2025年广东省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年广东省公需课《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（共15题，每题2分，共30分）1.以下哪项是智能制造的核心特征？A.大规模标准化生产B.人机物深度互联与智能决策C.依赖人工经验的工艺优化D.单一环节的自动化升级2.工业AI中“数字孪生”技术的核心作用是？A.替代物理设备运行B.构建物理实体的虚拟映射与实时交互C.简化生产流程D.降低数据存储成本3.根据《“十四五”智能制造发展规划》，智能制造的主攻方向是？A.设备自动化率提升B.全要素、全流程、全产业链的智能化升级C.减少生产人员数量D.降低原材料消耗4.工业场景中，AI视觉检测相比传统机器视觉的核心优势是？A.硬件成本更低B.无需标注数据即可训练C.可适应复杂缺陷类型与环境变化D.检测速度更快5.以下哪项不属于工业大模型的典型应用场景？A.工艺参数优化B.设备故障预测C.消费市场趋势分析D.多语言技术文档翻译6.制造业AI落地的关键瓶颈是？A.算法模型精度不足B.工业数据的“孤岛化”与低质量C.企业资金投入不足D.技术人才短缺7.边缘计算在制造业AI中的主要作用是？A.集中存储生产数据B.降低云端计算压力，实现实时决策C.替代工业控制PLCD.提升数据传输速度8.《制造业智能化转型行动方案（20232025年）》提出的“三化”目标是？A.数字化、网络化、智能化B.自动化、集成化、绿色化C.模块化、柔性化、服务化D.标准化、协同化、高端化9.以下哪项是AI赋能制造业质量提升的典型应用？A.基于预测模型的设备预防性维护B.基于排产算法的生产计划优化C.基于视觉识别的表面缺陷检测D.基于知识图谱的工艺知识管理10.工业AI系统的“可解释性”主要解决的问题是？A.提升模型训练速度B.让工程师理解模型决策逻辑以优化工艺C.降低模型部署成本D.增强数据安全性11.5G技术与AI在制造业融合的核心价值是？A.提高手机通信速度B.实现设备间低时延、高可靠的实时数据交互C.替代WiFi网络D.降低网络建设成本12.以下哪项属于“AI+绿色制造”的应用？A.基于能耗预测模型的生产负荷优化B.基于语音识别的车间指令传达C.基于NLP的供应链信息抽取D.基于AR的设备远程维修13.工业数据治理的首要环节是？A.数据清洗与标注B.数据采集与标准化C.数据存储与备份D.数据可视化与分析14.离散型制造业（如汽车制造）与流程型制造业（如化工）的AI应用差异主要体现在？A.离散型更关注连续工艺优化，流程型更关注离散工序协同B.离散型数据以结构化为主，流程型以非结构化为主C.离散型需处理多品种小批量生产的柔性需求，流程型需保障连续生产的稳定性D.离散型无需实时数据，流程型依赖实时数据15.中小企业实施AI转型的关键策略是？A.自主研发全栈AI系统B.基于云平台使用模块化AI工具C.完全依赖外部服务商D.优先部署高复杂度AI项目二、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主要路径包括：A.生产过程智能化（如工艺优化、质量检测）B.产品智能化（如智能装备、可预测性维护服务）C.供应链协同智能化（如需求预测、库存优化）D.管理决策智能化（如能耗管理、人力资源调度）2.工业AI的关键技术支撑包括：A.工业大数据采集与治理B.面向制造场景的专用算法（如小样本学习、迁移学习）C.工业物联网（IIoT）设备与边缘计算D.消费级通用大模型（如GPT4）直接应用3.《广东省制造业数字化转型实施方案（20242026年）》提出的重点任务包括：A.建设行业级工业互联网平台B.推动“5G+AI”在重点行业的场景应用C.培育制造业AI解决方案供应商D.全面淘汰传统制造设备4.工业AI模型训练的难点包括：A.工业数据标注成本高（如缺陷样本需专家标注）B.