2025年甘肃省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年甘肃省公需课《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2分，共20分）1.以下哪项不属于人工智能赋能制造业高质量发展的核心技术特征？A.基于工业大数据的实时分析决策B.依赖人工经验的工艺参数调整C.多源异构数据的融合建模D.设备状态的自主感知与预测答案：B2.甘肃省制造业中，最适合优先应用人工智能技术实现“降本增效”的领域是？A.传统手工地毯编织B.陇东地区煤炭开采C.兰州石化的炼化流程优化D.河西走廊特色农产品初加工答案：C（解析：炼化流程涉及复杂工艺参数、高能耗和安全需求，人工智能可通过实时优化模型降低能耗、提升收率）3.工业物联网（IIoT）与消费物联网的本质区别在于？A.数据传输速率更快B.更强调设备间的协同控制与工业机理融合C.终端设备数量更多D.主要依赖5G通信技术答案：B4.数字孪生技术在制造业中的核心价值是？A.替代物理设备进行生产B.通过虚拟模型模拟物理实体全生命周期，支持决策优化C.降低设备采购成本D.仅用于产品设计阶段的仿真答案：B5.甘肃省推进“智能制造单元”建设时，首要解决的问题是？A.引进国际顶尖AI算法团队B.打通车间内设备、系统间的数据壁垒C.大规模更换智能化设备D.提高员工的编程能力答案：B（解析：数据孤岛是制约中小企业智能化改造的关键瓶颈）6.以下哪项属于人工智能驱动的“预测性维护”典型应用？A.按固定周期更换设备零部件B.通过振动传感器数据+机器学习模型预测轴承故障时间C.人工巡检记录设备异常D.设备故障后紧急维修答案：B7.甘肃省“十四五”智能制造发展规划中，明确提出的“三化”转型目标是？A.数字化、网络化、绿色化B.智能化、服务化、集群化C.自动化、集成化、高端化D.模块化、定制化、全球化答案：A8.智能质检相比传统人工质检的核心优势是？A.完全替代人工操作B.可检测微米级缺陷，且一致性高C.设备采购成本更低D.仅适用于单一产品类型答案：B9.以下哪种场景最适合使用强化学习技术优化？A.基于历史数据预测订单量B.动态调整生产线排产计划以应对需求波动C.识别产品表面划痕D.统计设备运行时长答案：B（解析：强化学习擅长解决动态环境中的序列决策问题）10.甘肃省推动制造业与AI融合时，需重点关注的本地优势资源是？A.丰富的风光电能源B.大量互联网企业总部C.高原冷凉气候D.传统手工艺品非物质文化遗产答案：A（解析：清洁能源优势可支撑高算力需求的AI应用，降低绿色制造成本）二、多项选择题（每题3分，共15分，少选、错选均不得分）1.人工智能赋能制造业高质量发展的关键路径包括？A.构建“设备-产线-工厂-产业链”的全层级智能系统B.仅聚焦单一设备的自动化改造C.推动工业知识经验的软件化、模型化D.忽视数据安全与隐私保护答案：AC2.甘肃省制造业智能化转型的主要挑战包括？A.中小企业数字化基础薄弱，缺乏资金与技术积累B.工业数据采集率低，跨系统数据互通困难C.高端AI人才与既懂制造又懂AI的复合型人才短缺D.所有行业均已实现高度自动化，无需改造答案：ABC3.以下属于AI驱动的“柔性制造”典型应用的有？A.生产线快速切换不同产品型号的生产程序B.基于客户订单需求动态调整工艺参数C.固定生产单一产品的标准化产线D.通过机器学习预测多品种小批量订单的需求趋势答案：ABD4.工业大模型在制造业中的应用价值体现在？A.降低企业自主开发AI模型的技术门槛B.通用模型可直接适配所有工业场景，无需微调C.整合跨领域工业知识，提升问题解决效率D.完全替代企业原有的专业工业软件答案：AC5.甘肃省可通过哪些措施加速AI与制造业融合？A.建设行业级工业互联网平台，提供共性AI服务B.对中小企业实施“智能化改造补贴”政策C.推动高校开设“智能制造+AI”交叉学科专业D.限制传统制造业发展，强制淘汰所有落后产能答案：ABC三、判断题（每题2分，共10分，正确填“√”，错误填“×”）1.人工智能在制造业中的应用仅需关注算法先进性，无需结合工业机理知识。（）答案：×（解析：工业场景需融合物理规律、工艺经验与数据驱动模型）2.智能工厂的核心是“无人化”，应尽可能减少人工参与。（）答案：×（解析：智能工厂强调“人机协同”，人工在决策、异常处理中仍不可替代）3.甘肃省发展“AI+制造业”时，应优先支持金川集团（有色冶金）、兰石集团（能源装备）等龙头企业打造标杆案例。（）答案：√4.工业数据的价值密度高，无需清洗和标注即可直接用于AI模型训练。（）答案：×（解析：工业数据常存在噪声、缺失，需经过清洗、标注等预处理）5.