2025年公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题(附答案)

2025年公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题(附答案)一、单项选择题（共15题，每题2分，共30分）1.工业互联网的核心功能载体是（）。A.传感器网络B.工业互联网平台C.5G通信基站D.边缘计算节点2.数字孪生技术在制造业中实现“虚实映射”的关键是（）。A.高精度物理模型构建B.海量数据实时传输C.人机协作界面开发D.3D可视化渲染3.AI驱动的质量检测技术中，解决小样本缺陷识别问题的常用方法是（）。A.迁移学习B.强化学习C.监督学习D.无监督学习4.《“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基本普及数字化C.智能制造装备国内市场满足率超90%D.关键工序数控化率达到80%5.制造业供应链优化中，AI算法的核心作用是（）。A.替代人工决策B.提升数据存储容量C.挖掘需求与供给的动态关联D.降低硬件设备成本6.边缘计算在智能制造中的主要优势是（）。A.降低云端计算压力B.提高数据本地处理时效性C.减少传感器部署数量D.简化网络拓扑结构7.以下属于AI赋能制造业绿色转型的典型场景是（）。A.生产线节拍优化B.设备能耗预测与调控C.产品外观设计D.员工技能培训8.工业机器人“自主决策”能力的实现依赖于（）。A.高精度机械臂B.多模态感知与AI推理C.标准化编程指令D.远程操作控制台9.制造业数据“孤岛”问题的本质是（）。A.数据存储格式不统一B.企业缺乏数据共享动力C.跨系统数据交互协议缺失D.数据安全防护要求高10.以下不属于AI驱动的智能排产系统核心功能的是（）。A.订单优先级动态调整B.设备故障实时预警C.产能瓶颈识别D.物料需求自动计算11.工业大模型在制造业中的典型应用是（）。A.替代CAD软件完成设计B.生成工艺参数优化建议C.管理企业财务流程D.分析员工考勤数据12.预测性维护与传统定期维护的本质区别是（）。A.依赖传感器数量更多B.基于数据驱动的故障预测C.维护成本更低D.维护周期固定13.以下政策文件中，明确提出“推动AI与制造业深度融合”的是（）。A.《“十四五”数字经济发展规划》B.《中国制造2025》C.《新一代人工智能发展规划》D.以上均是14.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.发挥人在复杂决策中的优势C.降低机器人制造成本D.简化生产流程15.AI赋能制造业的伦理风险主要体现在（）。A.数据隐私泄露B.设备故障率上升C.员工技能过时D.产品价格波动二、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.工业互联网的“5层架构”包括（）。A.边缘层B.平台层C.应用层D.数据层2.AI在制造业质量检测中的技术路径包括（）。A.基于机器视觉的图像识别B.基于传感器数据的异常检测C.基于自然语言处理的文档审核D.基于知识图谱的缺陷根因分析3.《“十四五”智能制造发展规划》提出的重点任务包括（）。A.加快系统创新B.深化推广应用C.加强人才培养D.完善基础设施4.制造业AI应用的关键支撑技术有（）。A.工业大数据采集与治理B.工业机理模型与AI模型融合C.低代码/无代码开发平台D.5G+TSN（时间敏感网络）5.预测性维护的实施步骤包括（）。A.设备运行数据采集B.故障模式特征提取C.预测模型训练与验证D.维护策略动态调整6.数字孪生工厂的核心价值体现在（）。A.生产流程虚拟仿真优化B.设备故障虚拟复现分析C.新产品研发周期缩短D.能源消耗实时监控与优化7.制造业AI应用面临的主要挑战有（）。A.工业数据质量低（如噪声、缺失）B.AI模型可解释性不足C.跨行业跨领域知识复用困难D.企业数字化基础薄弱8.AI驱动的供应链优化可实现（）。A.需求预测准确率提升B.库存周转率提高C.物流路径动态规划D.供应商风险实时评估9.工业机器人智能化升级的方向包括（）。A.多传感器融合感知B.自适应控制算法C.人机共融安全技术D.单一任务高精度执行10.制造业AI伦理与安全保障措施包括（）。A.数据脱敏与加密存储B.模型可解释性增强C.建立AI决策审计机制D.员工AI技能培训三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.工业互联网的三大核心体系是网络、平台和__________。2.数字孪生的“四要素”包括物理实体、虚拟模型、数据交互和__________。3.AI质量检测中，通过少量标注样本训练模型的技术称为__________。4.智能制造的本质是__________与制造技术的深度融合。5.预测性维护的核心是通过__________识别设备运行状态的异常趋势。6.工业大模型的典型特征是__________、跨场景泛化和行业知识注入。7.制造业供应链“牛鞭效应”可通过AI的__________技术缓解。8.边缘计算在智能制造中的主要作用是实现__________数据处理。