2025广东教师公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》习题及答案

2025广东教师公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》习题及答案一、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+制造”场景中，最先实现规模化落地的典型应用是（）A.数字孪生工厂仿真B.基于深度学习的表面缺陷检测C.强化学习优化供应链D.生成式AI辅助设计答案：B2.工业边缘计算节点部署AI推理时，最需要优先考虑的指标是（）A.模型参数量B.推理延迟C.训练时间D.数据标注精度答案：B3.下列哪一项不是广东省“十四五”智能制造专项规划中提出的“5G+工业互联网”先导应用方向（）A.超高清视频质检B.云化AGV协同调度C.低功耗广域网抄表D.沉浸式远程运维答案：C4.在数字孪生系统中，实现物理实体与虚拟模型“双向映射”的关键技术是（）A.知识图谱B.时序数据库C.高速总线采集D.语义网关答案：C5.对于小样本缺陷检测，最适合的深度学习范式是（）A.迁移学习+微调B.生成对抗网络C.自监督预训练D.强化学习答案：A6.工业AI模型在上线前必须通过的安全测评标准是（）A.ISO9001B.IEC62443C.GB/T22239—2019D.ISO14001答案：C7.下列关于“AI赋能绿色制造”描述正确的是（）A.AI只能降低能耗，无法减少物耗B.工艺参数优化AI模型可直接减少碳排放C.碳排放数据无需接入AI系统D.绿色制造与AI无关答案：B8.在刀具剩余寿命预测任务中，最重要的输入变量是（）A.刀具材料批次B.主轴电流信号C.车间湿度D.操作工年龄答案：B9.广东省“链长制”中，负责“集成电路与工业软件”产业链的链长单位是（）A.省科技厅B.省工信厅C.省发改委D.省国资委答案：B10.工业场景下，联邦学习最大的技术障碍是（）A.模型精度低B.数据异构与非独立同分布C.通信带宽高D.加密算法落后答案：B11.下列哪种算法最适合解决多品种小批量排产问题（）A.遗传算法B.KmeansC.主成分分析D.线性回归答案：A12.在工业知识图谱构建过程中，最关键的一步是（）A.数据可视化B.实体对齐与关系抽取C.数据备份D.数据脱敏答案：B13.关于AI质检ROI计算，下列公式正确的是（）A.ROI=(节省人工费用AI投入成本)/AI投入成本×100%B.ROI=AI投入成本/节省人工费用×100%C.ROI=节省人工费用/工人总数D.ROI=缺陷率降低值×产量答案：A14.工业AI模型更新频率主要受限于（）A.标注成本B.GPU价格C.服务器颜色D.厂房面积答案：A15.下列哪项不是广东省首批“人工智能与实体经济深度融合”示范企业评选的硬性条件（）A.上年度主营业务收入不低于10亿元B.AI相关投入占比≥3%C.通过国家两化融合贯标D.拥有省级以上工业设计中心答案：D16.在边缘侧部署TensorRT加速时，最需要手工调优的参数是（）A.BatchSizeB.学习率C.正则化系数D.Dropout比例答案：A17.工业AI项目采用“先付费再补贴”模式时，补贴资金通常来源于（）A.中央财政专项B.省工业互联网产业生态供给资源池专项资金C.银行低息贷款D.企业自筹答案：B18.下列关于“AI+安全生产”描述错误的是（）A.视频AI可实时识别明火B.行为识别可检测未戴安全帽C.声音AI无法识别设备异响D.多模态融合可提高预警准确率答案：C19.在广东省“十四五”期间，新建智能工厂必须接入的省级平台是（）A.粤康码B.广东省工业互联网平台C.粤省事D.碳排放交易所答案：B20.工业AI模型在通过AIOps上线后，首要监控的指标是（）A.模型漂移B.员工满意度C.食堂就餐率D.厂房温度答案：A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，多选、少选、错选均不得分）21.以下哪些属于工业AI典型数据来源（）A.MES系统B.SCADA系统C.电商平台评论D.传感器时序数据答案：A、B、D22.在广东省产业集群数字化转型试点中，政府给予的配套支持包括（）A.云券补贴B.诊断服务券C.数据要素流通券D.