2025年广东教师公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》习题及答案

2025年广东教师公需课《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（共15题，每题2分，共30分）1.人工智能与制造业融合的核心驱动力是（）。A.政策支持与资本投入B.数据、算法与算力C.劳动力成本下降D.原材料价格波动2.以下哪项不属于智能制造的关键技术？（）A.数字孪生B.边缘计算C.传统PLC控制D.工业大数据分析3.《“十四五”智能制造发展规划》提出的“两步走”目标中，第一步（2025年）的核心指标是（）。A.建成全球领先的智能制造体系B.规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化C.智能制造装备国内市场满足率超过90%D.制造业全员劳动生产率增长40%以上4.工业互联网平台中，用于构建工业知识模型的关键技术是（）。A.5G通信B.工业机理建模与机器学习C.区块链存证D.三维可视化5.在AI驱动的制造质量检测中，深度学习模型的主要输入是（）。A.工艺参数表格B.设备运行日志C.图像、点云或传感器信号D.供应链订单数据6.广东省推动制造业数字化转型的“上云用数赋智”行动中，“赋智”的核心是（）。A.企业接入工业互联网平台B.部署ERP、MES等管理系统C.通过AI技术提升生产决策能力D.实现设备全联网7.预测性维护的技术逻辑是（）。A.基于历史故障数据建立规则库，定期检修B.通过实时传感器数据+机器学习模型预测故障概率C.依赖人工经验判断设备状态D.仅监测设备运行温度、振动等单一参数8.以下哪类制造业场景最适合应用数字孪生技术？（）A.原材料采购比价B.生产线动态仿真与优化C.员工考勤管理D.产品包装设计9.《广东省制造业数字化转型实施方案（20212025年）》提出，到2025年推动（）万家工业企业“上云用云”。A.10B.50C.100D.20010.AI驱动的工艺优化中，强化学习的主要作用是（）。A.分析历史工艺参数与质量的关联B.通过试错交互寻找最优工艺参数组合C.生成产品3D设计模型D.预测原材料价格波动11.工业机器人“智能化”的核心标志是（）。A.重复定位精度提升B.具备环境感知与自主决策能力C.负载能力增强D.编程方式从示教变为离线编程12.以下哪项属于AI在供应链管理中的典型应用？（）A.自动化立体仓库堆垛B.基于需求预测的动态库存调度C.物流车辆GPS定位D.供应商资质人工审核13.广东省制造业“智改数转”的重点领域不包括（）。A.电子信息B.纺织服装C.汽车制造D.金融服务14.在AI赋能的产品设计中，生成式设计（GenerativeDesign）的核心是（）。A.人工绘制二维图纸B.输入设计约束后由算法生成多方案C.3D打印直接制造样品D.模拟产品使用场景的物理测试15.制约中小企业AI应用的主要瓶颈是（）。A.缺乏数据积累与技术人才B.政策支持不足C.市场需求萎缩D.原材料供应不稳定二、多项选择题（共10题，每题3分，共30分。每题至少2个正确选项，错选、漏选均不得分）1.人工智能赋能制造业高质量发展的核心价值包括（）。A.降低生产成本B.提升生产效率C.提高产品质量一致性D.推动服务化转型2.工业大数据的特征包括（）。A.多源异构（设备、工艺、质量等数据融合）B.实时性要求高（毫秒级响应）C.数据价值密度高（直接关联生产决策）D.数据量远小于消费互联网3.以下属于AI与制造业融合的典型场景有（）。A.基于视觉识别的表面缺陷检测B.基于自然语言处理的工艺文档智能检索C.基于强化学习的生产线排产优化D.基于知识图谱的设备故障诊断4.广东省推动AI赋能制造业的政策工具包括（）。A.设立制造业数字化转型基金B.建设省级工业互联网产业示范基地C.实施“链主”企业带动中小企业转型计划D.限制传统制造业产能5.数字孪生在制造中的应用阶段包括（）。A.设计阶段：产品虚拟验证B.生产阶段：产线实时监控与优化C.运维阶段：设备全生命周期管理D.