2025年人工智能应用案例解析培训试卷

2025年人工智能应用案例解析培训试卷一、单项选择题（每题3分，共30分）1.2025年某三甲医院引入“医联AI-2025”辅助诊断系统，其核心技术突破在于：A.单模态影像识别精度提升至95%B.多模态大模型融合病理报告与影像数据C.基于规则的专家系统替代人工问诊D.云端算力支撑实时手术导航答案：B2.某新能源车企2025年部署的“智造3.0”产线中，智能质检环节采用边缘计算+视觉大模型方案。其主要目的是：A.降低云端服务器成本B.减少数据传输延迟以提升实时性C.简化模型训练流程D.避免工业场景网络不稳定影响答案：B3.2025年某市“城市交通大脑”升级后，通过车路协同系统将早高峰拥堵指数下降22%。其关键技术支撑是：A.5G网络覆盖所有路口B.数字孪生技术动态模拟交通流C.传统GPS定位精度提升至米级D.人工调度与AI建议结合答案：B4.某教育科技公司推出的“智学Pro”个性化学习系统中，能够为学生生成“知识漏洞-训练路径-效果预测”闭环方案，其核心依赖的技术是：A.基础大语言模型的文本生成能力B.知识图谱与学习行为分析的深度融合C.虚拟现实技术构建沉浸式学习场景D.语音识别技术实现口语评测答案：B5.2025年某商业银行“灵犀风控”系统将欺诈识别率提升至99.2%，较上一代系统的核心改进是：A.增加用户设备信息维度B.引入联邦学习实现跨机构数据协同C.扩大历史交易数据样本量D.采用传统逻辑回归模型替代深度学习答案：B6.某农业科技企业开发的“云耕AI”系统，通过无人机巡检+土壤传感器+气象数据，实现小麦产量预测误差率<3%。其技术方案的核心是：A.无人机影像的高精度分割算法B.多源异构数据的时序融合建模C.土壤湿度传感器的硬件升级D.气象数据的短期预报准确性提升答案：B7.2025年某影视公司“影匠AI”系统可在48小时内完成短视频脚本生成、分镜设计与初剪，其关键技术突破是：A.多模态大模型的创意生成与逻辑连贯性优化B.4K视频的快速编码压缩技术C.演员表情的实时捕捉与替换D.传统非线性编辑软件的自动化插件答案：A8.某智能家居品牌“智居2025”系统实现“场景自学习”功能，可根据用户一周行为自动调整空调、灯光策略。其技术原理是：A.基于规则的条件触发（如“晚10点关灯”）B.强化学习模型持续优化用户偏好C.固定模式的季节化策略库D.语音指令的多轮对话理解答案：B9.2025年某环保机构“净空AI”系统通过卫星遥感+地面传感器，实现大气污染源溯源时间从72小时缩短至2小时。其核心技术是：A.卫星影像的超分辨率重建B.扩散模型模拟污染物传播路径C.地面传感器的高密度部署D.传统统计方法的参数优化答案：B10.某物流企业“星链调度”系统将末端配送效率提升35%，其核心算法优化点在于：A.增加配送员位置更新频率B.动态规划算法结合实时交通与订单波动C.扩大仓储中心的覆盖半径D.引入区块链技术记录配送流程答案：B二、案例分析题（每题15分，共75分）案例1：医疗领域——“明眸AI”眼底病筛查系统2025年，某科技公司联合全国2000家基层医院推广“明眸AI”系统。该系统基于多模态大模型，输入包括患者眼底彩照、OCT影像、病史记录及血液检测数据，输出包含糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼等6类眼底病的分级诊断建议，准确率达98.7%。系统支持离线运行（边缘设备），基层医生通过30分钟培训即可操作，筛查效率从日均15人提升至80人。问题：（1）分析该系统选择“多模态大模型+边缘计算”技术路线的原因。（5分）（2）基层医院应用中可能面临哪些数据挑战？如何解决？（5分）（3）从“人机协作”角度，说明系统如何辅助而非替代医生。（5分）案例2：制造业——某汽车厂“智检2025”智能质检线某新能源汽车厂2025年投产的焊装车间引入“智检2025”系统，替代原有的人工目检与离线抽样检测。系统由32台工业相机、边缘计算终端及视觉大模型组成，可实时检测焊点虚接、涂胶不均等12类缺陷，检测速度0.8秒/件（原人工需5秒），误检率从2.1%降至0.3%。模型训练数据包括历史缺陷样本（100万张）、仿真生成的缺陷样本（500万张）及产线实时反馈的新缺陷样本（动态更新）。问题：（1）对比传统质检方式，分析“视觉大模型+边缘计算”的优势。（5分）（2）仿真生成缺陷样本的作用是什么？如何保证仿真数据与真实数据的一致性？（5分）（3）产线实际运行中，若出现模型未识别的新缺陷类型，系统应如何应对？（5分）案例3：交通领域——某市“车路云一体化”调度系统2025年，某市建成覆盖主城区的“车路云一体化”系统，通过路侧单元（RSU）实时采集交通流、路口状态数据，结合车载终端（OBU）的车辆位置、目的地信息，由云端AI平台动态优化信号灯配时、推荐车辆最优路径。系统运行3个月后，主干道平均通行速度提升28%，新能源出租车电耗降低15%（因急刹急启减少）。问题：（1）分析“车路云协同”相较于单一车载或路侧智能的优势。（5分）（2）系统需解决哪些数据安全与隐私问题？举例说明。（5分）（3）若某路口因突发事故导致数据中断，系统应如何实现“鲁棒性调度”？（5分）案例4：教育领域——“学伴AI”个性化学习平台某K12教育机构2025年推出“学伴AI”平台，通过学生日常作业、课堂互动、测试数据构建“知识掌握度图谱”，并结合认知心理学模型（如遗忘曲线、最近发展区理论），为每个学生生成“今日学习包”（包含微课、习题、拓展材料）。平台运行半年后，试点班级学生数学平均分提升12%，学习时间减少20%（无效重复练习减少）。问题：（1）“知识掌握度图谱”的构建需要哪些关键技术？（5分）（2）如何平衡“个性化”与“课程标准”的一致性？举例说明。（5分）（3）若某学生因临时请假导致数据缺失，平台应如何调整学习方案？（5分）案例5：金融领域——“盾甲”智能风控系统某互联网银行2025年上线“盾甲”风控系统，采用“联邦学习+图神经网络”架构。系统在不共享原始数据的前提下，联合电商、支付、社交等合作方的脱敏数据训练模型，识别跨平台欺诈团伙；同时通过图神经网络分析用户、设备、IP的关联关系，发现隐藏的“羊毛党”群体。系统上线后，新用户首月欺诈率从0.8%降至0.12%，合作方数据共享意愿提升40%。问题：（1）解释“联邦学习”在此场景中的具体应用逻辑。（5分）（2）图神经网络相较于传统机器学习模型的优势是什么？（5分）（3）如何验证模型在“数据隐私保护”与“风险识别能力”之间的平衡效果？（5分）三、论述题（每题20分，共40分）1.结合20