2025年安徽省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年安徽省公需课《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.人工智能在制造业中的“决策优化”功能主要依赖以下哪类技术实现？（）A.计算机视觉B.自然语言处理C.机器学习与优化算法D.边缘计算答案：C解析：决策优化需要通过机器学习模型分析历史数据，结合优化算法（如线性规划、强化学习）生成最优决策方案，因此核心是机器学习与优化算法。2.安徽省推动“人工智能+制造业”融合的关键政策文件《安徽省制造业数字化转型行动计划（2024-2026年）》中，明确提出的“三大核心工程”不包括（）。A.工业大脑培育工程B.智能装备突破工程C.工业数据要素激活工程D.传统产业搬迁工程答案：D解析：该文件重点聚焦数字化转型的技术支撑（工业大脑）、硬件基础（智能装备）和数据驱动（工业数据要素），传统产业搬迁属于产业布局调整，非核心工程。3.以下哪项是制造业AI应用中“预测性维护”的典型场景？（）A.生产线实时缺陷检测B.设备运行状态数据建模预测故障C.供应链需求预测D.产品设计参数优化答案：B解析：预测性维护通过采集设备传感器数据（如振动、温度），利用机器学习模型预测潜在故障，提前安排维护，属于设备层的智能管理。4.安徽省在推动AI赋能制造业时，重点依托的“双中心”优势是指（）。A.合肥综合性国家科学中心与芜湖机器人产业创新中心B.合肥先进计算中心与马鞍山钢铁工业中心C.芜湖汽车制造中心与蚌埠硅基材料中心D.安庆化工中心与滁州家电中心答案：A解析：安徽省明确提出依托合肥综合性国家科学中心（集聚量子计算、人工智能等前沿研发资源）和芜湖机器人产业创新中心（聚焦工业机器人、智能装备研发），构建“双中心”技术支撑体系。5.制造业AI应用中，“数字孪生”技术的核心价值是（）。A.降低硬件设备采购成本B.实现物理实体与虚拟模型的实时映射与交互C.替代人工进行生产操作D.简化生产流程管理答案：B解析：数字孪生通过构建物理设备/产线的虚拟模型，实时同步数据，支持模拟仿真、故障诊断和优化决策，核心是“虚实交互”。6.以下哪类企业最适合优先部署“AI+质量检测”系统？（）A.年产能500万元的小型食品加工厂B.生产精密电子元件的中型制造企业C.依赖手工定制的传统家具作坊D.原材料标准化程度低的初级农产品加工厂答案：B解析：精密电子元件对检测精度（如微米级缺陷）和效率要求高，人工检测易漏检且成本高，AI视觉检测可显著提升质量稳定性。7.安徽省“皖企登云”工程中，针对AI+制造的“云服务”重点不包括（）。A.工业AI算法库B.设备上云与远程运维平台C.企业办公OA系统D.制造工艺知识库答案：C解析：“皖企登云”聚焦生产制造环节的数字化，办公OA属于管理信息化，非AI+制造核心云服务。8.制造业AI应用中，“小样本学习”技术主要解决的问题是（）。A.降低模型训练对海量标注数据的依赖B.提升模型在复杂场景下的泛化能力C.减少计算资源消耗D.优化模型推理速度答案：A解析：制造业中许多场景（如罕见缺陷检测）难以获取大量标注数据，小样本学习通过迁移学习、元学习等方法，仅需少量样本即可训练有效模型。9.以下哪项是AI赋能制造业高质量发展的“直接效益”？（）A.提升企业品牌知名度B.降低单位产品能耗C.扩大市场份额D.增强员工技能水平答案：B解析：AI通过优化工艺（如调整设备运行参数）可直接降低能耗；品牌、市场份额、员工技能属于间接或长期效益。10.安徽省推动AI+制造的“区域协同”策略中，“合芜蚌”产业带的核心定位是（）。A.传统产业智能化改造示范区B.人工智能基础研发与高端制造集聚区C.劳动密集型产业转移承接区D.