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（共15题，每题2分，共30分）1.人工智能在制造业中实现“工艺优化”的核心是通过哪种技术分析生产参数与质量的关联关系？A.计算机视觉B.机器学习C.自然语言处理D.知识图谱答案：B2.以下哪项是工业互联网平台区别于消费互联网平台的关键特征？A.用户规模大B.数据实时性要求高C.流量变现模式D.社交属性强答案：B3.根据《安徽省制造业提质扩量增效“4116”行动计划》，到2025年全省智能工厂和数字化车间总数目标是？A.500个B.1000个C.2000个D.3000个答案：C4.数字孪生技术在制造业中的核心应用是？A.产品外观设计B.物理实体的虚拟映射与实时交互C.客户需求分析D.供应链库存管理答案：B5.以下哪种AI技术最适合用于解决生产线设备异常声音的实时检测？A.图像识别B.语音识别C.自然语言处理D.时间序列预测答案：D6.安徽省“羚羊”工业互联网平台的核心定位是？A.消费端流量入口B.企业级数字化转型服务中台C.政府数据监管平台D.跨境电商交易平台答案：B7.机器学习中，监督学习与无监督学习的主要区别是？A.是否需要标注数据B.模型复杂度C.训练时间长短D.应用场景类型答案：A8.边缘计算在制造业中的主要作用是？A.降低云端计算成本B.减少数据传输延迟C.提升数据存储容量D.简化网络架构答案：B9.以下哪项属于《“十四五”智能制造发展规划》中“智能制造”的核心要素？A.大规模人工组装B.设备互联与数据贯通C.传统工艺经验传承D.单一产品批量生产答案：B10.人工智能赋能制造业“降本”的典型场景是？A.新产品研发B.设备预测性维护C.客户关系管理D.市场趋势分析答案：B11.工业机器人与“智能机器人”的本质区别是？A.是否具备自主决策能力B.机械臂精度C.动力来源D.操作负载能力答案：A12.安徽省推动“AI+制造业”融合的重点产业不包括？A.汽车及零部件B.钢铁冶炼C.智能家电D.工程机械答案：B13.以下哪种数据格式最适合工业设备实时数据的存储与分析？A.文档型（JSON）B.关系型（SQL）C.时序型（TimeSeries）D.图结构（Graph）答案：C14.知识图谱在制造业中的典型应用是？A.设备故障诊断知识推理B.生产线视频监控C.员工考勤管理D.原材料采购比价答案：A15.制造业AI应用中，“小样本学习”主要解决的问题是？A.数据量庞大导致计算资源不足B.特定场景下标注数据稀缺C.模型泛化能力弱D.数据隐私保护答案：B二、多项选择题（共10题，每题3分，共30分）1.以下属于智能制造典型特征的有：A.生产过程全要素数字化B.人机协同作业C.大规模个性化定制D.依赖人工经验决策答案：ABC2.《“十四五”智能制造发展规划》提出的“智能制造五大工程”包括：A.智能制造装备创新工程B.工业软件突破工程C.智能制造标准体系建设工程D.区域智能制造协同发展工程答案：ABCD3.人工智能赋能制造业高质量发展的主要路径包括：A.生产流程智能化优化B.产品服务模式创新C.供应链协同效率提升D.能源消耗粗放管理答案：ABC4.工业数据治理的关键环节包括：A.数据采集与清洗B.数据标准化C.数据安全保护D.数据价值挖掘答案：ABCD5.安徽省推动“AI+制造业”融合的政策支持措施有：A.设立专项扶持资金B.建设工业互联网平台C.开展“智改数转”诊断服务D.限制传统制造业发展答案：ABC6.计算机视觉在制造业中的应用场景包括：A.表面缺陷检测B.零件尺寸测量C.生产线人员安全监控D.设备运行状态语音播报答案：ABC7.以下属于制造业AI应用伦理风险的有：A.数据泄露导致商业机密损失B.算法偏见引发质量误判C.机器人替代导致岗位流失D.设备联网增加网络攻击风险答案：ABCD8.机器学习模型在制造业落地的关键步骤包括：A.明确业务需求与目标B.数据采集与预处理C.模型训练与验证D.部署与持续优化答案：ABCD9.数字孪生在产品全生命周期管理中的应用包括：A.设计阶段虚拟验证B.生产阶段过程模拟C.运维阶段故障预测D.报废阶段回收评估答案：ABCD10.制造业AI应用“高价值场景”的特征包括：A.对企业成本或效率影响显著B.数据可获取性高C.技术成熟度匹配D.仅适用于大型企业答案：ABC三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.工业4.0的核心是__________与物理系统的深度融合。答案：信息物理系统（CPS）2.安徽省“十四五”制造业发展目标中，到2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达到__________。答案：10%3.智能制造的三大范式是数字化制造、__________、智能化制造。