题：（1）该系统涉及哪些AI核心技术？请列举3项并说明对应功能。（9分）（2）可能存在哪些潜在风险？提出2条改进建议。（6分）案例2：AI在零售行业的创新某连锁超市2025年推出“AI无人便利店2.0”：-顾客刷脸进店，AI摄像头自动识别拿取的商品（支持生鲜、非标品）；-购物车内置传感器，实时更新商品重量与种类（与摄像头数据交叉验证）；-结算时，系统根据顾客历史购买记录推荐关联商品（如买牛奶推荐面包）；-闭店后，AI分析热销商品、客流高峰时段，指导次日进货与货架调整。问题：（1）分析该系统相比传统无人零售的技术突破点。（7分）（2）从用户体验角度，指出需优化的2个环节并说明理由。（8分）四、论述题（20分）2025年，“AI普惠化”成为社会共识。请结合教育、医疗、养老三个领域的具体应用，论述AI如何促进公共服务的公平性，并分析可能面临的伦理挑战。（要求：逻辑清晰，案例具体，字数500字以上）答案及解析一、单项选择题1.C（量子计算主要用于药物研发的早期分子模拟，2025年尚未大规模应用于临床诊断系统）2.B（监督学习用于训练错题-知识点关联模型，情感计算分析情绪数据）3.D（区块链主要用于数据存证，非交通调度核心技术）4.B（多模态大模型需融合语音、表情、动作等多维度数据判断情绪）5.D（图神经网络可高效分析账户间复杂关联，识别团伙欺诈）6.B（预测污染扩散需结合大范围卫星数据与局地传感器数据）7.D（语音合成是输出技术，非推荐逻辑核心）8.D（需同时处理结构化/非结构化数据并跨部门验证）9.A（边说边译的关键是低延迟，否则影响对话流畅性）10.D（需目标检测定位行为，语义分割识别栏杆等物体，实例分割区分不同游客）二、填空题1.认知计算（或“类脑计算”）2.蚁群优化（或“群体智能”）3.注意力机制（或“可视化解释”）4.对话管理（或“上下文感知”）5.缺陷溯源（或“预测性维护”）6.时空卷积神经网络（或“LSTM+CNN”）7.情感计算（或“多模态情绪识别”）8.精准农业（或“数字农情监测”）9.强化学习（或“动态资产配置模型”）10.计算机视觉（或“视频异常检测”）三、案例分析题案例1答案：（1）核心技术及对应功能：①计算机视觉（功能1：识别老人夜间活动；功能2：分析垃圾桶满溢程度）；②边缘计算（功能2：摄像头本地处理数据，减少云端传输延迟）；③自然语言处理（功能4：理解用户语音提问并生成回答）；④声音识别（功能3：监测噪音分贝与来源）。（任选3项，每项3分）（2）潜在风险及改进建议：风险1：隐私泄露（如老人夜间活动数据存储不当）；建议：采用联邦学习技术，仅上传加密特征值，原始视频不离开边缘设备。风险2：误报干扰（如老人起夜属正常行为被误判）；建议：结合历史活动数据建立个人行为基线，降低误报率。（每项3分）案例2答案：（1）技术突破点：①非标品识别：传统无人零售多支持标品（如包装饮料），2025年通过多模态大模型（视觉+重量传感器）实现生鲜、散装食品的精准识别；②交叉验证机制：摄像头与购物车传感器数据融合，解决单一技术（如纯视觉）的遮挡、相似商品误判问题；③智能推荐升级：基于用户全周期购买数据（而非单次行为），结合时序预测模型推荐关联商品；④运营决策优化：闭店后分析不仅关注销量，还结合库存周转率、损耗率等多维度数据指导进货。（任选3点，7分）（2）用户体验优化环节：①拿取-放回流程：当前系统可能在用户放回商品时延迟更新购物车，建议增加“放回检测”功能（如传感器识别重量增加+视觉确认商品位置），避免误扣费；②特殊人群适配：老年人对刷脸进店、自动结算的接受度可能较低，建议增加“实体卡+密码”的备用验证方式，降低使用门槛；③推荐合理性：过度推荐可能引发用户反感，需结合“推荐频率控制模型”，根据用户历史反馈调整推荐强度。（任选2点，每项4分）四、论述题（示例）AI通过技术普惠性降低公共服务的资源壁垒，在教育、医疗、养老领域显著促进公平性：教育领域：AI个性化学习平台打破优质师资地域限制。例如，偏远地区学生可通过“AI虚拟教师”获得与城市学生同等的知识点讲解——系统基于学生答题数据动态调整教学难度，模拟特级教师的“一对一”辅导。2025年某教育科技公司推出的“跨区域协同学习系统”，通过知识图谱将重点中学的教案转化为结构化内容，AI根据农村学生的认知特点重新组织，缩小城乡教育差距。医疗领域：AI辅助诊断系统缓解基层医疗资源短缺。县级医院通过“AI+影像诊断”平台，可将CT、X光片上传至云端大模型，10分钟内获得三甲医院级别的病灶分析报告（如肺癌早期筛查准确率达95%）。2025年国家卫健委推广的“基层医疗AI赋能计划”中，超过80%的乡镇卫生院配备了AI辅助诊断终端，使偏远地区患者无需长途跋涉即可获得精准诊断。养老领域：AI智能养老设备弥补养老资源分布不均。针对农村“留守老人”问题，2025年普及的“AI养老手表”集成跌倒检测、语音通话、健康数据上传功能，通过低功耗物联网（LPWAN）技术覆盖偏远地区。系统自动将异常数据推送至村医与子女手机，解决农村养老“监测难、响应慢”的痛点，使城乡老人获得同等的安全保障。然而，AI普惠化也面临伦理挑战：其一，“技术鸿沟”可能加剧新的不公平。部分老年人、低教育群体因操作困难被排除在AI服务之外（如复杂的语音指令），需设计“极简交互界面”并提供