2025年公需课人工智能赋能制造业高质量发展试题及答案

2025年公需课人工智能赋能制造业高质量发展试题及答案一、单项选择题（每题1分，共20分。每题只有一个正确答案，请将正确选项的字母填在括号内）1.在人工智能赋能制造业的“三链”模型中，最先实现数据闭环的是（）。A.供应链B.生产链C.服务链D.创新链答案：B2.下列哪一项不是工业视觉缺陷检测算法常用的传统特征（）。A.LBPB.HOGC.SIFTD.Word2Vec答案：D3.某汽车焊装车间部署AI质检系统，若漏检率从0.8%降至0.05%，则质量提升的相对幅度约为（）。A.0.75个百分点B.15倍C.94%D.16倍答案：C4.在数字孪生框架中，负责将物理实体实时映射到虚拟空间的核心组件是（）。A.语义引擎B.时空数据库C.物联中台D.边缘网关答案：C5.采用联邦学习训练刀具寿命预测模型时，各参与方必须共享的是（）。A.原始振动信号B.梯度更新量C.工艺参数明文D.刀具图纸答案：B6.某离散制造企业引入强化学习排产，回报函数设计为：R=−(α·T+β·W)，其中T为拖期时间，W为换型次数。若α=2，β=5，某订单拖期3小时并触发1次换型，则该步回报为（）。A.−11B.−6C.−13D.−8答案：A7.在工业场景下，对10kHz采样率的电机电流信号进行实时异常检测，最适合的轻量化网络是（）。A.ResNet152B.1DCNN+GRU混合模型C.VisionTransformerD.BERT答案：B8.下列关于AI赋能绿色制造的说法正确的是（）。A.碳排放预测只需静态历史数据即可B.强化学习不能用于动态能耗优化C.图神经网络可挖掘车间能耗耦合关系D.数字孪生无法接入EMS系统答案：C9.某企业基于AI开展备件需求预测，若采用MAPE评价，当真实需求为200件、预测180件时，MAPE为（）。A.20%B.10%C.11.1%D.18%答案：C10.在工业知识图谱构建中，用于抽取“设备故障现象”三元组的算法是（）。A.LDAB.BERT+CRFC.KmeansD.Apriori答案：B11.下列哪种协议最适合在TSN网络中传输AI推理结果（）。A.ModbusRTUB.OPCUAPub/SubC.CANopenD.FTP答案：B12.某工厂利用AI对压缩空气系统进行节能控制，若系统漏气率从15%降至8%，则年节约电量约（）。（已知：空压机总功率500kW，年运行7200h，每减少1%漏气率节电3%）A.7.2万kWhB.10.8万kWhC.12.6万kWhD.15.3万kWh答案：B13.在AI质检项目中，若采集图像分辨率为4096×3072，单像素字节1Byte，压缩比10:1，则单张图像存储约为（）。A.1.2MBB.3.8MBC.12MBD.38MB答案：A14.下列关于工业边缘智能网关的描述，错误的是（）。A.支持MQTT协议B.可运行Docker容器C.无需考虑EMC防护D.可集成TensorRT推理引擎答案：C15.某企业采用AI对热处理炉温度进行预测控制，若模型输入延迟为2min，控制周期为5s，则需在推理时引入（）。A.零阶保持器B.史密斯预估器C.PID积分分离D.前馈补偿答案：B16.在工业场景下，对不平衡故障样本进行过采样，常用的方法是（）。A.SmoteNCB.PCAC.ZscoreD.Dropout答案：A17.下列关于AI模型可解释性的说法，正确的是（）。A.SHAP值只能用于树模型B.GradCAM可用于1DCNNC.LIME不能解释图像分类D.可解释性与模型精度不可兼得答案：B18.某车间利用数字孪生进行设备健康管理，若虚拟轴与物理轴的同步误差超过（），则视为孪生失效。A.1msB.10msC.50msD.500ms答案：C19.在工业AI项目中，ROI计算公式为：ROI=（收益−成本）/成本×100%，若项目成本200万元，年节约人工成本80万元，则投资回收期约为（）。A.1.5年B.2.0年C.2.5年D.3.0年答案：B20.下列关于工业大模型的说法，错误的是（）。A.参数规模通常超百亿B.需采用混合精度训练C.可在PLC上直接推理D.需构建工业指令数据集答案：C二、多项选择题（每题2分，共20分。每题有两个或两个以上正确答案，请将所有正确选项的字母填在括号内，漏选、错选均不得分）21.以下哪些属于AI赋能制造业的典型应用场景（）。A.刀具剩余寿命预测B.视觉引导机器人抓取C.供应链金融风控D.工艺参数推荐答案：A、B、D22.在工业视觉项目中，影响深度学习模型泛化能力的因素有（）。A.采集光照变化B.标注噪声C.模型参数量D.现场振动答案：A、B、D23.下列关于边缘计算与云计算协同的说法，正确的有（）。A.边缘侧负责低延迟推理B.云端负责模型训练C.需采用模型压缩技术D.无需考虑数据安全答案：A、B、C24.