2025年广东省继续教育公需课人工智能赋能制造业高质量发展及答案

2025年广东省继续教育公需课人工智能赋能制造业高质量发展及答案一、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.以下哪项不属于智能制造的核心特征？A.数据驱动决策B.人机协同作业C.大规模标准化生产D.动态优化调整2.工业互联网的“三大体系”不包括？A.网络体系B.平台体系C.安全体系D.标准体系3.数字孪生技术在制造业中的主要应用阶段是？A.设计验证、生产监控、运维优化B.原材料采购、生产加工、成品仓储C.市场调研、产品设计、用户反馈D.设备安装、调试运行、报废回收4.根据《“十四五”智能制造发展规划》，到2025年，规模以上制造业企业关键工序数控化率目标是？A.50%B.60%C.70%D.80%5.以下哪种AI技术最常用于工业视觉质检？A.自然语言处理（NLP）B.计算机视觉（CV）C.强化学习（RL）D.知识图谱（KG）6.制造业中“预测性维护”的核心目标是？A.降低设备采购成本B.减少非计划停机时间C.提高产品设计效率D.优化供应链库存管理7.广东省《制造业数字化转型实施方案（20222025年）》提出的“三化”路径是？A.数字化、网络化、智能化B.标准化、模块化、集成化C.绿色化、服务化、高端化D.自动化、信息化、数字化8.边缘计算在制造业中的主要优势是？A.降低数据传输延迟B.减少云计算中心建设成本C.提升数据存储容量D.简化AI模型训练流程9.以下哪项不属于AI赋能制造业带来的效率提升指标？A.产品不良率下降B.设备综合效率（OEE）提高C.员工培训时间缩短D.生产周期（LT）缩短10.工业大模型与通用大模型的核心差异在于？A.参数量级大小B.行业知识深度C.训练数据来源D.推理速度快慢二、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，多选、错选、漏选均不得分）1.人工智能在制造业的典型应用场景包括？A.智能排产与调度B.工艺参数优化C.供应链风险预测D.客户关系管理（CRM）2.制造业AI系统部署的关键技术支撑包括？A.工业传感器网络B.5G低时延通信C.工业大数据平台D.消费级GPU算力3.《广东省制造业高质量发展“十四五”规划》提出的重点任务有？A.推进制造业数字化转型B.培育先进制造业集群C.强化关键核心技术攻关D.限制传统制造业产能4.工业视觉质检相比人工质检的优势包括？A.24小时连续作业B.检测精度可达微米级C.可检测复杂表面缺陷D.完全替代人工操作5.制造业企业实施AI转型的主要挑战包括？A.工业数据采集与标注难度大B.AI人才短缺C.传统业务流程与AI系统不兼容D.企业高层对AI价值认知不足6.以下哪些属于“人机协同”的典型场景？A.工人通过AR眼镜获取设备维修指导B.机器人独立完成装配任务C.工程师利用AI辅助优化工艺参数D.自动导引车（AGV）自主运输物料7.数字孪生技术对制造业的价值体现在？A.缩短产品研发周期B.降低物理测试成本C.实时监控生产过程D.预测设备故障风险8.制造业AI应用的伦理与安全问题包括？A.生产数据泄露风险B.AI决策的可解释性不足C.工人技能转型压力D.产品外观设计专利争议9.以下哪些政策文件直接支持广东省制造业AI发展？A.《广东省推进新型基础设施建设三年实施方案（20232025年）》B.《国家智能制造标准体系建设指南》C.《广东省数字经济促进条例》D.《中国制造2025》10.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.应用开发与服务D.消费用户行为分析三、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.智能制造的本质是______与______的深度融合。2.工业AI模型训练的关键数据类型包括______、______和图像数据。3.广东省“工业互联网创新应用示范基地”重点培育______、______两类主体。4.预测性维护的核心步骤是______、______和决策建议生成。5.制造业AI系统的“可解释性”要求需满足______、______两个层面的透明性。四、简答题（共4题，每题7分，共28分）1.简述人工智能赋能制造业高质量发展的三大核心路径，并分别举例说明。2.分析制造业企业部署AI系统时面临的数据挑战及解决策略。3.对比传统制造模式与AI驱动的智能制造模式，指出后者在资源配置效率上的优势。4.结合广东省产业特点，说明AI技术在电子信息制造业（如半导体、家电）中的具体应用场景。五、案例分析题（共1题，12分）背景材料：某广东汽车制造企业（年产值200亿元，员工8000人）计划引入AI技术优化生产流程。