人才公寓免费答案：A、B、C23.关于工业大模型，下列说法正确的有（）A.参数规模通常超过10亿B.支持多模态输入C.无需微调即可上线D.可生成工艺改进建议答案：A、B、D24.以下哪些指标可用于评价AI质检系统的效果（）A.漏检率B.过杀率C.模型体积D.节拍损失答案：A、B、D25.工业AI项目可行性研究报告必须包含（）A.技术路线B.投资估算C.风险评估D.员工婚姻状况答案：A、B、C26.在边缘计算网关部署AI时，常用的推理框架有（）A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.PyTorch训练模式D.OpenVINO答案：A、B、D27.以下哪些做法有助于提升AI模型在工业小样本场景下的泛化能力（）A.数据增强B.迁移学习C.增加DropoutD.降低批量大小答案：A、B、C28.广东省“智能制造生态合作伙伴”计划要求入选单位具备（）A.省级以上技术中心B.相关领域专利≥10件C.主营业务收入≥1亿元D.通过CMMI3以上认证答案：A、B、C29.工业AI系统运维阶段，触发模型重训的常见条件有（）A.数据漂移超过阈值B.业务KPI下降超过5%C.服务器硬盘灯变红D.新增产品型号答案：A、B、D30.以下哪些属于《广东省数字经济促进条例》中对“产业数据”的定义范畴（）A.研发设计数据B.生产制造数据C.员工微信聊天记录D.运维服务数据答案：A、B、D三、填空题（每空1分，共20分）31.2025年，广东省提出打造全球领先的“__________”示范省，人工智能与制造业深度融合是核心路径。答案：智能制造32.在工业视觉检测中，常用的图像分割网络UNet的编码器通常采用__________作为骨干网络。答案：ResNet33.广东省“上云上平台”服务券对AI质检类产品的最高补贴比例可达__________%。答案：8034.工业边缘计算参考架构中，边缘层与云层之间的数据交互协议通常采用__________格式以降低带宽。答案：MQTT35.根据《GB/T23001—2017信息化和工业化融合管理体系》，AI项目实施前需完成__________级评估。答案：两化融合贯标36.在刀具寿命预测场景下，采集主轴电流信号时，采样频率一般不低于__________Hz。答案：100037.广东省工信厅规定，智能工厂申报时，AI应用场景不得少于__________个。答案：338.工业知识图谱中，实体“数控铣床”与“主轴”之间的关系类型通常定义为__________。答案：组成部分39.在联邦学习框架下，参与方之间交换的是__________而非原始数据。答案：模型参数或梯度40.工业AI项目ROI计算时，若节省人工费用为120万元，AI投入总成本为80万元，则ROI为__________%。答案：5041.广东省“十四五”期间，重点建设的跨行业跨领域工业互联网平台数量目标为__________家。答案：542.工业大模型微调阶段，学习率通常设置为预训练阶段的__________倍。答案：0.143.在工业时序数据异常检测中，常用的无监督算法是__________。答案：LSTM自编码器44.根据《广东省企业数据分类分级指南》，涉及商业秘密的数据等级为__________级。答案：345.工业AI模型上线前，必须通过__________测试以验证其在真实产线的稳定性。答案：A/B46.广东省“智能制造成熟度评估”中，最高等级为__________级。答案：547.在边缘网关部署容器化AI推理时，常用的轻量级虚拟化技术是__________。答案：Docker48.工业视觉AI项目中，若检测节拍要求200ms，则模型推理时间应控制在__________ms以内。答案：15049.广东省工信厅对“灯塔工厂”的奖励资金为__________万元。答案：100050.工业AI模型在通过灰度发布后，需连续运行__________个工作日无异常方可全量切换。答案：7四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）51.工业AI模型训练数据越多，上线后一定不会出现模型漂移。（）答案：×52.广东省“数字孪生工厂”建设指南要求虚拟模型与物理工厂数据延迟≤500ms。（）答案：√53.在联邦学习中，中心服务器可以直接获取各参与方的原始数据。