某企业利用AI进行设备故障诊断，可采用的传感器数据包括（）。A.振动加速度B.电机电流C.红外温度D.车间湿度答案：A、B、C25.在工业知识图谱中，实体对齐可采用的方法有（）。A.字符串相似度B.embedding对齐C.规则推理D.图神经网络答案：A、B、D26.下列关于AI模型安全的说法，正确的有（）。A.对抗样本可导致误检B.模型窃取攻击可重建网络结构C.差分隐私可防止成员推理D.安全与性能无需权衡答案：A、B、C27.以下哪些指标可用于评估AI质检系统性能（）。A.精确率B.召回率C.F1scoreD.MTBF答案：A、B、C28.在AI赋能绿色制造中，可优化的对象有（）。A.空压机能耗B.冷却水流量C.生产排产顺序D.工人出勤率答案：A、B、C29.下列关于工业数据治理的说法，正确的有（）。A.需建立数据血缘B.需制定主数据标准C.无需元数据管理D.需数据质量稽核答案：A、B、D30.某企业采用联邦学习训练模型，需考虑的问题有（）。A.非独立同分布数据B.通信开销C.模型聚合算法D.数据出境合规答案：A、B、C、D三、填空题（每空1分，共20分）31.在工业视觉检测中，若采用YOLOv5网络，输入图像分辨率为640×640，锚框数量9，则输出特征图尺寸为________×________。答案：80，8032.某车间利用AI对电机轴承进行故障诊断，采用包络谱分析，若轴承外圈故障特征频率为107.5Hz，电机转速为1490r/min，则其阶次约为________。答案：4.333.在强化学习排产中，若状态空间维度过高，可采用________方法进行降维。答案：深度置信网络或自编码器34.工业边缘智能网关常用的工业总线协议有________、________。答案：PROFINET，EtherCAT35.某企业采用AI对热处理工艺进行优化，若目标硬度为HRC58，允许偏差±1HRC，则采用________控制图进行过程监控。答案：XR36.在工业知识图谱中，RDF三元组形式为________。答案：主语谓语宾语37.某工厂利用AI对压缩空气系统进行泄漏检测，采用声学成像技术，若阵列麦克风间距为0.05m，则最高可识别频率约为________Hz。（声速取340m/s）答案：340038.在工业AI项目中，若训练集、验证集、测试集比例为7:2:1，则验证集占比________%。答案：2039.某企业采用AI对刀具磨损进行监测，若采用声发射信号，其频率范围通常为________kHz。答案：100100040.在工业大模型训练中，常用的混合精度格式为________。答案：FP16+FP32四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）41.工业视觉检测中，数据增强可提高模型鲁棒性。（）答案：√42.数字孪生体无需与物理实体保持实时同步。（）答案：×43.联邦学习可完全避免数据隐私泄露风险。（）答案：×44.在工业场景下，AI模型精度越高越好，无需考虑可解释性。（）答案：×45.工业边缘计算可降低云端带宽压力。（）答案：√46.工业知识图谱只能用于设备故障诊断。（）答案：×47.采用AI进行能耗优化时，需建立设备级能耗基线。（）答案：√48.在工业视觉项目中，标注质量对模型性能影响巨大。（）答案：√49.工业大模型可直接在PLC上训练。（）答案：×50.工业AI项目ROI计算需考虑隐性成本。（）答案：√五、简答题（共30分）51.（封闭型，6分）简述工业视觉缺陷检测中数据增强的三种常用方法，并说明其适用场景。答案：1.几何变换：包括旋转、平移、缩放，适用于工件位置、角度随机变化的场景；2.光度变换：包括亮度、对比度、色调调整，适用于光照不稳定的现场；3.噪声注入：添加高斯、椒盐噪声，适用于相机传感器噪声较大的环境。52.（封闭型，6分）说明联邦学习在刀具寿命预测中的优势与挑战。答案：优势：1.数据不出域，保护企业工艺机密；2.多方联合提升模型泛化能力；3.符合数据合规要求。挑战：1.非独立同分布数据导致模型收敛慢；2.通信开销大，需压缩梯度；3.需设计安全聚合机制，防止恶意参与方投毒。53.（开放型，8分）某离散制造企业计划引入AI进行动态排产，请给出技术路线并说明关键难点。答案：技术路线：1.数据层：采集订单、设备状态、工艺约束、物料齐套数据；2.模型层：构建基于强化学习的排产模型，状态空间包括订单优先级、设备负荷、换型时间，动作空间为工单分派，回报函数为拖期+换型+能耗加权；3.系统层：与MES、APS对接，实现滚动排产；4.验证层：采用数字孪生进行虚实协同验证。关键难点：1.状态空间高维，需降维与特征选择；2.奖励函数权重难以量化；3.实时数据延迟与异常；4.工人经验与AI冲突，需人机协同机制。54.