数据分布不均衡（如正常样本多，缺陷样本少）C.工艺知识与AI模型的融合难度大D.计算资源需求低，普通PC即可完成训练5.AI赋能制造业后，可能带来的效益包括：A.产品不良率降低30%50%B.设备综合效率（OEE）提升15%25%C.库存周转率提高20%30%D.能源消耗增加10%15%6.以下属于“AI+研发设计”的应用场景有：A.基于生成式AI的产品概念设计B.基于仿真模型的虚拟试错C.基于知识图谱的设计经验复用D.基于视觉检测的成品外观检查7.工业大模型与通用大模型的差异在于：A.工业大模型需融合行业知识（如工艺规则、物理定律）B.工业大模型更关注小样本场景下的泛化能力C.工业大模型对实时性和可靠性要求更高D.工业大模型无需考虑数据安全问题8.制造业AI落地需遵循的“三现原则”（现场、现物、现实）具体指：A.深入生产现场理解真实需求B.针对具体物理对象（设备、产品）设计方案C.基于实际数据和工艺约束验证效果D.优先采用现有成熟技术9.以下哪些措施可提升工业数据质量？A.制定统一的数据采集标准（如OPCUA协议）B.部署边缘端数据清洗工具C.建立数据质量考核机制（如完整性、一致性）D.仅采集结构化数据10.人工智能推动制造业服务化转型的典型模式包括：A.设备制造商提供“设备+预测性维护”服务B.家电企业基于用户数据开发个性化产品C.原材料供应商转型为材料解决方案服务商D.代工厂扩大产能承接更多订单三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.智能制造的本质是________与________的深度融合。2.工业AI的核心目标是通过________优化________，最终实现质量、效率、成本的综合提升。3.数字孪生系统通常由物理实体、________、________和服务应用四部分构成。4.工业场景中，AI模型的“鲁棒性”主要指模型在________、________等复杂条件下的稳定表现。5.《中国制造2025》明确将________作为主攻方向，而人工智能是实现这一目标的关键使能技术。6.工业大数据的典型特征包括多源异构性、________、________和高价值密度。7.中小企业AI转型的“轻量路径”通常指基于________的________服务模式。8.AI赋能制造业质量管控的核心逻辑是从________转向________，从“事后检测”变为“事前预防”。9.工业大模型的“知识增强”主要通过________、________等方式将行业知识融入模型训练。10.5G+AI在制造业的典型应用包括________、________（列举2例）。四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述工业AI与消费级AI（如电商推荐、智能助手）的核心差异。2.说明“AI+预测性维护”的实施流程及关键技术。3.分析制造业AI落地中“数据孤岛”问题的主要表现及解决路径。4.为什么说“工艺知识与AI的融合”是工业AI的核心难点？请结合具体场景说明。5.广东省推动制造业AI应用的政策支持主要体现在哪些方面？请列举3项具体措施。五、案例分析题（共2题，每题15分，共30分）案例1：某汽车零部件制造企业的AI质量检测升级某企业主要生产发动机缸体，传统质量检测依赖人工目检和接触式测量，存在漏检率高（约8%）、效率低（单件检测耗时5分钟）、人工成本高等问题。2023年，企业引入AI视觉检测系统：部署工业相机（5000万像素）+环形光源，覆盖缸体表面95%区域；采集3万张缺陷样本（包括裂纹、砂眼、尺寸超差等），通过小样本学习算法训练模型；集成到生产线末端，检测耗时缩短至0.8秒/件，漏检率降至1.2%；配套开发缺陷溯源模块，通过关联生产设备参数（如温度、压力）定位缺陷根因。问题：（1）分析该企业选择AI视觉检测的核心驱动因素。（5分）（2）说明小样本学习算法在此场景中的必要性。