销售阶段：客户需求预测6.AI驱动的智能制造系统需具备的能力有（）。A.自感知（实时采集多维度数据）B.自决策（基于数据自动优化参数）C.自执行（设备自动调整运行状态）D.自学习（模型持续迭代优化）7.以下哪些技术是AI与5G协同赋能制造业的关键？（）A.边缘计算（减少数据传输延迟）B.高精度定位（支持AGV自主导航）C.大带宽传输（支持4K/8K视觉检测）D.区块链（保障数据安全）8.中小企业AI应用的可行路径包括（）。A.采用“轻量化”SaaS平台（如云端缺陷检测工具）B.参与行业级工业互联网平台（共享模型与算力）C.自主研发通用AI算法D.与高校、科研机构合作定制化解决方案9.AI在绿色制造中的应用场景包括（）。A.能源消耗预测与优化（如调整设备运行参数降低能耗）B.废料再利用路径规划（如金属切削废料的成分分析与回收）C.碳排放实时监测与核算D.产品包装设计（减少材料使用量）10.制造业AI应用的伦理与安全挑战包括（）。A.工业数据泄露风险（如工艺参数、质量数据被窃取）B.AI决策的可解释性不足（如缺陷检测模型误判原因不明）C.失业担忧（部分重复性岗位被替代）D.算法偏见（如因训练数据偏差导致对特定产品缺陷漏检）三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.智能制造的“三要素”是智能装备、智能工厂和__________。2.工业互联网平台的三大核心功能是数据汇聚、__________和应用服务。3.AI驱动的质量检测相比传统人工检测，优势在于__________（列举1项即可）。4.《广东省制造业数字化转型若干政策措施》提出，对经认定的数字化转型服务商给予最高__________万元奖励。5.预测性维护的技术流程包括数据采集、__________、模型训练与故障预测。6.数字孪生的核心是通过__________映射物理实体的全生命周期。7.AI在工艺优化中，常用的算法包括监督学习、无监督学习和__________。8.中小企业“上云用数赋智”中的“数”指的是__________。9.工业机器人智能化升级的关键技术是__________（如多传感器融合、自主路径规划）。10.制造业AI应用的“数据壁垒”主要表现为__________（列举1项即可）。四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述AI赋能制造业的主要应用场景（至少列举4个）。2.说明工业大数据与消费互联网大数据的主要区别（至少3点）。3.分析广东省推动制造业“智改数转”的产业基础优势（至少3点）。4.简述AI在预测性维护中的技术路径（需包含关键步骤）。5.列举中小企业应用AI技术的3个主要障碍及对应的解决策略。五、案例分析题（共2题，每题15分，共30分）案例1：海尔COSMOPlat平台的AI应用海尔COSMOPlat是国家级工业互联网平台，其在沈阳冰箱工厂的应用中，通过部署1000+传感器采集设备运行、环境温湿度、物料流动等数据，结合机器学习模型实现：（1）模具温度智能控制（误差从±5℃降至±1℃）；（2）焊接质量预测（提前2小时预警焊接缺陷，减少废品率30%）；（3）订单排产优化（交期缩短20%）。问题：结合案例，分析AI技术在该场景中如何提升制造质量与效率，并说明涉及的关键AI技术（如计算机视觉、机器学习等）。案例2：美的集团的AI+工业机器人美的集团通过自研M.IoT工业互联网平台，将AI技术融入工业机器人：（1）在空调组装线，机器人通过视觉识别+3D点云定位，自动抓取异形铜管（公差±0.5mm）；（2）在洗衣机总装线，机器人通过强化学习优化螺栓拧紧力矩（良品率从98%提升至99.8%）；（3）在仓储环节，AGV通过多传感器融合（激光雷达+视觉）实现自主避障，效率提升40%。问题：结合案例，说明AI如何赋予工业机器人“智能化”特征（需具体对应案例中的技术细节）。六、论述题（共2题，每题20分，共40分）1.结合广东制造业“集群化”特点（如东莞电子信息、佛山家电、深圳新能源汽车），论述AI技术如何推动产业集群向价值链高端攀升（需结合具体产业场景）。