原材料与能源保障基地答案：B解析：合（合肥）芜（芜湖）蚌（蚌埠）是安徽省创新资源最集中的区域，重点发展AI芯片、工业软件、智能装备等高端制造，形成研发-制造协同的产业带。二、判断题（每题2分，共20分。正确填“√”，错误填“×”）1.制造业AI应用中，“数据孤岛”问题仅存在于企业内部不同部门之间。（）答案：×解析：数据孤岛不仅存在于企业内部（如生产与质检部门数据未打通），还包括企业与供应商、客户之间的数据壁垒（如供应链上下游数据无法共享）。2.边缘计算在制造业AI应用中的主要作用是将数据处理从云端转移到设备端，降低实时性要求。（）答案：×解析：边缘计算是将部分数据处理从云端下沉到设备或边缘节点（如车间网关），目的是减少数据传输延迟，提升实时性（如实时缺陷检测需毫秒级响应）。3.安徽省支持制造业企业“AI换人”的核心目标是完全替代一线操作工人。（）答案：×解析：目标是通过AI替代重复性、高风险操作（如高温环境下的检测），推动工人向“操作+运维”复合型岗位转型，而非完全替代。4.工业机器人的“自主决策”能力主要依赖预编程指令，与人工智能无关。（）答案：×解析：传统工业机器人依赖预编程，而智能工业机器人通过集成视觉传感器、机器学习模型，可根据实时环境调整动作（如自适应抓取），属于AI应用。5.制造业AI模型的“可解释性”对质量管控至关重要，例如需明确缺陷检测模型判断“不合格”的具体依据。（）答案：√解析：在质量管控中，若模型判定产品不合格，需追溯其依据（如某区域像素值异常），否则无法改进工艺或验证模型可靠性。6.安徽省制造业企业使用AI技术后，必须将所有生产数据上传至公共云平台以符合政策要求。（）答案：×解析：政策鼓励数据“应上尽上”，但涉及企业核心工艺的敏感数据可通过私有云或混合云存储，保障数据安全。7.机器学习模型在制造业中的“过拟合”问题表现为模型在训练数据中表现良好，但在新数据中预测准确率下降。（）答案：√解析：过拟合是模型过度学习训练数据中的噪声，导致泛化能力差，无法适应新场景，这在制造业复杂工况中常见（如不同批次原材料差异）。8.“AI+供应链管理”可以通过需求预测模型降低库存成本，但无法优化物流路径。（）答案：×解析：AI可同时优化需求预测（减少库存积压）和物流路径（通过路径规划算法降低运输成本），例如京东物流的“青龙系统”已实现类似功能。9.安徽省制造业企业开展AI应用时，只需关注技术投入，无需考虑员工技能培训。（）答案：×解析：AI系统需与员工协同工作（如操作、维护、分析），员工技能不足会导致“技术闲置”，因此培训（如AI基础、数据采集规范）是关键配套措施。10.制造业AI应用的“经济可行性”仅需计算设备与软件采购成本，无需考虑后期维护与升级费用。（）答案：×解析：经济可行性需综合评估全生命周期成本（采购+运维+升级）与收益（降本+增效+质量提升），避免因后期维护成本过高导致项目亏损。三、简答题（每题10分，共30分）1.简述人工智能在制造业“工艺优化”中的具体应用场景及技术路径。答案：应用场景包括：（1）生产参数优化（如注塑机温度、压力设置）；（2）工艺路线规划（如多工序生产的最优顺序）；（3）材料配方调整（如化工产品原料比例优化）。技术路径：（1）数据采集：通过传感器、PLC（可编程逻辑控制器）采集设备运行数据、工艺参数及产品质量数据；（2）建模分析：利用机器学习（如回归分析、神经网络）建立“工艺参数-质量”关联模型；（3）优化决策：通过优化算法（如遗传算法、强化学习）搜索最优工艺参数组合；（4）验证迭代：将优化参数应用于产线，验证效果后持续迭代模型。示例：某汽车零部件企业通过采集5000组压铸工艺数据，训练XGBoost模型预测产品合格率，结合粒子群算法优化压铸温度（从480℃调整至495℃），使合格率从92%提升至96%。