2025年贵州省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年贵州省公需课《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.以下哪项不属于人工智能赋能制造业高质量发展的核心目标？A.降低单位产品能耗B.提升生产线柔性化能力C.减少人工参与全流程D.缩短产品研发周期2.工业领域AI应用与消费领域AI的核心差异在于：A.数据量更大B.对实时性要求更高C.需深度结合行业知识D.模型训练成本更低3.贵州某装备制造企业通过部署基于计算机视觉的缺陷检测系统后，良品率从89%提升至96%，其核心技术支撑是：A.自然语言处理（NLP）B.卷积神经网络（CNN）C.强化学习（RL）D.循环神经网络（RNN）4.工业物联网（IIoT）中，边缘计算的主要作用是：A.降低云端计算压力B.提升数据传输速率C.存储全量历史数据D.实现跨设备协同控制5.以下哪项是数字孪生技术在制造业的典型应用？A.预测设备剩余寿命（RUL）B.优化生产线布局C.自动生成工艺参数D.实时监控车间温湿度6.贵州省“万企融合”大行动中，“AI+制造业”的重点方向不包括：A.原材料工业智能转型B.消费品工业个性化定制C.能源行业智能电网建设D.装备制造业数字化车间7.工业大模型与通用大模型的关键区别是：A.参数量级更大B.支持多模态输入C.嵌入行业机理知识D.训练数据来源更广8.预测性维护（PdM）的核心流程是：A.数据采集→特征提取→模型训练→故障预警B.设备停机→故障诊断→维修→数据记录C.人工巡检→异常上报→维修→复盘D.历史数据统计→设定阈值→超限报警9.贵州某铝加工企业通过AI优化电解铝生产工艺，主要降低的能耗环节是：A.矿石破碎B.电解槽加热C.铝液铸造D.成品包装10.以下哪项不属于智能制造系统的核心层级？A.设备层（传感器、PLC）B.执行层（MES、SCADA）C.决策层（ERP、BI）D.展示层（工业APP、大屏）11.AI驱动的工艺参数优化中，常用的算法是：A.支持向量机（SVM）B.遗传算法（GA）C.K近邻（KNN）D.朴素贝叶斯12.贵州航天电器“5G+智能车间”中，AI主要用于：A.电子元件微小缺陷检测B.车间人员考勤管理C.产品物流路径规划D.设备采购成本核算13.工业AI落地的“最后一公里”挑战是：A.数据采集不完整B.模型泛化能力不足C.与现有系统集成困难D.企业高层认知不足14.以下哪项是AI赋能制造业绿色发展的直接体现？A.减少原材料浪费B.提升员工技能水平C.缩短交货周期D.增加产品功能模块15.贵州“工业云”平台中，AI模块的核心功能是：A.企业信息展示B.跨企业数据共享C.工业机理模型训练D.政府政策发布二、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.智能质量检测（AQI）B.预测性维护（PdM）C.供应链动态优化D.员工绩效评估2.工业AI系统对数据的要求包括：A.多源异构（设备、工艺、环境）B.高实时性（毫秒级采集）C.标注成本低（自动标注）D.长周期连续性（覆盖全工况）3.贵州省推动“AI+制造业”的政策支持包括：A.智能制造专项资金补贴B.工业数据共享激励机制C.企业上云税收优惠D.高校AI人才定向培养4.数字孪生在制造业的价值体现在：A.虚拟调试减少试错成本B.实时映射优化生产决策C.历史数据回溯故障根因D.替代物理设备运行5.工业大模型的关键技术特征有：A.多模态数据融合（文本、图像、时序）B.小样本学习能力（适配工业场景数据少）C.可解释性（符合工艺逻辑）D.通用任务覆盖（无需行业定制）6.AI驱动的柔性制造主要体现在：A.快速切换产品型号B.动态调整工艺参数C.自动识别原材料差异D.固定生产线布局7.贵州制造业企业引入AI面临的主要挑战包括：A.工业数据采集标准化不足B.AI人才本地化供给短缺C.传统设备数字化改造成本高D.