2025年数字技术能力测试题及答案

2025年数字技术能力测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分。每题只有一个正确答案，请将正确选项填写在括号内）1.2025年主流5GAdvanced网络的理论峰值下行速率可达（）A.1Gbps  B.10Gbps  C.50Gbps  D.100Gbps答案：B2.在IPv6地址中，用于任播（Anycast）的地址范围属于（）A.2000::/3  B.FC00::/7  C.FF00::/8  D.无独立范围，与单播共享答案：D3.某城市采用“数字孪生+AI”实时调度红绿灯，其边缘推理节点最可能部署在（）A.中心云  B.区域数据中心  C.路侧MEC  D.车载终端答案：C4.2025年发布的RISCV矢量扩展1.0中，VLEN=512位，则单条vfmacc.vv指令最多可并行完成（）次单精度浮点乘加。A.4  B.8  C.16  D.32答案：C5.在量子密钥分发（QKD）BB84协议中，若信道误码率超过（）则必须中止通信并重新协商。A.5%  B.11%  C.25%  D.33%答案：B6.2025年主流消费级GPU采用Chiplet设计，其互连总线最可能基于（）A.PCIe5.0  B.NVLink4  C.UCIe1.1  D.InfinityFabric3答案：C7.在联邦学习场景下，采用SecureAggregation方案的主要目的是（）A.降低通信开销  B.防御模型投毒  C.保护梯度隐私  D.加速收敛答案：C8.2025年国内《生成式AI服务管理办法》要求，AIGC平台对“深度伪造”视频必须添加的标识格式为（）A.C2PA  B.IPTC  C.GDPR标签  D.国密SM9水印答案：A9.某车企使用CANFD总线，最大数据段波特率设为8Mbps，则理论上每帧64字节负载的传输时间约为（）A.64μs  B.72μs  C.80μs  D.96μs答案：B10.2025年发布的USB4v2.0规范，最高速率80Gbps采用（）编码方式。A.NRZ  B.PAM3  C.PAM4  D.PAM6答案：C11.在数字人民币（eCNY）双离线支付中，防止“同一币串重复花”的核心机制是（）A.区块链  B.硬件钱包安全元件序号  C.运营方后台对账  D.钱包随机数+运营方公钥签名答案：D12.2025年主流AR眼镜采用MicroLED+光波导方案，其光波导玻璃衬底折射率通常大于（）A.1.5  B.1.7  C.1.9  D.2.1答案：C13.在ROS2“Dashing”之后长期支持（LTS）版本中，默认中间件采用（）A.FastDDS  B.CycloneDDS  C.Iceoryx  D.ZeroMQ答案：B14.2025年国内数据中心PUE新政要求新建大型数据中心PUE≤（）A.1.15  B.1.20  C.1.25  D.1.30答案：A15.在基于SLAM的机器人定位中，消除“回环检测”误匹配最常用的几何验证方法是（）A.RANSAC  B.ICP  C.BundleAdjustment  D.KalmanFilter答案：A二、多项选择题（每题3分，共30分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）16.以下哪些技术可有效抑制大模型训练中的“内存墙”问题（）A.ZeRO3  B.CPUOffload  C.FlashAttention2  D.FP32纯精度训练答案：A、B、C17.2025年主流WiFi7（802.11be）特性包括（）A.320MHz信道  B.4096QAM  C.MultiLinkOperation  D.6GHz强制频段答案：A、B、C18.关于Chiplet芯粒系统，下列说法正确的是（）A.可通过UCIe实现异厂异构集成  B.必然导致整体功耗上升  C.需解决散热与翘曲问题  D.可通过2.5D/3D封装缩短互连答案：A、C、D19.在工业元宇宙场景中，实现“毫秒级数字孪生同步”需依赖（）A.5GuRLLC  B.时间敏感网络（TSN）  C.边缘AI推理  D.区块链共识答案：A、B、C20.2025年国内《数据出境安全评估办法》中，触发“重要数据”评估的阈值包括（）A.个人信息超10万人  B.敏感个人信息超1万人  C.国家核心数据  D.累计数据量超1TB答案：A、B、C21.以下哪些算法可用于对抗样本检测（）A.FeatureSqueezing  B.LocalIntrinsicDimensionality  C.PGD攻击  D.RandomizedSmoothing答案：A、B、D22.2025年主流车规级激光雷达采用（）A.1550nm光纤激光器  B.垂直腔面发射（VCSEL）阵列  C.SPAD/SiPM接收阵列  D.机械旋转镜答案：A、C23.在Android15中，为提升大模型端侧推理速度，Google提供的AI加速接口包括（）A.NNAPI1.4  B.AIDLHAL  C.LLMAcceleratorAPI  D.OpenCL3.0答案：A、C24.2025年国内“东数西算”工程八大枢纽节点包括（）A.京津冀  B.长三角  C.