2025年四川省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年四川省公需课《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.人工智能赋能制造业高质量发展的核心目标是（）。A.降低人力成本B.提升生产效率与产品质量C.减少能源消耗D.扩大生产规模答案：B2.工业互联网平台中，实现设备数据实时采集与边缘处理的关键技术是（）。A.5G通信B.区块链C.边缘计算D.数字孪生答案：C3.以下哪项不属于四川省《“十四五”制造业高质量发展规划》中提出的AI赋能重点方向？（）A.汽车制造智能工厂建设B.白酒酿造工艺数字孪生C.传统纺织业人工技能传承D.电子信息产业缺陷检测自动化答案：C4.机器学习在制造业中的典型应用场景是（）。A.设备物理参数设定B.生产计划人工排程C.工艺参数优化D.原材料库存人工盘点答案：C5.工业视觉检测与传统人工检测相比，最显著的优势是（）。A.成本更低B.适应复杂环境C.检测速度与一致性更高D.无需培训操作人员答案：C6.四川省推动AI与制造业融合的“5G+工业互联网”示范项目中，核心支撑技术是（）。A.高带宽低时延通信B.大数据存储C.虚拟现实D.量子计算答案：A7.智能制造系统的“自决策”能力主要依赖（）。A.高精度传感器B.工业机器人C.人工智能算法D.自动化生产线答案：C8.以下哪项是制造业AI落地的“数据壁垒”典型表现？（）A.设备协议不统一导致数据难以采集B.企业缺乏AI专业人才C.工业软件依赖进口D.能源成本上升答案：A9.数字孪生技术在制造业中的核心作用是（）。A.替代物理设备B.模拟与优化生产过程C.降低设备采购成本D.实现产品远程控制答案：B10.四川省“AI+装备制造”重点支持的领域不包括（）。A.航空航天装备预测性维护B.数控机床智能故障诊断C.农业机械人工操作培训D.电力装备运行状态实时监测答案：C11.工业大数据的“5V”特征中，“Variety”指的是（）。A.数据量大B.数据类型多样C.数据价值密度低D.数据处理速度快答案：B12.以下哪项是AI驱动的“大规模定制”核心支撑技术？（）A.柔性生产线B.传统批量生产设备C.人工订单处理D.固定工艺路线答案：A13.四川省制造业企业实施AI改造时，优先需要解决的问题是（）。A.购买最先进的AI算法B.完成设备联网与数据贯通C.招聘海外AI专家D.更换全部生产设备答案：B14.工业机器人从“可编程”向“智能自主”升级的关键是（）。A.增加机械臂自由度B.集成视觉与力觉传感器+AI算法C.降低制造成本D.扩大应用场景答案：B15.《四川省人工智能产业发展行动计划（20232025年）》提出，到2025年制造业AI渗透率目标为（）。A.10%B.25%C.40%D.50%答案：C二、多项选择题（共10题，每题3分，共30分，少选、错选均不得分）1.以下属于AI驱动的智能制造典型特征的有（）。A.生产过程自主决策B.全流程数据贯通C.依赖人工经验优化D.设备间实时协同答案：ABD2.工业视觉检测的核心技术包括（）。A.卷积神经网络（CNN）B.点云数据处理C.人工目检标准D.缺陷特征自动提取答案：ABD3.四川省推动AI赋能制造业的政策工具包括（）。A.专项财政补贴B.“AI+制造业”示范工厂认定C.高校AI与制造交叉学科建设D.限制传统制造业产能答案：ABC4.制造业AI落地的主要挑战包括（）。A.工业数据采集与标注难度大B.AI算法与制造工艺结合不深C.企业对技术投入回报存疑虑D.全球AI芯片供应充足答案：ABC5.以下属于四川本地企业AI应用案例的有（）。A.长虹电子的电视屏幕视觉检测系统B.东方电气的发电设备预测性维护平台C.五粮液的白酒包装外观AI质检D.华为（深圳）的5G基站智能装配线答案：ABC6.工业互联网平台的核心功能模块包括（）。A.设备接入与管理B.工业数据建模分析C.企业财务核算D.应用开发与服务答案：ABD7.机器学习在制造业工艺优化中的应用场景包括（）。A.预测产品良率与工艺参数的关系B.优化热处理温度曲线C.自动生成生产计划D.分析设备能耗与负载的关联答案：ABD8.数字孪生在制造业中的应用价值体现在（）。A.缩短新产品研发周期B.降低物理试验成本C.实时监控生产过程D.替代现场操作人员答案：ABC9.制造业企业AI转型的关键步骤包括（）。A.明确业务痛点与需求B.完成设备数字化改造C.直接部署通用AI模型D.培养或引进复合型人才答案：ABD10.以下关于AI与制造业融合的表述正确的有（）。A.是传统制造向“数据驱动、智能决策”升级的必然路径B.仅适用于资金雄厚的大型企业C.需结合行业工艺知识与AI技术D.主要目标是完全替代人工答案：AC三、填空题（共8题，每题2分，共16分）1.智能制造的三大核心要素是______、工业互联网、数据驱动决策。答案：智能装备2.工业AI模型训练的关键前提是______，其质量直接影响模型效果。