（封闭型，5分）计算题：某企业部署AI质检系统，单台相机每秒采集30张图像，分辨率为2048×1536，单像素1Byte，压缩比8:1，求单台相机每日存储量（GB），保留两位小数。答案：单张图像字节：2048×1536×1/8=0.38MB每秒：0.38×30=11.4MB每日：11.4×3600×24=985.6GB≈0.99TB55.（开放型，5分）结合实例说明工业知识图谱如何赋能设备故障根因分析。答案：以某汽车焊装车间为例，构建“设备故障现象原因措施”五元组知识图谱。当机器人出现“焊点飞溅”现象时，图谱推理引擎基于历史案例、FMEA文档，定位可能原因：电极头磨损、电流过高、板材间隙超差，并推荐对应措施：更换电极、调整焊接参数、检查夹具定位。通过图谱可视化，维修人员可在3分钟内完成根因定位，平均维修时间由45分钟降至18分钟。六、应用题（共50分）56.（综合分析题，20分）某家电企业计划对冰箱压缩机生产线进行AI赋能改造，现状如下：1.日产能8000台，人工质检环节共需80人，三班倒；2.质检漏检率0.6%，市场投诉率0.05%，单台投诉赔偿300元；3.计划引入AI视觉检测系统，单套成本120万元，可替代60人，漏检率降至0.05%；4.系统维护费每年12万元，电费每年2万元；5.工人年均综合成本8万元/人。要求：（1）计算项目投资回收期（静态）；（2）计算三年累计ROI；（3）从质量、成本、交付、风险四个维度给出风险评估与缓解措施。答案：（1）年节约人工成本：60×8=480万元年减少赔偿：8000×(0.6%0.05%)×300=1.32万元年总收益：481.32万元年总成本：12+2=14万元净收益：481.32−14=467.32万元投资回收期：120/467.32≈0.26年≈3.1个月（2）三年累计净收益：467.32×3=1401.96万元累计ROI：(1401.96−120)/120×100%=1068%（3）风险评估与缓解：质量：AI模型过拟合导致误检，需持续收集现场数据迭代，建立闭环反馈；成本：维护费上涨，签订五年固定价合同；交付：系统宕机影响产能，部署双机热备，SLA≥99.9%；风险：工人转岗阻力，提前半年开展技能培训，设内部调岗机制。57.（系统设计题，15分）某钢铁企业拟构建基于AI的连铸坯表面缺陷检测系统，给出系统架构图并说明各模块功能、关键技术选型、数据流转路径。答案：系统架构：1.采集层：8K线阵相机+LED频闪光源+除尘风刀，触发编码器同步；2.边缘层：NVIDIAJetsonAGXXavier，运行TensorRT加速YOLOv5，推理时间30ms；3.传输层：千兆以太网+OPCUA上传结果、NG图像至云端；4.云端层：GPU集群进行模型再训练，采用ActiveLearning筛选高价值样本；5.应用层：Web可视化、短信报警、与MES对接实现质量追溯；6.数据流：相机→边缘推理→OPCUA→Kafka→AI中台→MongoDB→BI报表；关键技术：在线难例挖掘、迁移学习、混合精度训练、小目标检测、对抗样本防护。58.（计算与优化题，15分）某企业利用AI对空压站进行节能控制，已知：1.共4台250kW离心机，额定流量40m3/min，负载功率曲线：P=250×(0.4+0.6×(Q/40)^3)；2.现场需求波动：高峰70m3/min，低谷30m3/min；3.采用AI预测未来15min需求，误差≤5%；4.可通过调节进口导叶+启停组合优化。求：（1）写出单台离心机功率关于流量Q的函数；（2）在AI预测需求为50m3/min时，给出最优机组组合及总功率；（3）若年运行时间6000h，预测准确率95%，求年节能量。（提示：对比AI优化前后平均功耗）答案：（1）P(Q)=250×(0.4+0.6×(Q/40)^3)（2）需求50m3/min，最优：运行2台，每台25m3/min单台功率：250×(0.4+0.6×(25/40)^3)=250×0.4+250×0.6×0.244≈100+36.6=136.6kW总功率：2×136.6=273.2kW（3）无AI优化：平均需求50m3/min，常运行2台，每台25m3/min，同上273.2kWAI优化：预测误差5%，保守策略仍运行2台，但可提前降载，导叶调节效率提升3%，则实际功率273.2×0.97=265kW年节能量：(273.2−265)×6000=49.2MWh七、综合论述题（共30分）59.请结合“人工智能+制造业”融合背景，围绕“数据、算法、算力、场景、人才、安全”六大要素，撰写一篇800字以上论述，阐明如何系统推进制造业高质量发展，要求观点明确、逻辑严谨、案例真实。答案：数据是AI赋能制造业的原油。以三一重工为例，其挖掘机指数汇聚40万台设备实时工况，每日新增数据超过20TB，通过数据清洗、标注、血缘管理，形成高价值数据资产，支撑设备故