（）答案：×54.工业大模型可以直接用于边缘端推理而无需任何压缩。（）答案：×55.根据《广东省智能制造发展“十四五”规划》，到2025年全省智能工厂数量要突破200家。（）答案：√56.AI质检系统一旦上线，就无需再采集新的缺陷样本。（）答案：×57.工业知识图谱只能用于设备故障诊断，无法用于供应链优化。（）答案：×58.广东省对通过“智能制造能力成熟度”三级以上的企业给予一次性50万元奖励。（）答案：√59.在工业边缘计算中，GPU并非必需，部分场景可用NPU替代。（）答案：√60.工业AI项目验收时，只需提供算法准确率报告即可，无需财务审计。（）答案：×五、简答题（共30分）61.（封闭型，6分）简述工业AI小样本表面缺陷检测的三种主流技术路线，并指出各自适用场景。答案：（1）迁移学习+微调：利用ImageNet预训练模型，在百级样本下微调，适用于缺陷形态与公开数据集差异不大的场景，如钢板划痕。（2）合成数据+GAN：通过生成对抗网络生成缺陷图像，将样本扩充至千级，适用于缺陷稀有且易仿真的场景，如玻璃气泡。（3）元学习：采用MAML等算法，使模型具备快速适应新缺陷的能力，适用于多品种小批量、缺陷类型频繁变化的场景，如3C结构件。62.（开放型，8分）结合广东省某家电企业实践，说明如何利用AI实现“双碳”目标，并给出可量化的效益指标。答案：企业A在注塑车间部署AI工艺参数优化系统，通过LSTM预测熔体温度与能耗关系，实时推荐最优保压曲线。项目实施后：1.单台注塑机能耗下降12%，年节电约180万度，折合碳减排1420吨；2.原材料浪费率由1.8%降至0.9%，年节省PP粒子240吨，折合碳减排760吨；3.AI系统自身年耗电3万度，碳排放24吨；净碳减排2156吨，ROI210%，投资回收期8个月。63.（封闭型，6分）列举工业边缘计算网关中必须集成的四类安全机制，并说明作用。答案：（1）设备身份认证：基于国密SM2证书的双向认证，防止非法接入；（2）数据加密传输：采用SM4对称加密，保障MQTT报文机密性；（3）白名单防火墙：仅开放必要端口，阻断横向攻击；（4）OTA安全升级：对固件进行签名验证，防止恶意刷机。64.（开放型，10分）某汽车零部件企业计划新建一条“黑灯产线”，请从AI技术选型、数据治理、风险管控三个维度给出实施路线图，并估算投资强度。答案：技术选型：1.视觉检测采用2K线扫相机+YOLOv8，节拍120ms，漏检率≤0.1%；2.刀具预测采用电流+声发射多模态LSTM，提前15min预警；3.排产采用强化学习，订单交付准时率提升8%。数据治理：1.建立统一时序数据湖，采用Kafka+Flink，日增数据800GB；2.制定企业数据标准《XX2025001》，完成主数据清洗；3.通过GB/T36073数据管理能力成熟度三级认证。风险管控：1.技术风险：设置灰度环境，7×24h压测；2.供应链风险：关键AI芯片备货6个月；3.合规风险：通过IEC6244333网络安全测评。投资强度：硬件1200万元（含边缘节点80套）、软件800万元、集成600万元，合计2600万元，分两年摊销。六、应用题（共50分）65.（计算类，15分）某电子厂SMT贴片线每小时产能6000片，AI视觉检测漏检率0.15%，过杀率2%。若每片维修成本3元，报废成本50元，人工检测每人每小时可检1200片，人工漏检率1.2%，过杀率1%，人工时薪25元。假设AI系统一次性投入180万元，无残值，折旧期5年，每年工作6000小时，求：（1）AI系统每小时节省的总成本；（2）静态投资回收期。答案：（1）AI每小时检6000片：漏检损失=6000×0.15%×50=450元；过杀损失=6000×2%×3=360元；AI总损失=810元。人工需5人同时检6000片：人工漏检损失=6000×1.2%×50=3600元；过杀损失=6000×1%×3=180元；人工工资=5×25=125元；人工总损失=3600+180+125=3905元。每小时节省=3905810=3095元。（2）年节省=3095×6000=1857万元；投资回收期=180/1857≈0.097年≈1.16个月。66.（分析类，15分）某家电注塑车间有80台机，历史数据给出单台机每小时平均能耗25kWh，电价0.75元/kWh。现部署AI工艺优化系统后