答案：高质量工业数据（或“标注数据”）3.四川省《“十四五”制造业高质量发展规划》明确提出，重点发展______、电子信息、装备制造等AI融合优势产业。答案：先进材料（或“食品饮料”）4.预测性维护的核心是通过______算法，识别设备运行异常并提前预警。答案：时序预测（或“异常检测”）5.工业机器人“智能”的本质是______与物理执行的深度融合。答案：感知（或“AI算法”）6.大规模定制生产的核心支撑技术是______和AI需求预测。答案：柔性制造系统（或“模块化设计”）7.工业大数据的价值挖掘需经过数据采集、______、建模分析、应用落地四个阶段。答案：清洗与标注（或“预处理”）8.《四川省人工智能产业发展行动计划（20232025年）》提出，培育______家以上“AI+制造业”标杆企业。答案：100四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述AI在制造业质量检测中的典型应用流程，并举例说明四川本地企业的实践。答案：应用流程：①数据采集（通过工业相机、传感器获取产品图像、尺寸等数据）；②数据预处理（清洗噪声、标注缺陷类型）；③模型训练（使用CNN等深度学习算法训练缺陷识别模型）；④部署应用（在生产线边缘端或云端实时检测）；⑤反馈优化（根据检测结果调整工艺参数）。四川案例：长虹电子针对电视屏幕的坏点、划痕等缺陷，部署视觉AI检测系统，替代传统人工目检，检测准确率从92%提升至99.5%，单条产线检测效率提高40%。2.分析制造业AI落地中“数据孤岛”问题的成因及解决路径。答案：成因：①设备协议不统一（如PLC、Modbus等多种通信协议），数据难以互通；②企业各部门系统独立（ERP、MES、SCADA未集成）；③数据安全与隐私顾虑，跨企业数据共享困难。解决路径：①推动设备数字化改造，统一通信协议（如OPCUA）；②建设工业互联网平台，打通企业内部系统；③建立行业数据共享机制，制定数据脱敏与安全标准（如四川省已试点“制造业数据共享联盟”）。3.说明“5G+工业互联网”对AI赋能制造业的支撑作用。答案：①高带宽：支持4K/8K高清视频实时传输，满足视觉检测等AI应用的大流量需求；②低时延（<10ms）：保障设备控制指令与AI决策的实时性（如机器人协同作业）；③广连接：支持百万级设备同时接入，为AI模型提供海量工业数据；④边缘计算融合：5G边缘节点可部署AI推理模型，降低云端延迟，满足实时性要求。4.列举四川省推动AI与制造业融合的3项具体政策，并简述其目标。答案：①《四川省“5G+工业互联网”512工程实施方案》：目标建成50个以上“5G+工业互联网”示范工厂，支撑AI应用的网络基础。②《四川省制造业数字化转型奖励资金管理办法》：对实施AI改造的企业按投入的20%给予补贴，降低企业技术升级成本。③《四川省AI与制造领域人才专项培养计划》：在电子科大、川大等高校开设“智能制造工程”专业，每年培养1000名复合型人才，解决“AI+制造”人才缺口。5.对比传统制造与AI驱动制造的核心差异（从决策方式、生产灵活性、质量控制三方面）。答案：①决策方式：传统制造依赖人工经验，AI驱动制造基于数据建模与算法自主决策；②生产灵活性：传统制造以批量生产为主，灵活性低；AI驱动制造支持小批量、多品种的大规模定制；③质量控制：传统制造靠人工抽检，漏检率高；AI驱动制造通过全流程实时检测，缺陷率可降低70%以上。五、综合应用题（共1题，14分）背景：四川某中小型机械制造企业（主要生产汽车零部件）面临以下问题：设备故障率高（年平均停机时间12%），维护成本占比18%；产品良率波动大（85%92%），客户投诉率上升；人工检测效率低（单批次检测耗时4小时），无法满足订单增长需求。任务：设计一套基于AI的解决方案，需包含以下内容：（1）针对设备故障的预测性维护方案（数据来源、关键技术、实施步骤）；（2）针对质量检测的AI优化方案（技术选型、预期效果）；（3）企业实施AI改造的注意事项（至少3点）。答案：（1）预测性维护方案：数据来源：设备传感器（振动、温度、电流数据）、历史维修记录（故障类型、时间、维修措施）、工艺参数（转速、负载）。关键技术：时序预测算法（LSTM、Transformer）用于预测设备异常；关联规则挖掘分析故障与工艺参数的关系；边缘计算实现实时预警。实施步骤：①设备联网（加装传感器，统一通信协议）；②数据采集与清洗（建立设备运行数据库）；③特征工程（提取振动信号的均方根、频谱特征）；④模型训练（划分正常/异常样本，训练故障预测模型）；⑤部署应用（在边缘端部署模型，设置预警阈值）；⑥效果验证（对比实施前后停机时间与维护成本）。（2）质量检测优化方案：技术选型：采用工业视觉AI+深度学习（如YOLOv8目标检测算法），针对零部件表面划痕、尺寸偏差等缺陷进行检测；配套高精度工业相机（分辨率≥500万像素）与环形光源（减少反光干扰）。预期效果：检测耗时从4小时/批次缩短至30分钟/批次，效率提升87.5%；良