数字孪生技术只能应用于产品生产阶段，无法支持售后服务。（）答案：×（解析：数字孪生可覆盖产品设计、生产、运维全生命周期）四、简答题（每题8分，共24分）1.简述人工智能赋能制造业高质量发展的“三要素”及其作用。答案：人工智能赋能制造业高质量发展的三要素为：工业数据、算法模型、工业知识。（1）工业数据：是AI应用的“燃料”，包括设备运行数据、工艺参数、质量检测数据等，为模型训练提供原材料；（2）算法模型：是核心工具，通过机器学习、深度学习等技术挖掘数据规律，实现预测、优化、决策等功能；（3）工业知识：是“灵魂”，将制造业的物理规律（如热力学定律）、工艺经验（如焊接温度控制）与数据驱动模型结合，确保AI应用的可靠性和实用性。2.结合甘肃省制造业特点，说明AI技术在“能耗优化”场景中的具体应用。答案：甘肃省制造业以高耗能产业为主（如石化、冶金、建材），能耗占比高，AI在能耗优化中可发挥关键作用：（1）设备层面：通过传感器采集电机、锅炉等设备的实时能耗数据，结合机器学习模型建立能耗预测模型，识别低效运行状态并自动调整参数（如调整锅炉燃烧空燃比）；（2）产线层面：利用优化算法对多设备协同运行进行全局优化，例如在钢铁轧制过程中，通过AI模型平衡加热炉温度与轧制速度，降低单位产品能耗；（3）工厂层面：结合风光电等清洁能源的实时发电数据与生产计划，AI系统可动态调整高耗能工序的生产时段（如夜间电价低谷期），提升绿电消纳比例，降低综合能耗成本。3.简述中小企业推进“AI+制造”时，可采用的“轻量化”实施路径。答案：中小企业资金、技术能力有限，可通过以下轻量化路径推进：（1）借助第三方工业互联网平台：利用平台提供的低代码AI工具（如设备健康监测模板、质量检测模型），无需自主开发算法；（2）聚焦单点场景突破：优先选择痛点明确、投资回报快的场景（如关键设备预测性维护、外观缺陷智能检测），避免全面改造；（3）数据分级采集与利用：先采集关键设备的核心数据（如温度、振动），而非全量数据，降低硬件投入；（4）“人机协同”过渡：初期保留人工操作，通过AI辅助决策（如工艺参数建议），逐步提升人员技能，再推进自动化。五、论述题（每题21分，共21分）结合甘肃省制造业发展现状（如产业结构、区域分布、政策导向），论述人工智能赋能其高质量发展的具体路径与保障措施。答案：一、甘肃省制造业发展现状分析甘肃省制造业以“传统+资源型”为主导，形成了以石化（兰州石化）、有色冶金（金川集团）、能源装备（兰石集团）、农产品加工（定西马铃薯、酒泉种子）为核心的产业结构。区域分布上，兰州-白银为工业核心区，陇东（煤炭）、河西（新能源）为特色产业带。政策层面，甘肃省“强工业”行动明确提出“到2025年，智能制造就绪率达到12%”的目标，重点支持传统产业智能化改造。二、人工智能赋能高质量发展的具体路径1.龙头企业引领，打造行业标杆支持金川集团、兰石集团等龙头企业建设“智能工厂”，利用AI技术突破关键场景：-金川集团：在镍铜冶炼中，通过数字孪生模型模拟炉内反应过程，结合实时数据优化配料比例与温度控制，降低能耗10%以上；-兰石集团：在压力容器制造中，应用AI视觉检测替代人工焊缝检测，将缺陷识别准确率从85%提升至99%，缩短检测时间30%。2.中小企业“上云用数赋智”依托甘肃（兰州）工业互联网标识解析二级节点，建设行业级AI服务平台（如“陇工云”），为中小企业提供：-轻量化AI工具：如基于模板的设备预测性维护模型，企业只需上传设备数据即可生成分析报告；-供需对接服务：通过AI算法匹配中小企业的改造需求与服务商的技术能力，降低试错成本。3.特色产业融合AI，培育新增长点-农产品加工：针对定西马铃薯淀粉加工，利用AI视觉分选技术替代人工分拣，提升杂质剔除效率；结合气候、土壤数据预测淀粉含量，指导种植端优化品种；-新能源装备：在酒泉风电设备制造中，通过AI预测风机叶片的疲劳寿命，优化运维计划，降低故障率。4.产业链协同优化以“链主企业”为核心，通过AI技术打通上下游数据：-石化产业链：兰州石化的原料需求数据与上游油田的开采计划、下游化工企业的订单数据联动，AI系统动态调整生产排产，降低库存成本20%；-有色冶金产业链：金川集团的镍产品质量数据与下游新能源电池企业的需求参数匹配，AI模型优化镍粉粒度分布，提升电池企业的材料利用率。三、保障措施1.政策支持：加大“智能制造专项”资金投入，对中小企业改造给予30%-50%的补贴；出台工业数据共享激励政策，鼓励龙头企业开放脱敏数据。2.人才培育：推动兰州理工大学、兰州交通大学等高校开设“智能制造工程”专业，联合企业开展“AI+制造”实训；引进长三角、珠三角的AI技术团队，通过“项目+人才”模式实现本地化。3.数据安全保障