答案：网络化制造4.工业机器人的“感知决策执行”闭环中，“决策”环节主要依赖__________技术。答案：人工智能（或AI、机器学习）5.制造业数据的“五维特征”包括多源异构性、__________、时效性、价值密度低、动态性。答案：海量性6.边缘计算与云计算的协同模式称为__________。答案：云边协同7.安徽省推动“AI+制造业”融合的标志性平台是__________。答案：羚羊工业互联网平台8.预测性维护的核心是通过__________技术识别设备运行状态的异常模式。答案：机器学习（或时间序列分析）9.知识图谱的核心组成是__________和关系。答案：实体10.制造业AI应用中，“低代码开发平台”主要解决的问题是__________。答案：降低企业技术应用门槛四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述人工智能在制造业质量检测中的核心优势。答案：（1）检测精度高：AI可识别微米级缺陷，远超人工目检；（2）速度快：计算机视觉每秒可处理数千个工件，适用于高速产线；（3）一致性强：避免人工疲劳导致的漏检、误检；（4）数据可追溯：检测结果自动记录，支持质量问题根因分析；（5）自适应优化：通过持续学习提升复杂缺陷识别能力。2.列举制造业数据采集的主要挑战及应对策略。答案：挑战：（1）设备协议不统一（如PLC、CNC等设备使用不同通信协议）；（2）数据实时性要求高（部分设备需毫秒级采集）；（3）环境干扰（车间高温、粉尘影响传感器稳定性）；（4）数据安全风险（敏感工艺数据泄露）。应对策略：（1）采用工业网关实现多协议转换；（2）部署边缘计算设备就近处理实时数据；（3）使用抗干扰传感器并定期校准；（4）通过加密传输与访问控制保障数据安全。3.说明“人机协作”在智能制造中的实现路径。答案：（1）物理层：使用协作机器人（Cobot），通过力控传感器实现与人近距离作业；（2）信息层：AI系统实时分析人员操作数据，提供辅助决策（如装配指导、异常预警）；（3）管理层：建立人机任务分配规则（如重复性劳动由机器人承担，创造性工作由人主导）；（4）培训层：开展员工AI操作技能培训，提升人机协同效率。4.分析安徽省发展“AI+制造业”的产业基础优势。答案：（1）制造业体系完备：拥有汽车（奇瑞、江淮）、家电（格力、美的）、工程机械（合力叉车）等优势产业；（2）数字经济基础扎实：合肥综合性国家科学中心、科大讯飞等AI龙头企业提供技术支撑；（3）政策支持有力：“4116”行动计划、“羚羊”平台等专项政策推动；（4）人才资源丰富：中国科学技术大学、合肥工业大学等高校提供AI与制造业交叉人才。5.简述“AI+供应链”对制造业的价值。答案：（1）需求预测优化：通过历史销售数据+外部舆情分析，提升需求预测准确率（如误差从20%降至5%）；（2）库存成本降低：动态调整安全库存，减少滞销与断供风险；（3）物流效率提升：AI路径规划降低运输成本（如降低15%20%）；（4）供应商协同增强：实时共享生产进度，缩短交货周期；（5）风险预警：通过全球事件数据（如疫情、地缘政治）预测供应链中断风险，提前制定预案。五、综合应用题（共2题，每题10分，共20分）1.某安徽家电制造企业计划引入AI技术优化空调压缩机装配线（当前良品率95%，人工目检漏检率3%，单台检测耗时30秒）。请设计具体实施方案，需涵盖数据采集、算法选择、系统部署及预期效果。答案：（1）数据采集：在装配线末端部署工业相机（分辨率≥500万像素，帧率≥30fps），采集压缩机外观（焊接点、螺丝紧固度）、传感器（振动、温度）数据；同时收集历史不良品样本（如焊接不牢、螺丝缺失）作为标注数据。（2）算法选择：采用“计算机视觉+机器学习”联合模型：视觉部分：使用YOLOv8目标检测算法识别螺丝缺失，ResNet50分类模型判断焊接质量；传感器部分：LSTM时间序列模型分析振动数据，识别装配松动异常。（3）系统部署：前端通过边缘计算设备（如华为Atlas500）实时处理图像与传感器数据，结果同步至MES系统；异常工件触发声光报警并自动分流至返修区。（4）预期效果：良品率提升至99%以上，漏检率降至0.5%以下，单台检测耗时缩短至5秒，人工检测人员减少60%（原线需8人，优化后仅3人）。2.结合安徽省制造业实际，分析“AI+绿色制造”的应用场景及经济社会效益。答案：应用场景：（1）能耗优化：通过AI模型分析设备运行参数与能耗的关系（如注塑机温度、压力），动态调整工艺参数，降低单位产品能耗（如某企业通过该技术降低电耗12%）；（2）废料再利用：计算机视觉识别废料类型（如金属、塑料），分类后自动分拣至回收线，提升废料回收率（如从60%提高至85%）；（3）碳排放监测：AI整合能源消耗、原材料采购等数据，实时计算产品碳足迹，满足出口产品碳标签要求；