2025年河南省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年河南省公需课《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最核心的价值体现是：A.降低设备采购成本B.提升生产过程的智能化决策能力C.减少一线操作工人数量D.优化厂房空间布局2.以下哪项技术是智能质检的核心支撑？A.自然语言处理（NLP）B.卷积神经网络（CNN）C.强化学习D.知识图谱3.预测性维护的关键数据类型是：A.静态产品设计图纸B.设备运行时序数据C.客户订单文本D.供应链物流单据4.河南省《制造业智能化转型行动计划（20232025年）》中提出的“三个全覆盖”不包括：A.规模以上工业企业5G网络全覆盖B.重点行业智能工厂全覆盖C.中小企业数字化转型服务全覆盖D.关键工序数控化设备全覆盖5.数字孪生技术在制造业中的典型应用场景是：A.原材料价格预测B.生产线虚拟调试C.员工技能培训D.产品市场定位分析6.边缘计算在智能制造中的主要作用是：A.降低云端计算成本B.实现实时数据处理与决策C.存储历史生产数据D.优化供应链网络布局7.以下哪种机器学习模型最适合处理设备振动信号的故障诊断？A.支持向量机（SVM）B.循环神经网络（RNN）C.随机森林D.生成对抗网络（GAN）8.智能制造系统中，“人机协作”的核心目标是：A.完全替代人工操作B.提升工人安全与效率C.减少管理岗位数量D.降低产品设计复杂度9.河南省推动制造业与AI融合的关键载体是：A.农业产业化集群B.智能制造标杆企业C.高校科研实验室D.跨境电商产业园10.工业互联网平台的“数据中台”主要功能是：A.存储原始生产数据B.统一数据标准并提供分析服务C.管理企业财务数据D.处理客户投诉信息11.以下哪项属于AI赋能制造业的“软性”效益？A.产品合格率提升B.设备停机时间减少C.企业创新能力增强D.单位能耗降低12.用于工艺参数优化的AI技术通常基于：A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.迁移学习13.制造业AI应用中，“小样本学习”主要解决的问题是：A.数据标注成本高B.计算资源不足C.模型泛化能力差D.网络传输延迟14.《智能制造标准体系建设指南》中，“智能服务”的核心要求是：A.产品全生命周期管理B.生产线自动化改造C.原材料集中采购D.员工绩效考核数字化15.河南省制造业AI应用的重点领域不包括：A.装备制造B.食品加工C.纺织服装D.矿产开采二、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.生产过程智能化控制B.产品设计数字化优化C.供应链协同动态调整D.售后服务远程诊断2.以下属于AI驱动的制造业新模式的有：A.大规模个性化定制B.基于预测的按需生产C.传统手工单件制造D.跨企业产能共享3.工业视觉检测相比人工检测的优势包括：A.检测速度更快B.可适应恶劣环境C.能检测微小缺陷D.完全无需人工干预4.河南省支持制造业AI发展的政策工具有：A.智能制造专项补贴B.企业数字化转型奖补C.高校AI人才定向培养D.工业互联网平台建设奖励5.影响制造业AI落地的主要挑战有：A.工业数据采集难度大B.行业知识与AI技术融合不足C.企业资金投入能力有限D.消费者对智能产品接受度低6.数字孪生系统的关键组成部分包括：A.物理实体B.虚拟模型C.数据交互接口D.专家知识库7.机器学习在制造业中的典型应用场景包括：A.设备剩余寿命预测（RUL）B.产品质量缺陷分类C.生产计划动态排程D.厂房建筑结构设计8.工业5G网络在智能制造中的作用包括：A.支持高可靠低时延数据传输B.连接海量工业传感器C.替代有线网络降低成本D.保障生产数据隐私安全9.中小企业AI转型的可行策略有：A.租用工业互联网平台服务B.聚焦单点场景优化C.自主研发全流程AI系统D.与服务商合作定制解决方案10.《“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.智能制造标准体系工程D.制造业人才提升工程三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.人工智能与制造业融合的本质是通过________技术重构生产要素配置方式。2.智能工厂的核心特征是________、________、________（填三个关键词）。3.工业大数据的典型特征包括________、________、________（填三个特征）。4.河南省提出“________”战略，推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型。5.预测性维护的关键步骤包括数据采集、________、________、决策输出。6.工业视觉系统的核心组件包括光源、________、图像采集卡、________。7.数字孪生技术的“双向映射”是指物理实体与________之间的实时数据交互。8.制造业AI应用中，________技术可解决不同设备协议不兼容问题。9.中小企业数字化转型的“轻量级”工具主要包括________、________（举例两种）。10.智能制造的终极目标是实现________、________、________的高度协同（填三个维度）。四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述智能质检中“深度学习+传统算法”融合的技术路径。2.说明预测性维护相比传统定期维护的优势。3.分析河南省制造业AI应用中“数据孤岛”问题的成因及解决措施。4.列举工业互联网平台赋能中小企业AI转型的三种典型服务模式。5.阐述“人机协作”在智能制造中的具体表现形式。