（5分）（3）缺陷溯源模块对企业的额外价值体现在哪些方面？（5分）案例2：某家电制造企业的“AI+能耗优化”实践企业拥有3条空调生产线，年用电量约5000万度，占生产成本的12%。2024年，企业联合高校团队实施AI能耗优化项目：采集设备运行数据（如压缩机、注塑机的功率、转速）、环境数据（车间温度、湿度）、生产计划数据（订单量、排产时间）；构建能耗预测模型（输入：设备状态、环境、生产计划；输出：小时级能耗）；开发优化算法，在满足交期的前提下，调整设备运行参数（如降低非峰值时段注塑机加热温度）；实施后，年用电量下降18%，设备故障率因参数优化降低5%。问题：（1）该项目中多源数据融合的作用是什么？（5分）（2）能耗预测模型与优化算法的协同逻辑是怎样的？（5分）（3）从“绿色制造”角度，该项目对企业的长期价值有哪些？（5分）参考答案一、单项选择题1.B2.B3.B4.C5.C6.B7.B8.A9.C10.B11.B12.A13.B14.C15.B二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC6.ABC7.ABC8.ABC9.ABC10.ABC三、填空题1.新一代信息技术；先进制造技术2.数据驱动；生产决策3.虚拟模型；连接交互4.噪声干扰；工况波动5.智能制造6.时序性；关联性7.工业互联网平台；SaaS（软件即服务）8.人工经验驱动；数据智能驱动9.知识图谱嵌入；规则约束训练10.远程设备操控；AR协同运维（或“实时质量检测”“动态排产调度”等）四、简答题1.核心差异：（1）数据特征：工业数据多模态（图像、振动、工艺参数等）、高噪声（现场环境干扰）、小样本（缺陷样本少）；消费级数据单模态（文本、点击行为）、低噪声、大样本。（2）场景复杂度：工业场景受物理定律、工艺约束（如温度不能超阈值），需保证决策安全性；消费级场景无严格物理限制。（3）性能要求：工业AI需实时性（如毫秒级响应）、高可靠性（缺陷漏检率<1%）；消费级AI侧重用户体验（如推荐准确率）。2.实施流程及关键技术：流程：①设备数据采集（振动、温度、电流等，通过传感器+IIoT）；②特征工程（提取时域/频域特征，如均方根值、频谱峰值）；③模型训练（如LSTM预测剩余寿命，或异常检测算法）；④决策输出（预警维修时间、推荐维修方案）。关键技术：多传感器数据融合、时序数据分析算法、小样本异常检测、与设备控制系统的集成（如PLC联动停机）。3.“数据孤岛”表现及解决路径：表现：①设备间协议不兼容（如PLC用Modbus，机器人用Profinet）；②部门间数据壁垒（生产数据在MES，工艺数据在PLM）；③数据格式不统一（文本、表格、图像混杂）。解决路径：①部署工业网关实现协议转换；②建设统一工业互联网平台打通系统；③制定数据标准（如ISO20000数据管理标准）；④推动跨部门数据共享机制（如数据中台）。4.工艺知识与AI融合的难点及场景：难点：工艺知识多为隐性经验（如“温度每升10℃，材料收缩率增加0.3%”），难以量化；AI模型（如神经网络）是“黑箱”，需将工艺规则（如物理公式）嵌入模型以提升可解释性。场景示例：在注塑成型中，AI需结合材料流变学公式（如幂律模型）约束模型训练，避免推荐不合理的温度压力参数组合，否则可能导致产品变形。5.广东省政策支持措施：（1）资金补贴：对“AI+制造”重点项目给予最高500万元补贴（如《广东省工业和信息化厅关于推动制造业数字化转型的若干政策措施》）；（2）平台建设：支持建设行业级AI赋能中心（如家电、电子信息领域），提供模型训练、数据标注等公共服务；（3）人才培养：实施“制造业AI人才专项”，联合高校开设工业AI课程，培育“懂制造、懂AI”的复合型人才。五、案例分析题案例1参考答案（1）驱动因素：人工检测漏检率高（8%）影响产品质量；检测效率低（5分钟/件）制约产能；人工成本上升（如检测员月薪8000元），需降本增效。（2）必要性：工业