9.《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年，规模以上制造业企业__________应用水平显著提升。10.人机协作机器人（Cobot）的关键技术是__________与安全控制。四、简答题（共5题，每题6分，共30分）1.简述工业互联网平台在AI赋能制造业中的枢纽作用。2.说明AI驱动的预测性维护相比传统维护模式的优势。3.分析数字孪生技术如何支撑制造业新产品研发。4.列举制造业AI应用中数据治理的关键环节。5.阐述《“十四五”智能制造发展规划》对企业数字化转型的指导意义。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传统采用人工目检方式检测发动机缸体表面缺陷，漏检率约8%，检测效率为30件/小时。2023年引入基于机器视觉的AI检测系统：通过工业相机采集高清图像（分辨率5000×5000），利用迁移学习（基于预训练的ResNet50模型）训练缺陷识别模型，结合边缘计算实现实时检测。升级后，漏检率降至0.5%，检测效率提升至200件/小时，年节约人工成本120万元。问题：（1）分析该企业选择迁移学习的原因。（5分）（2）说明边缘计算在该场景中的具体作用。（5分）（3）提出进一步优化AI检测系统的建议。（5分）案例2：某家电企业的AI智能排产实践某企业生产空调、冰箱等多品类产品，原排产依赖人工经验，存在订单交期延误（月均延误率15%）、设备OEE（综合效率）65%等问题。2024年部署AI智能排产系统，接入ERP（订单）、MES（设备状态）、PLM（工艺）等系统数据，构建“订单产能物料”约束模型，通过强化学习动态优化排产方案。运行半年后，订单延误率降至3%，设备OEE提升至82%，库存周转率提高25%。问题：（1）分析AI智能排产系统需整合哪些类型的数据。（5分）（2）解释强化学习在排产优化中的适用性。（5分）（3）说明该企业需配套哪些管理措施以保障系统效果。（5分）参考答案一、单项选择题1.B2.A3.A4.B5.C6.B7.B8.B9.C10.B11.B12.B13.D14.B15.A二、多项选择题1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD三、填空题1.安全2.服务3.小样本学习（或“少样本学习”）4.新一代信息技术（或“数字技术”）5.机器学习（或“AI算法”）6.大规模参数（或“大参数”）7.需求预测（或“需求感知”）8.本地化（或“实时”）9.数字化（或“智能化”）10.力控传感（或“力觉感知”）四、简答题1.答案要点：工业互联网平台是AI技术与制造场景的连接枢纽，通过汇聚设备、产线、工厂等多源数据（2分），提供数据存储、清洗、分析的基础能力（2分），支撑AI模型的训练、部署与迭代（2分），最终实现生产优化、预测维护等应用（1分）。（注：满分6分，需涵盖数据汇聚、能力支撑、应用落地三方面）2.答案要点：传统维护依赖定期或事后维修，存在过度维护（浪费资源）或维修滞后（导致停机）问题（2分）；预测性维护通过AI分析设备运行数据，提前识别故障隐患（2分），实现“按需维护”，降低停机损失（1分）、减少维护成本（1分）、延长设备寿命（1分）。（注：需对比传统模式缺陷，突出数据驱动与动态决策）3.答案要点：数字孪生通过构建产品虚拟模型（1分），模拟不同设计方案的性能（如应力、散热）（2分），在虚拟环境中进行测试验证（2分），减少物理样机制作次数（1分），缩短研发周期（1分）。（注：需结合“虚实交互”“仿真优化”核心）4.答案要点：关键环节包括：①数据采集（确保传感器覆盖与数据完整性）（1分）；②数据清洗（去除噪声、填补缺失值）（1分）；③数据标准化（统一不同设备/系统的格式）（1分）；④数据安全（脱敏存储与传输）（1分）；⑤数据标注（为AI模型提供高质量训练样本）（1分）；⑥数据关联（跨系统数据融合）（1分）。5.答案要点：规划明确了智能制造的发展目标（2025年、2035年）（1分），提出了“系统创新、推广应用、人才培养、基础设施”等重点任务（2分），为企业提供了技术路线（如工业互联网、数字孪生）（1分）、政策支持方向（如资金补贴、标准制定）（1分），引导企业从单点应用向全流程智能化升级（1分）。五、案例分析题案例1（1）原因：①企业缺陷样本量少（工业场景中缺陷发生频率低），传统监督学习需大量标注数据（2分）；②迁移学习利用预训练模型的通用特征提取能力，仅需少量企业自有数据微调即可适配具体缺陷类型（3分）。（2）作用：①实时处理高清图像（5000×5000分辨率），避免数据上传云端的延迟（2分）；②减少网络带宽占用（工业相机数据量庞大）（2分）；③保障数据隐私（关键生产数据本地处理）（1分）。（3）建议：①增加多模态数据（如振动、温度传感器数据）融合，提升复杂缺陷识别率（2分）；②定期收集新缺陷样本，持续优化模型（2分）；③开发可解释模块，输出缺陷类型、位置等详细信息，辅助工艺改进（1分）。案例2（1）数据类型：①订单数据（数量、交期、品类）（1分）；②设备数据（运行状态、故障历史、产能上限）（1分）；③物料数据（库存水平、采购周期、供