2026年人工智能考试-AI-项目管理与落地实施专项练习与答题指引含答案

2026年人工智能考试AI项目管理与落地实施专项练习与答题指引含答案一、单选题（每题2分，共20题）1.在AI项目管理中，以下哪项属于项目成功的关键因素？（）A.技术领先但忽视业务需求B.团队成员专业但沟通不畅C.清晰的目标与跨部门协作D.高投入但缺乏阶段性评估2.以下哪个工具最适合用于AI项目的需求收集与优先级排序？（）A.甘特图B.用户故事地图C.PERT图D.鱼骨图3.在中国AI行业，哪个地区在自然语言处理（NLP）领域的企业数量最多？（）A.广东B.浙江C.北京D.江苏4.AI项目实施中，以下哪项属于“敏捷开发”的核心原则？（）A.一蹴而就的完整交付B.灵活迭代与持续反馈C.严格的瀑布式流程D.长期规划一次性调整5.若AI项目预算超支，项目经理应首先采取什么措施？（）A.直接削减团队规模B.与客户协商调整范围C.忽略超支问题D.立即申请追加资金6.在中国，哪个行业最先大规模应用AI技术？（）A.金融科技B.教育培训C.医疗健康D.智能制造7.AI项目中的“数据治理”主要解决什么问题？（）A.技术架构选择B.数据质量与合规性C.团队成员培训D.设备采购成本8.在AI项目落地过程中，哪个阶段最容易遇到“技术可行但商业不可行”的问题？（）A.需求分析B.开发测试C.部署上线D.运维优化9.中国AI企业最常见的融资阶段是？（）A.早期天使轮B.成熟期IPOC.D轮及以后D.熟悉退出10.若AI项目因政策变化导致合规风险，项目经理应优先联系谁？（）A.技术负责人B.法律顾问C.业务方D.客户代表二、多选题（每题3分，共10题）1.AI项目管理中，以下哪些属于常见的时间管理工具？（）A.关键路径法（CPM）B.甘特图C.敏捷看板D.热力图2.在中国AI行业，哪些领域属于政策重点支持方向？（）A.医疗影像识别B.智能客服C.基础模型研发D.边缘计算3.AI项目失败的主要原因包括哪些？（）A.数据质量不足B.团队目标不明确C.技术路线选择错误D.业务方频繁变更需求4.在AI项目落地时，以下哪些属于“最小可行产品（MVP）”的核心要素？（）A.核心功能完整B.性能最优C.用户反馈机制D.一次性覆盖所有需求5.中国AI企业常见的商业模式包括哪些？（）A.订阅制服务B.项目制收费C.数据交易平台D.硬件销售6.AI项目中的“风险矩阵”主要用于评估什么？（）A.风险发生概率B.风险影响程度C.风险应对优先级D.技术可行性7.在中国，哪些城市拥有密集的AI创业生态？（）A.深圳B.杭州C.上海D.成都8.AI项目中的“伦理审查”主要关注哪些问题？（）A.数据偏见B.隐私保护C.算法透明度D.商业机密9.若AI项目在测试阶段发现性能瓶颈，可能的原因包括哪些？（）A.算法效率不足B.硬件资源限制C.数据标注错误D.代码优化不充分10.在中国AI行业，哪些企业属于“国家队”背景？（）A.百度B.商汤科技C.科大讯飞D.中科院三、判断题（每题2分，共10题）1.AI项目的成功与团队规模成正比。（×）2.中国AI行业已完全摆脱数据孤岛问题。（×）3.敏捷开发适用于所有类型的AI项目。（×）4.若AI项目采用政府资助，则无需考虑商业盈利。（×）5.数据标注成本在AI项目中占比通常超过50%。（√）6.中国AI企业融资成功率主要取决于技术领先性。（×）7.AI项目的伦理审查在欧美国家比中国更严格。（√）8.瀑布式管理适合迭代需求频繁的AI项目。（×）9.若AI项目数据合规性未达标，可先上线后整改。（×）10.中国AI企业普遍采用“技术+服务”的混合模式。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述AI项目实施中“跨部门协作”的重要性。2.描述中国AI企业在“数据治理”方面面临的挑战。3.解释“敏捷开发”在AI项目中的优势。4.列举AI项目常见的技术风险并说明应对方法。5.说明中国AI企业如何平衡“技术创新”与“商业落地”。五、案例分析题（每题10分，共2题）1.案例背景：某中国金融科技公司计划开发“信贷智能审批系统”，但因数据不足导致模型效果不佳。项目组面临技术优化与客户催款的压力。问题：（1）请提出至少三种解决方案。（2）若项目预算削减，应优先保留哪些功能？2.案例背景：某医疗AI企业开发的“病理图像识别系统”在北方医院试点时，因算法对特定样本适应性差导致误诊率升高。问题：（1）分析可能的原因。（2）提出改进措施。答案与解析一、单选题1.C（AI项目需结合业务需求，跨部门协作确保目标一致）2.B（用户故事地图适合动态需求场景）3.C（北京集中了多数头部AI企业）4.B（敏捷核心是迭代反馈）5.B（协商调整范围可避免冲突）6.A（金融科技最早应用AI风控等场景）7.B（数据治理解决数据质量与合规问题）8.C（部署阶段常暴露实际业务场景问题）9.A（中国AI企业多处于早期融资）10.B（合规问题需法律介入）二、多选题1.A、B、C2.A、C、D3.A、B、C、D4.A、C5.A、B、C、D6.A、B、C7.A、B、C8.A、B、C、D9.A、B、C、D10.C、D（百度、商汤为市场化企业，中科院为科研机构）三、判断题1.×（规模不等于效率）2.×（数据共享仍不足）3.×（复杂项目需混合模式）4.×（需兼顾合规与盈利）5.√（标注成本占比高）6.×（政策与市场同样重要）7.√（欧美监管更细致）8.×（敏捷更适合快速迭代）9.×（合规需前置）10.√（多数采用技术+服务）四、简答题1.跨部门协作重要性：-确保业务需求与技术方案匹配；-避免信息孤岛，提升决策效率；-中国AI项目常涉及多领域（如医疗、金融），协作可整合资源。2.数据治理挑战：-数据标准不统一；-隐私合规要求高（如《数据安全法》）；-小型企业缺乏专业团队。3.敏捷开发优势：-快速响应需求变化；-通过迭代验证技术可行性；-中国市场需求动态性强，适合采用敏捷。4.技术风险及应对：-数据风险：加强数据清洗与标注（应对）；-算法风险：选择成熟模型或分阶段验证（应对）；-硬件风险：预留资源或采用云弹性计算（应对）。5.平衡技术创新与商业落地：-优先解决核心痛点（如金融风控）；-中国市场需考虑政策与用户接受度；-通过MVP快速验证商业模式。五、案例分析题1.（1）解决方案：-引入外部数据（如征信数据）；-联合医院补充标注样本；-暂时降低模型