2025年江苏省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年江苏省公需课《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题，合计40分）1.人工智能在制造业中实现“预测性维护”的核心技术支撑是（）。A.计算机视觉B.自然语言处理C.机器学习（时间序列分析）D.知识图谱2.江苏省《关于推动制造业智能化改造和数字化转型的实施意见（2024-2025）》中提出，到2025年全省规上工业企业关键工序数控化率达到（）。A.65%B.70%C.75%D.80%3.以下哪项不属于人工智能赋能制造业“提质”的典型场景？（）A.基于深度学习的产品缺陷检测B.工艺参数优化（降低废品率）C.供应链需求预测（减少库存积压）D.智能机器人替代人工装配4.工业大模型与通用大模型的核心差异在于（）。A.参数量级大小B.对行业知识的结构化整合能力C.多模态交互功能D.训练数据的规模5.江苏省推进“5G+工业互联网”融合应用的重点方向中，“AI+柔性制造”的核心目标是（）。A.降低单条产线的设备成本B.实现小批量多品种订单的快速响应C.提升生产线的自动化率D.减少生产过程中的能源消耗6.在制造业质量检测场景中，基于AI的“无监督异常检测”主要适用于（）。A.已知缺陷类型明确且样本充足的场景B.缺陷类型多样但样本标注成本高的场景C.仅需检测外观缺陷的场景D.需结合语义分析的复杂缺陷场景7.以下哪项属于人工智能赋能制造业“降本”的直接效益？（）A.产品附加值提升带来的利润增长B.设备利用率提高减少的固定资产投入C.客户满意度提升带来的市场份额扩大D.工艺优化降低的单位能耗成本8.江苏省“智改数转”服务商备案标准中，要求AI解决方案需满足“可解释性”的主要目的是（）。A.便于企业技术人员二次开发B.符合制造业对质量追溯的严格要求C.降低模型训练的计算成本D.提升模型在不同场景下的泛化能力9.数字孪生技术在制造业中的核心价值是（）。A.构建虚拟工厂的可视化界面B.实现物理系统与虚拟模型的实时交互与预测C.替代人工进行生产流程设计D.降低工厂建设的初期投资成本10.以下哪项技术是AI赋能制造业“绿色转型”的关键？（）A.基于强化学习的能耗优化算法B.工业机器人的高精度控制C.产品全生命周期管理（PLM）系统D.供应链协同管理平台11.江苏省推动“AI+先进材料”研发的重点方向是（）。A.基于生成式AI的新材料分子结构设计B.传统材料的性能检测自动化C.材料生产设备的远程运维D.材料库存的智能调度12.在制造业人机协作场景中，AI的主要作用是（）。A.完全替代人工操作B.辅助工人决策（如实时风险预警、操作指导）C.降低工人技能培训成本D.提升生产线的运行速度13.以下哪项不属于制造业AI应用的“数据壁垒”？（）A.不同设备协议不兼容导致数据采集困难B.企业担心数据泄露不愿共享C.工业数据标注成本高（如缺陷样本需专家标注）D.AI模型训练所需的计算资源不足14.江苏省“工业互联网标识解析体系”与AI结合的主要应用是（）。A.实现产品全生命周期数据的溯源与智能分析B.提升工厂局域网的通信速度C.降低工业软件的采购成本D.优化生产线的空间布局15.以下哪类企业最需要AI赋能的“轻量化解决方案”？（）A.年产值超百亿的行业龙头企业B.聚焦单一产品的中小型制造企业C.跨国集团的在苏研发中心D.提供工业机器人的系统集成商16.人工智能赋能制造业“服务化延伸”的典型模式是（）。A.利用AI优化生产流程B.基于设备运行数据提供预测性维护服务C.通过AI降低原材料采购成本D.使用AI提升生产线的自动化率17.江苏省制造业“AI+安全”的重点场景不包括（）。A.基于计算机视觉的车间人员违规行为识别B.设备运行状态异常的实时预警C.工业控制系统的AI安全防护（如抵御网络攻击）D.