成渝  D.内蒙古答案：A、B、C、D25.下列关于后量子密码（PQC）算法CRYSTALSKyber的描述，正确的是（）A.基于ModuleLearningWithErrors  B.公钥尺寸约800B  C.已被NIST选为标准化算法  D.签名方案答案：A、B、C三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）26.2025年主流HBM3E内存单堆栈容量可达24GB。（）答案：√27.在数字孪生电网中，采用IEC6185092LE采样值报文时，合并单元延迟必须小于2ms。（）答案：√28.2025年发布的CXL3.0规范已支持内存池化，但尚未支持跨主机缓存一致性。（）答案：×29.基于Diffusion模型的图像生成，其逆向去噪过程可用DDIM采样实现确定性输出。（）答案：√30.2025年国内所有自动驾驶L3级车型必须搭载高精地图，否则无法获得准入牌照。（）答案：×31.RISCV指令集默认采用小端模式。（）答案：√32.2025年主流WiFi7路由器在6GHz频段下，中国法规允许最大EIRP为33dBm。（）答案：×33.在Transformer架构中，RoPE（旋转位置编码）可外推至比训练长度更长的序列。（）答案：√34.2025年国内数据中心采用液冷浸没式方案时，冷却液首选矿物油。（）答案：×35.2025年发布的Matter1.3协议已支持对Thread网络中睡眠终端的远程OTA升级。（）答案：√四、填空题（每空2分，共20分）36.2025年主流消费级PCIe5.0SSD顺序读取速度最高可达________GB/s。答案：1437.在3GPPRelease19中，RedCap终端最大下行带宽为________MHz。答案：2038.2025年国内“碳排放监测”平台要求火电厂数据上链间隔不大于________分钟。答案：1539.某城市大脑项目使用时空Transformer预测交通流，其输入序列长度若设为12×24×4，则对应________个时间步。答案：115240.2025年主流AR眼镜MicroLED单绿色芯片尺寸为________μm级。答案：541.在量子计算中，2025年IBM433qubit“Osprey”处理器采用________拓扑结构。答案：HeavyHex42.2025年国内《个人信息保护法》规定，人脸信息属于________敏感个人信息。答案：生物识别43.2025年主流车规级7nmMCU的AECQ100Grade0工作温度范围为40℃至________℃。答案：15044.2025年发布的DP2.1规范最高带宽为________Gbps。答案：8045.在ROS2中，若节点使用DDSXML配置文件，其默认文件名应为________。答案：DEFAULT_FASTRTPS_PROFILES.xml五、简答题（每题10分，共30分）46.简述2025年主流“AIPC”所需满足的三大硬件门槛，并说明各自的技术依据。答案：（1）NPU算力≥40TOPS：微软Windows12AI助手要求本地运行7B参数模型，INT8推理需≥35TOPS，留余量至40TOPS。（2）内存带宽≥100GB/s：大模型权重搬运瓶颈在带宽，LPDDR5X8530双通道可提供102GB/s，满足7B模型每token<5ms延迟。（3）硬盘顺序读≥7GB/s：14B参数模型（FP16）约28GB，冷启动加载需在4s内完成，PCIe5.0×4SSD实测7.5GB/s可达成。47.说明2025年国内“车路云一体化”试点中，边缘计算节点MEC与中心云协同的“三级卸载”策略。答案：一级：路侧MEC完成毫秒级感知融合与轨迹预测，时延<20ms，过滤99%原始数据；二级：区域边缘云（城市级）汇聚多路口语义地图，进行5min级交通优化，回传模型参数至MEC；三级：中心云（省级）训练全局强化学习策略，每日更新权重，通过CXLoverWAN下发至区域云，实现“云训边推”闭环。48.阐述2025年主流“数字孪生流域”中，如何利用知识图谱与时空大数据实现洪水预报精度提升，并给出量化指标。答案：构建“降水径流管网河道”四元知识图谱，节点>2.3亿，边>7.8亿；接入气象雷达（1km×1km×6min）与InSAR形变（mm级）实时数据；采用图神经网络GNNTGCN融合预报，将传统水文模型NashSutcliffe效率系数从0.82提升至0.94，峰值流量误差由15%降至4%，提前预警时间由2h增至6.5h。六、综合应用题（共30分）49.某头部云厂商2025年上线“千亿参数MoE大模型”训练任务，采用万卡A800GPU集群，MoE层专家数160，topk=2，隐藏层6144维。（1）若采用ZeRO3+数据并行度=1024，计算理论上每个GPU需占用的参数显存（FP16）。（10分）（2）若开启ActivationCheckpointing，序列长度=4k，batchsize=1，估算单卡激活显存。（10分）（3）给出一种“通信计算重叠”方案，使得All2All延迟隐藏率≥90%，并说明实现细节。（10分）答案：（1）总参数量≈1.2T，MoE占比60%，即0.72T。ZeRO3下每个GPU存1/1024，约0.72T/1024≈0.703G参数，F