2026年AI技术与应用笔试模拟题集

2026年AI技术与应用笔试模拟题集一、单选题（每题2分，共10题）说明：下列每题只有一个正确答案。1.某城市智慧交通系统需实时处理大量路口车流数据，最适合使用的AI模型是？A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.生成对抗网络（GAN）D.朴素贝叶斯分类器2.在贵州大数据综合实验区部署AI平台时，优先考虑的硬件加速方案是？A.CPU+GPU混合计算B.FPGA专用加速卡C.ARM架构服务器集群D.FPGPAI芯片3.某电商平台利用AI推荐商品，用户行为数据采集周期为5分钟，最适合的推荐算法是？A.基于规则的推荐B.协同过滤（CF）C.强化学习（RL）D.深度强化学习（DRL）4.在粤港澳大湾区开发自动驾驶系统时，关键的技术瓶颈是？A.算法精度B.网络延迟C.数据标注质量D.硬件算力5.某医疗AI项目需处理模糊医疗影像，最适合的图像增强技术是？A.高斯滤波B.深度学习超分辨率（EDSR）C.主成分分析（PCA）D.K-means聚类6.在长三角地区推广AI工业质检时，最适合的部署模式是？A.云端集中部署B.边缘计算+云端协同C.离线模型推理D.分布式集群部署7.某企业开发AI客服系统，要求低延迟响应，优先考虑的模型压缩方法是？A.参数剪枝B.知识蒸馏C.模型量化D.迁移学习8.在成都智慧农业项目中，用于预测作物生长的最佳数据源是？A.社交媒体文本B.土壤传感器数据C.城市气象数据D.用户购买记录9.某金融机构使用AI反欺诈，最适合的异常检测算法是？A.决策树B.孤立森林（IsolationForest）C.逻辑回归D.支持向量机（SVM）10.在西安地铁系统中部署AI客流预测，需考虑的历史数据长度是？A.1天B.7天C.30天D.180天二、多选题（每题3分，共5题）说明：下列每题有多个正确答案。1.某企业部署AI大模型时，需考虑的硬件资源包括？A.GPU显存B.网络带宽C.CPU核心数D.存储I/O2.在杭州亚运会中，AI技术可用于哪些场景？A.实时翻译B.赛事视频分析C.运动员健康监测D.虚拟偶像互动3.某制造企业使用AI优化生产排程，需考虑的约束条件是？A.设备负载均衡B.物料库存限制C.人工工时成本D.能耗上限4.在武汉智慧安防项目中，AI视频分析可实现的任务包括？A.人群密度检测B.异常行为识别C.车牌识别D.文本内容提取5.某零售企业使用AI分析用户画像，可用的数据类型有？A.交易记录B.社交媒体评论C.位置数据D.问卷调查结果三、判断题（每题2分，共10题）说明：下列每题判断对错，正确填“√”，错误填“×”。1.YOLOv8模型在实时目标检测任务中优于FasterR-CNN。（√/×）2.贵州平塘射电望远镜的数据可用于训练AI天文模型。（√/×）3.上海自贸区所有企业必须使用国产AI芯片。（√/×）4.广州自动驾驶测试中，L4级车辆无需人类监控。（√/×）5.深圳AI医疗影像辅助诊断系统需通过NMPA认证才能商用。（√/×）6.江苏工业AI质检系统可完全替代人工质检。（√/×）7.北京智慧城市AI平台需符合《数据安全法》要求。（√/×）8.成都智慧农业AI模型需实时接入气象数据。（√/×）9.杭州AI客服系统需满足95%以上用户满意度。（√/×）10.西安地铁客流预测模型需考虑节假日因素。（√/×）四、简答题（每题5分，共4题）说明：根据题目要求，简要回答问题。1.简述粤港澳大湾区自动驾驶测试的三大关键场景。2.解释贵州大数据中心部署AI模型的优化策略。3.说明长三角地区AI工业质检的三大优势。4.分析武汉智慧安防中AI视频分析的四类典型任务。五、论述题（10分/题，共2题）说明：根据题目要求，展开论述。1.结合长三角制造业特点，论述AI工业质检的应用价值与挑战。2.分析粤港澳大湾区AI大模型发展现状，并提出三項优化建议。答案与解析一、单选题答案与解析1.A-解析：路口车流数据具有空间特征，CNN擅长处理图像类数据，适合实时车流检测。2.B-解析：贵州大数据中心需处理海量数据，GPU加速可显著提升AI训练效率。3.B-解析：5分钟数据周期适合动态推荐，协同过滤可利用用户行为相似性。4.B-解析：粤港澳大湾区网络覆盖复杂，低延迟是自动驾驶的关键瓶颈。5.B-解析：医疗影像模糊问题可通过深度学习超分辨率技术解决。6.B-解析：长三角工业质检需实时反馈，边缘计算可降低延迟。7.C-解析：模型量化可压缩显存，适合低延迟AI客服。8.B-解析：土壤传感器数据直接反映作物生长状态，最可靠。9.B-解析：孤立森林擅长高维异常检测，适合金融反欺诈。10.C-解析：30天历史数据可覆盖周期性波动，适合地铁客流预测。二、多选题答案与解析1.A/B/C-解析：GPU显存、CPU核心数、网络带宽均影响AI模型性能。2.A/B/C-解析：实时翻译、赛事视频分析、健康监测是亚运会核心应用。3.A/B/C-解析：生产排程需考虑设备、物料、人工约束。4.A/B/C/D-解析：视频分析任务涵盖人群、行为、车牌、文本等多维度。5.A/B/C/D-解析：用户画像可整合交易、社交、位置、问卷等多源数据。三、判断题答案与解析1.√-解析：YOLOv8速度优于FasterR-CNN，更适合实时检测。2.√-解析：射电望远镜数据可用于天文图像生成与分类任务。3.×-解析：企业可根据需求选择国产或国外芯片，非强制。4.√-解析：L4级自动驾驶在特定场景无需人类接管。5.√-解析：医疗AI需符合NMPA医疗器械标准。6.×-解析：AI质检目前无法完全替代人工，需混合部署。7.√-解析：数据安全法要求企业合规处理敏感数据。8.√-解析：气象数据是作物生长预测的关键输入。9.×-解析：客服满意度目标需结合业务实际，95%过高。10.√-解析：节假日客流波动需特殊建模处理。四、简答题答案与解析1.粤港澳大湾区自动驾驶测试三大场景-高速公路场景：测试车辆高速行驶的稳定性与决策能力。-城市混合交通场景：模拟路口行人、非机动车干扰的复杂路况。-恶劣天气场景：验证雨雪雾等天气下的感知与控制能力。2.贵州大数据中心AI模型优化策略-冷板效应缓解：通过混合精度训练降低显存占用。-数据本地化处理：利用贵州数据优势，减少外迁需求。-集群资源调度：动态分配GPU资源，提升利用率。3.长三角AI工业质检三大优势-高精度检测：减少漏检率，提升产品合格率。-降本增效：替代人工质检，降低人力成本。-柔性适应：支持多品类产品快速切换。4.武汉智慧安防AI视频分析四类任务-人脸识别：用于门禁与身份验证。-行为分析：检测异常行为如跌倒、攀爬等。-车辆追踪：监控重点区域车辆轨迹。-文本识别：提取视频中的车牌、地址等文字信息。五、论述题答案与解析1.AI工业质检在长三角的应用价值与挑战-价值：提升质检效率、降低成本、增强一致性。-挑战：小批量多品