五、综合应用题（共3题，第1题10分，第2题15分，第3题20分，共45分）1.某河南装备制造企业计划引入AI技术优化焊接工艺参数，现有历史数据包括：焊机电流/电压/速度等6个工艺参数（连续型）、焊缝缺陷类型（5类）、产品合格率（连续型）。（1）请设计数据预处理的关键步骤；（2）推荐适用的机器学习模型并说明理由。2.某食品加工企业因人工质检漏检率高（约8%），拟部署AI视觉检测系统。已知：生产线速度：600件/分钟；缺陷类型：杂质混入、包装破损、标签错位（共3类）；现有样本：缺陷样本2000张（每类约667张），正常样本50000张。（1）分析该企业部署AI视觉检测的技术难点；（2）提出针对性解决方案（需包含数据增强、模型选择、部署方式）。3.结合河南省制造业现状（如装备制造、食品加工、新材料等产业），撰写一份“AI赋能制造业高质量发展”的企业转型建议报告（要求：包含现状分析、痛点诊断、AI应用场景选择、实施路径、保障措施，字数不少于800字）。参考答案一、单项选择题1.B2.B3.B4.D5.B6.B7.B8.B9.B10.B11.C12.C13.A14.A15.D二、多项选择题1.ABCD2.ABD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABC8.AB9.ABD10.ABCD三、填空题1.数据驱动的智能决策2.数据贯通、自主决策、柔性生产（或其他合理答案）3.多源异构、时序性强、价值密度低4.换道领跑5.特征提取、模型训练（或故障预测）6.工业相机、图像处理软件7.虚拟模型8.工业协议解析（或OPCUA）9.云MES系统、低代码开发平台（或其他合理答案）10.研发、生产、服务四、简答题1.答案要点：（1）传统算法预处理：通过边缘检测、阈值分割等提取缺陷区域；（2）深度学习特征提取：利用CNN自动学习缺陷纹理、形状等深层特征；（3）融合决策：传统算法输出几何参数（如缺陷尺寸）与深度学习分类结果结合，提升检测鲁棒性；（4）典型应用：如金属表面划痕检测中，传统算法定位划痕位置，CNN分类划痕严重程度。2.答案要点：（1）避免过度维护：基于设备实际状态而非固定周期，降低维护成本；（2）减少非计划停机：提前预测故障，安排维护计划，提升设备利用率；（3）延长设备寿命：避免因定期拆卸导致的额外磨损；（4）数据驱动优化：积累设备健康数据，反哺设计改进。3.答案要点：成因：企业内部系统异构（如ERP、MES、PLM协议不兼容）；跨企业数据共享机制缺失（供应商、客户数据壁垒）；工业设备接口封闭（老旧设备无数据输出功能）。解决措施：推广工业互联网标识解析体系，统一数据编码；政府引导建立行业数据共享平台（如河南省制造业数据中心）；实施设备数字化改造（加装传感器、协议转换网关）。4.答案要点：（1）SaaS模式：提供轻量化质检、排程等AI应用模块，按使用付费；（2）定制化开发：针对企业痛点（如物料分拣），平台服务商联合开发专用模型；（3）数据服务：平台提供行业知识库（如缺陷样本库）、算法工具链（如AutoML），降低企业技术门槛；（4）协同制造：平台整合跨企业产能数据，支持AI驱动的动态订单分配（举例任意三种即可）。5.答案要点：（1）物理协作：协作机器人（Cobot）与工人共享工作空间，完成精密装配、搬运等任务（如ABBYuMi）；（2）认知协作：AI系统为工人提供实时决策支持（如AR眼镜显示设备故障解决方案）；（3）技能增强：通过数字孪生模拟训练，提升工人操作熟练度；（4）安全保障：AI监测工人操作行为（如疲劳状态），预警危险动作。五、综合应用题1.答案要点：（1）数据预处理步骤：缺失值处理：用相邻时间点均值填充焊机参数缺失值；异常值检测：通过IQR法或孤立森林识别电流/电压异常点并修正；特征工程：计算工艺参数的波动方差（如电压标准差）、时序相关性（如电流与速度的滞后相关系数）；标签处理：将缺陷类型（分类标签）与合格率（回归标签）分别整理为多输出模型目标。（2）模型推荐及理由：分类任务（缺陷类型预测）：推荐XGBoost或LightGBM，适合多特征小样本场景，可输出特征重要性指导工艺优化；回归任务（合格率预测）：推荐深度神经网络（DNN），通过全连接层捕捉工艺参数间非线性关系；或使用多任务学习模型（如TensorFlow的MultiHead模型），同时预测缺陷类型与合格率，提升模型泛化能力。2.答案要点：（1）技术难点：样本不平衡：缺陷样本（2000张）远少于正常样本（50000张），模型易偏向正常类；实时性要求高：600件/分钟≈10件/秒，检测延迟需≤100ms；缺陷多样性：杂质（颜色差异）、破损（形状变化）、标签错位（位置偏移）需不同特征提取策略；环境干扰：生产线光照波动、产品位置偏移可能影响图像质量。（2）解决方案：数据增强：对缺陷样本进行旋转（±15°）、亮度调整（±20%）、仿射变换（模拟位置偏移），扩充至10000张；正常样本采用随机裁剪（保留核心区域）避免过拟合；模型选择：轻量级CNN（如MobileNetV3）+注意力机制（SE模块），在保证精度的同时降低计算量；或采用边缘计算方案（如部署JetsonAGXOrin），减少云端传输延迟；部署方式：前端通过工业相机（全局快门，帧率≥30fps）采集图像，经边缘计算设备实时推理，不合格品触发机械臂剔除；后端定期将检测数据回传云端，优化模型（如每月更新一次）。3.建议报告（示例框架）一、现状分析河南省制造业以装备制造（盾构机、农机）、食品加工（双汇、三全）、新材料（超硬材料）为支柱，2024年规上工业增加值同比增长6.8%，但面临：传统产业智能化水平低（关键工序数控化率约52%，低于全国平均58%）；中小企业数字化转型滞后（仅30%企业应用工业软件）；高端AI人才缺口大（制造业AI工程师占比不足0.5%）。二、痛点诊断1.生产端：设备联网率低（老旧设备占比40%），工艺参数依赖人工经验；2.质量端：人