产品设计阶段的安全性能仿真18.以下哪项属于AI赋能制造业的“技术瓶颈”？（）A.企业数字化基础薄弱（如设备未联网）B.AI模型在复杂工业场景下的泛化能力不足C.地方政府补贴政策覆盖范围有限D.产业工人对新技术的接受度低19.江苏省推动“AI+中小企业”转型的核心策略是（）。A.要求企业自主研发AI系统B.建设行业共性AI平台（降低使用门槛）C.强制淘汰落后产能企业D.限制大型企业对中小企业的技术挤压20.在制造业AI应用中，“小样本学习”技术的主要价值是（）。A.减少模型训练所需的标注数据量B.提升模型的计算速度C.降低模型的硬件部署成本D.增强模型的多语言处理能力二、判断题（每题1分，共10题，合计10分）1.人工智能在制造业中的应用仅需关注技术先进性，无需考虑企业实际生产流程的适配性。（）2.江苏省“智改数转”政策中，对AI应用的考核指标包括“单位工业增加值能耗下降率”。（）3.工业机器人的“示教编程”属于弱人工智能范畴，而“自主决策型机器人”属于强人工智能。（）4.制造业AI应用中，数据质量比数据量更关键（如时序数据的完整性、标注准确性）。（）5.数字孪生技术必须依赖5G网络才能实现物理系统与虚拟模型的实时交互。（）6.AI赋能制造业会导致大规模失业，因此应限制其发展速度。（）7.江苏省推动“AI+老字号”转型的重点是利用生成式AI设计传统产品的现代外观。（）8.工业大模型的“行业适配性”主要体现在对特定工艺知识的结构化沉淀（如钢铁冶炼的温度-成分关系）。（）9.在制造业质量检测中，AI的“误检率”比“漏检率”更关键，因为误检会增加人工复核成本。（）10.AI赋能制造业的“生态构建”包括服务商、高校、科研机构、企业等多方协同。（）三、简答题（每题6分，共5题，合计30分）1.简述人工智能赋能制造业高质量发展的“三化”核心路径（参考江苏省“智改数转”政策）。2.对比传统质量检测与AI质量检测的差异，列举AI检测的3项核心优势。3.说明工业大模型在制造业中的典型应用场景（至少3类），并简述其作用。4.分析江苏省制造业AI应用中“数据孤岛”问题的主要成因及解决思路。5.简述AI赋能制造业“绿色转型”的具体实现方式（至少3种）。四、论述题（每题20分，共1题，合计20分）结合江苏省制造业特点（如产业结构、企业类型、区域分布等），论述人工智能赋能制造业高质量发展的关键挑战及对策建议。参考答案一、单项选择题1.C2.C3.D4.B5.B6.B7.D8.B9.B10.A11.A12.B13.D14.A15.B16.B17.D18.B19.B20.A二、判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.√9.×10.√三、简答题1.答案要点：江苏省提出的“三化”路径为“智能化、绿色化、服务化”。-智能化：通过AI与工业互联网、5G等技术融合，实现生产流程的智能决策（如工艺参数自优化、设备预测性维护）；-绿色化：利用AI优化能耗模型（如基于强化学习的能源调度）、降低单位产品碳排放（如材料配方优化减少浪费）；-服务化：基于设备运行数据与AI分析，从“卖产品”转向“卖服务”（如装备企业提供全生命周期健康管理服务）。2.答案要点：传统检测依赖人工目检或固定规则的机器视觉，存在效率低、漏检率高、无法检测复杂缺陷等问题。AI检测的优势：①支持多缺陷类型识别（如深度学习可同时检测划痕、裂纹、色差等）；②自适应学习（通过增量训练持续优化模型，适应新产品或工艺调整）；③数据可追溯（检测结果与生产参数关联，便于分析缺陷根因）；④效率提升（高速相机+AI算法可实现毫秒级检测，远超人工速度）。3.