2.结合安徽省产业基础，说明发展“AI+制造业”的三大优势。答案：（1）创新资源集聚优势：拥有合肥综合性国家科学中心，集聚中国科学技术大学、中科院合肥物质科学研究院等顶尖科研机构，在人工智能基础算法（如量子机器学习）、传感器等领域研发能力突出；（2）产业生态完善优势：形成“芯屏汽合”“急终生智”等战略性新兴产业集群（如蔚来、比亚迪新能源汽车，京东方显示面板），为AI应用提供丰富场景（如智能工厂、自动驾驶零部件检测）；（3）政策支持先行优势：出台《安徽省新一代人工智能产业发展规划（2023-2027年）》《制造业数字化转型行动计划》等政策，设立专项基金（如省科技重大专项每年投入超10亿元），支持企业“AI+制造”改造。3.分析制造业AI应用中“数据质量”面临的主要挑战及应对措施。答案：挑战：（1）数据缺失：设备传感器故障、通信中断导致关键数据（如温度、压力）缺失；（2）数据噪声：工业环境电磁干扰、传感器精度不足导致数据误差（如振动值异常波动）；（3）数据标签难获取：质量检测中，缺陷样本（如芯片微裂纹）数量少且标注需专业人员；（4）数据格式不统一：不同设备（如德国进口机床与国产PLC）数据接口协议（如OPCUA、Modbus）不一致，难以集成。应对措施：（1）数据补全：通过插值算法（如线性插值、KNN插值）或建立缺失值预测模型（如随机森林）补全缺失数据；（2）噪声过滤：采用滑动窗口滤波、小波变换等方法去除高频噪声；（3）小样本标注：联合行业专家制定缺陷分类标准，利用主动学习（模型标注不确定样本由专家复核）降低标注成本；（4）数据接口标准化：推动企业采用工业互联网标准协议（如OPCUA），或通过边缘网关实现多协议转换（如华为工业网关支持50+种协议）。四、论述题（30分）结合安徽省制造业现状，论述如何通过“人工智能+制造业”推动高质量发展，并提出3条具体实施建议。答案：安徽省制造业正处于从“规模扩张”向“质量效益”转型的关键期，面临传统产业（如钢铁、家电）产能过剩、新兴产业（如新能源汽车、机器人）需提升竞争力等挑战。人工智能通过“数据驱动、智能决策、协同优化”，可从以下方面推动高质量发展：（一）推动传统产业升级：传统产业（如家电、建材）存在能耗高、质量稳定性差等问题。AI可通过工艺优化降低能耗（如海螺水泥利用AI优化熟料烧成温度，煤耗降低3%）；通过智能检测提升质量（如美菱冰箱采用AI视觉检测门体缝隙，漏检率从2%降至0.1%）。（二）赋能新兴产业创新：安徽省新兴产业（如新能源汽车、集成电路）需突破关键技术。AI可加速研发迭代（如蔚来汽车利用数字孪生模拟电池热管理，研发周期缩短40%）；优化供应链协同（如长鑫存储通过AI预测芯片需求，库存周转天数从60天降至45天）。（三）促进产业生态协同：AI可推动“链主企业+配套企业”协同发展。例如，依托奇瑞汽车（链主）的智能工厂数据，带动周边零部件企业（如芜湖恒信）部署AI质检系统，实现全链条质量管控；通过工业互联网平台（如卡奥斯安徽平台）共享产能、技术，降低中小企业数字化门槛。具体实施建议：1.建设“行业级AI公共服务平台”：针对家电、汽车、钢铁等安徽省重点行业，由政府联合龙头企业（如美的、蔚来、马钢）建设行业AI平台，提供通用算法库（如家电外观检测模型）、数据标注工具、算力支持，降低中小企业AI应用成本。例如，支持合肥家电产业集群建设“智能家电AI平台”，覆盖冰箱、空调、洗衣机的缺陷检测、需求预测等场景。2.强化“AI+制造”人才培养：联合高校（如中国科学技术大学、合肥工业大学）开设“智能制造”交叉学科，设置AI算法、工业数据建模等课程；推动“企业导师+高校教授”双导师制，培养既懂制造工艺又懂AI技术的复合型人才。例如，支持芜湖机器人产业基地与安徽工程大学合作，开设“工业机器人智能控制”