2.从“技术产业政策”协同的角度，论述如何构建广东省AI赋能制造业高质量发展的生态体系（需提出至少3个关键举措）。参考答案一、单项选择题1.B2.C3.B4.B5.C6.C7.B8.B9.C10.B11.B12.B13.D14.B15.A二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABD9.ABCD10.ABCD三、填空题1.智能服务（或智能制造生态）2.建模分析3.检测速度快/精度高/可24小时连续工作（任意1项）4.5005.特征工程（或数据清洗、特征提取）6.虚拟模型（或数字模型）7.强化学习8.工业数据（或企业运营数据、生产过程数据）9.感知与决策技术（或多模态感知、自主决策算法）10.数据分散（不同设备/系统数据未打通）/数据质量低（噪声大、缺失值多）（任意1项）四、简答题1.参考答案：（1）智能设计：生成式设计算法根据性能、成本约束自动生成产品结构方案；（2）智能生产：AI优化工艺参数（如焊接温度、注塑压力）提升良品率；（3）智能质检：视觉识别检测表面缺陷（如手机外壳划痕、电路板虚焊）；（4）智能供应链：需求预测模型优化原材料采购与库存管理；（5）预测性维护：通过设备传感器数据预测故障，减少停机时间。2.参考答案：（1）数据来源：工业大数据来自设备、工艺、质量等多源异构系统（如PLC、传感器、MES），消费互联网数据主要来自用户行为（如点击、交易）；（2）实时性要求：工业数据需毫秒级响应（如设备控制），消费数据通常秒级即可；（3）价值密度：工业数据直接关联生产决策（如工艺参数调整），价值密度更高；消费数据需深度挖掘才能关联商业价值；（4）安全性要求：工业数据包含工艺机密，安全等级远高于消费数据。3.参考答案：（1）产业基础雄厚：广东制造业规模全国第一，电子信息、家电、汽车等产业集群完整，提供丰富的应用场景；（2）数字经济领先：华为、腾讯、美的等企业具备AI与工业技术融合能力，工业互联网平台数量居全国前列；（3）政策支持有力：出台《广东省制造业数字化转型实施方案》等文件，设立专项基金鼓励“智改数转”；（4）人才资源丰富：聚集华工、中大等高校及华为研发中心，AI与制造业交叉人才储备充足。4.参考答案：技术路径包括：（1）数据采集：通过传感器（振动、温度、电流等）实时采集设备运行数据；（2）数据预处理：清洗噪声、填补缺失值，提取时域/频域特征（如均方根、频谱峰值）；（3）模型训练：使用监督学习（标注故障数据）或无监督学习（识别异常模式）训练故障预测模型；（4）预测与决策：模型输出故障概率，系统自动触发维护提醒或调整设备运行参数；（5）模型迭代：基于新数据持续优化模型，提升预测准确性。5.参考答案：障碍1：数据积累不足（设备未联网、历史数据缺失）；解决策略：通过低成本传感器改造设备，接入行业级工业互联网平台共享数据。障碍2：技术人才短缺（缺乏AI算法与制造业结合的复合型人才）；解决策略：与高校/服务商合作，采用“交钥匙”解决方案（如SaaS化检测工具）。障碍3：资金投入压力大（AI系统部署成本高）；解决策略：申请政府补贴（如广东省“机器换人”补助），采用订阅制购买云服务。五、案例分析题案例1参考答案：（1）质量提升：通过模具温度智能控制（机器学习模型实时调整温控参数），将温度误差从±5℃降至±1℃，减少因温度波动导致的产品变形；焊接质量预测模型通过分析传感器数据，提前2小时预警缺陷，避免批量废品（废品率降低30%）。（2）效率提升：订单排产优化模型综合考虑设备产能、物料库存等数据，动态调整生产计划，交期缩短20%。（3）关键技术：机器学习（温度控制、焊接预测模型）、工业大数据分析（多源数据融合）。案例2参考答案：（1）环境感知能力：视觉识别+3D点云定位技术使机器人能精准抓取异形铜管（公差±0.5mm），突破传统机器人仅能处理规则物体的限制；（2）自主决策能力：强化学习算法通过试错调整螺栓拧紧力矩，相比传统固定参数模式，良品率从98%提升至99.8%；（3）自适应能力：AGV的多传感器融合（激光雷达+视觉）技术使其能实时感知环境变化（如人员走动