目前存在以下痛点：焊装车间人工质检漏检率约3%，年损失超500万元；总装线设备故障导致非计划停机时间占比12%，影响交付周期；供应链需求预测准确率仅65%，库存周转率低。问题：（1）针对焊装车间质检痛点，应选择哪种AI技术？说明技术原理及预期效果。（4分）（2）针对设备非计划停机问题，设计基于AI的预测性维护方案，需包含数据采集、模型构建、应用场景三个环节。（5分）（3）为提升供应链需求预测准确率，可引入哪些AI方法？结合企业实际提出2条优化建议。（3分）参考答案及解析一、单项选择题1.C（智能制造强调个性化、柔性化生产，而非大规模标准化）2.D（工业互联网三大体系为网络、平台、安全）3.A（数字孪生覆盖设计、生产、运维全周期）4.C（《“十四五”智能制造发展规划》明确目标为70%）5.B（计算机视觉是工业质检的核心技术）6.B（预测性维护通过数据分析提前预警故障，减少停机）7.A（广东省方案提出“数字化、网络化、智能化”三化路径）8.A（边缘计算在设备端处理数据，降低云端传输延迟）9.C（员工培训时间属于管理成本，非直接效率指标）10.B（工业大模型需深度融合行业知识，区别于通用模型）二、多项选择题1.ABC（CRM属于企业管理系统，非制造核心场景）2.ABC（消费级GPU算力无法满足工业高可靠性需求）3.ABC（规划强调升级而非限制传统制造业）4.ABC（AI质检需人工复核，无法完全替代）5.ABCD（均为企业实际转型挑战）6.AC（人机协同强调“人主导、机辅助”，BD为全自动化）7.ABCD（数字孪生覆盖研发、生产、运维全环节）8.ABC（产品外观专利争议与AI应用无直接关联）9.AC（B、D为国家层面政策）10.ABC（消费用户分析属于企业管理，非工业平台核心）三、填空题1.新一代信息技术；先进制造技术2.时序数据；文本数据（或结构化数据、非结构化数据）3.工业互联网平台企业；工业互联网应用企业4.设备状态监测；故障模式识别5.技术层面（模型逻辑）；业务层面（决策依据）四、简答题1.核心路径及举例：（1）生产智能化：通过工业视觉AI实现表面缺陷检测（如家电外壳划痕识别，漏检率从3%降至0.5%）；（2）管理精细化：利用AI优化排产系统（如半导体晶圆厂动态调整设备调度，OEE提升15%）；（3）服务延伸化：基于产品运行数据的AI预测性维护（如数控机床远程诊断，客户停机时间减少40%）。2.数据挑战及策略：挑战：①数据采集难（设备协议不统一、传感器覆盖率低）；②数据质量差（噪声多、缺失值高）；③数据标注成本高（工业缺陷样本少且类别复杂）。策略：①部署工业协议网关统一设备接入，推广5G+MEC（边缘计算）提升采集效率；②采用数据清洗算法（如滑动窗口滤波、插值补全）优化质量；③利用小样本学习、迁移学习降低标注需求，建立行业数据共享平台（如广东省工业大数据中心）。3.资源配置效率优势：传统模式：依赖经验决策，资源（设备、人力、物料）配置静态化，易导致设备闲置或产能瓶颈；智能制造模式：通过AI实时分析生产数据（如订单波动、设备状态、物料库存），动态调整资源分配（如智能排产系统根据订单优先级自动调度设备），实现“按需生产”，减少库存积压和设备空转，综合资源利用率提升20%30%。4.广东省电子信息制造业应用场景：（1）半导体：AI优化光刻工艺参数（如通过强化学习调整曝光剂量，良率提升5%）；（2）家电：AI驱动的个性化定制（如空调外观、功能模块的用户需求分析，缩短新品研发周期30%）；（3）电子元件：AI视觉检测微小缺陷（如电容引脚偏移，检测速度达3000件/分钟，精度±0.01mm）；（4）5G通信设备：AI预测性维护基站设备（如通过温度、振动数据预警故障，减少现场巡检次数60%）。五、案例分析题（1）技术选择及原理：应选择基于深度学习的工业视觉AI技术。原理：通过工业相机采集焊缝图像，利用卷积神经网络（CNN）提取特征（如焊缝宽度、连续性、气孔），训练分类模型识别合格/缺陷样本。预期效果：漏检率从3%降至0.3%以下，年损失减少450万元以上，同时检测速度提升至5件/秒（人工为1件/秒）。（2）预测性维护方案设计：①数据采集：部署振动传感器、温度传感器、电流传感器（覆盖关键设备如发动机装配线的伺服电机），通过5G网络实时上传至工业互联网平台，采集频率100Hz，存储时序数据（时间、振动值、温度、电流）。②模型构建：使用LSTM（长短期记忆网络）或Transformer模型分析历史故障数据（如电机轴承磨损前30天的振动异常趋势），训练故障预测模型（目标：提前72小时预警故障）。③应用场景：当模型预测设备故障概率超阈值（如90%），系统自动推送预警至运维人员APP，并生成维修建议