答案要点：典型场景及作用：①工艺优化：基于大模型整合历史工艺数据与物理仿真模型，自动推荐最优参数（如注塑成型的温度、压力组合），降低废品率；②设备运维：大模型分析多源设备数据（振动、温度、电流等），识别早期故障特征，实现预测性维护（减少非计划停机）；③供应链协同：整合企业内外供应链数据（订单、库存、物流），通过大模型预测需求波动，优化采购与生产计划（降低库存成本）；④产品设计：生成式AI大模型辅助新材料配方设计或结构设计（如电机散热结构优化），缩短研发周期。4.答案要点：成因：①设备异构性：不同厂商设备协议不兼容（如Modbus、Profinet、OPCUA），数据采集困难；②企业数据保护：核心工艺数据涉及商业机密，企业不愿跨部门/跨企业共享；③数据标准缺失：缺乏统一的工业数据分类、编码与存储标准，导致数据难以互通；④中小企业数字化基础弱：部分企业设备未联网，或仅存储原始数据（未清洗、标注）。解决思路：①推动设备协议兼容（如推广OPCUA统一架构），建设边缘计算网关实现多源数据接入；②建立“数据可用不可见”机制（如联邦学习、隐私计算），在保护隐私前提下实现数据协同建模；③制定行业数据标准（如江苏省可牵头制定纺织、机械等细分行业的数据字典）；④政府引导建设行业公共数据平台（中小企业可通过平台共享脱敏数据，降低AI应用门槛）。5.答案要点：实现方式：①能耗优化：通过AI算法建模设备能耗与生产参数的关系（如钢铁冶炼的温度-能耗模型），动态调整参数降低单位能耗；②材料节约：利用生成式AI优化产品设计（如结构轻量化）或工艺路径（如板材切割的排样优化），减少原材料浪费；③碳足迹核算：基于AI整合供应链各环节数据（采购、生产、物流），自动计算产品全生命周期碳排放量，支持低碳认证；④废弃物利用：AI分析工业废弃物成分（如化工废料），推荐高附加值再利用方案（如制备建筑材料）；⑤可再生能源消纳：AI预测工厂用电负荷与光伏/风电出力，优化“源-网-荷-储”协同，提升绿电使用比例。四、论述题答案要点（需结合江苏省实际展开）：江苏省制造业特点：-产业结构：涵盖装备制造（如徐工、南高齿）、电子信息（如苏州集成电路）、纺织（如南通家纺）、化工（如连云港石化）等多领域，产业门类齐全但细分差异大；-企业类型：既有徐工、恒力等龙头企业（数字化基础好），也有大量中小型制造企业（占比超90%，数字化水平低）；-区域分布：苏南（苏锡常）工业互联网与AI应用领先，苏北（徐州、盐城）传统产业占比高，转型需求迫切。关键挑战：1.中小企业“不会转、不敢转”：资金有限，缺乏AI技术人才，担心投入产出比；2.行业场景复杂性高：不同行业（如纺织与化工）的AI需求差异大，通用方案难以适配；3.数据要素流通不畅：龙头企业数据封闭，中小企业数据采集能力弱，跨企业协同建模困难；4.复合型人才短缺：既懂制造业工艺（如冶金、机械）又懂AI技术的“双栖”人才匮乏；5.安全与伦理风险：AI决策的可解释性不足（如质量检测误判），可能影响企业信任。对策建议：1.分层分类推进转型：-龙头企业：鼓励建设行业级AI平台（如徐工的汉云平台），输出通用模型与工具链；-中小企业：推广“轻量化”解决方案（如SaaS化AI质检工具），降低初始投入（政府可补贴订阅费用）；-传统产业（如纺织）：聚焦痛点场景（如面料瑕疵检测、订单排产优化），开发低成本专用模型。2.强化数据要素供给：-建设省级工业数据交易平台，制定数据定价与分润机制（如按模型效果分成）；-推动“数据空间”试点（如在苏州工业园区），允许企业在可控范围内共享脱敏数据；-支持行业协会制定细分领域数据标准（如纺织行业的缺陷分类标签库）。3.构建协同创新生态：-高校（如东南大学、南京理工）与企业联合开设“AI+制造”交叉学科，定向培养工艺-算法复合型人才；-政府牵头组建“AI赋能制造业”创新联合体（涵盖服务商、科研机构、龙头企业），攻关行业共性技术（如小样本工业模型训练）；-培育本地化AI服务商（如江苏的深兰科技、汇博机器人），鼓励其针对省内产业特点开发定制化方案。4.完善政策与标准体系：-出台AI在制造业应用的安全规范（如质量检测模型的误检率上限）、伦理指南（如决策可解释性要求）