市场对AI产品接受度低8.以下属于AI赋能制造业“降本增效”的量化指标有：A.设备综合效率（OEE）提升15%B.不良品率下降8个百分点C.生产周期缩短20%D.员工数量减少30%9.工业物联网（IIoT）的关键技术包括：A.5G低时延通信B.边缘计算节点C.工业协议转换（OPCUA、Modbus）D.消费级WiFi覆盖10.贵州“AI+特色产业”的典型案例有：A.老干妈辣椒制品AI分选系统（杂质识别）B.瓮福集团磷化工AI工艺优化C.中伟新材料电池前驱体智能工厂D.茅台白酒勾调AI辅助决策三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.工业AI的核心是通过__________驱动制造系统从经验决策向数据决策转变。2.贵州省“万企融合”大行动提出，到2025年推动__________户以上企业开展深度融合。3.计算机视觉在制造业的典型应用是__________（如表面划痕、尺寸偏差检测）。4.预测性维护的关键指标是__________（RUL，RemainingUsefulLife）。5.数字孪生系统由物理实体、虚拟模型、__________和服务系统四部分构成。6.贵州航天电器通过部署__________（技术）实现了连接器插针共面度的微米级检测。7.工业大模型需结合__________（如热力学方程、材料特性）提升预测准确性。8.AI驱动的工艺优化中，__________算法（如粒子群优化）常用于多目标参数寻优。9.工业物联网（IIoT）的“端边云”架构中，“边”指的是__________（如智能网关、边缘服务器）。10.贵州“工业云”平台已接入超过__________家企业，提供AI模型训练、数据可视化等服务。四、简答题（共3题，每题6分，共18分）1.简述AI如何提升制造业质量检测的效率与精度。（要求结合具体技术说明）2.分析贵州省发展“AI+制造业”的产业基础优势。（至少列举3项）3.说明工业大模型与传统工业软件的区别及互补性。五、应用题（共1题，12分）贵州某中小型装备制造企业（年营收2亿元，员工200人，主要生产工业泵阀）计划引入AI技术提升竞争力。假设你是企业数字化顾问，请设计一套“AI赋能转型方案”，要求包含：（1）重点应用场景选择（23个）；（2）需解决的关键问题；（3）预期效益（量化指标）；（4）实施步骤（34阶段）。参考答案一、单项选择题1.C（AI目标是优化而非完全替代人工）2.C（工业场景需结合工艺知识，消费领域更依赖通用数据）3.B（CNN是图像识别的核心算法）4.A（边缘计算在本地处理数据，减少云端压力）5.B（数字孪生通过虚拟模型优化实体布局）6.C（能源行业属于“AI+能源”，非制造业重点）7.C（工业大模型嵌入行业机理知识，通用大模型无此特性）8.A（预测性维护需数据驱动的全流程）9.B（电解槽加热是铝生产能耗最高环节）10.D（展示层非核心层级，属应用层）11.B（遗传算法用于多参数优化）12.A（航天电器专注电子元件精密检测）13.C（系统集成是落地难点）14.A（减少原材料浪费直接降低碳排放）15.C（工业云核心是模型训练与服务）二、多项选择题1.ABC（员工绩效评估属管理领域，非制造核心场景）2.ABD（工业数据标注需人工参与，成本高）3.ABCD（均为贵州省实际政策）4.ABC（数字孪生不替代物理设备）5.ABC（工业大模型需行业定制）6.ABC（柔性制造需动态调整布局）7.ABC（贵州制造业市场需求稳定，接受度较高）8.ABC（员工数量减少非必然指标，可能转岗）9.ABC（工业场景需专用通信技术，非消费级WiFi）10.ABCD（均为贵州实际案例）三、填空题1.数据2.50003.外观缺陷检测4.剩余使用寿命5.数据连接6.机器视觉（或计算机视觉）7.工业机理模型8.启发式优化9.边缘节点10.3万四、简答题1.答案要点：技术应用：通过计算机视觉（CNN、Transformer）采集产品图像，替代人工目检；利用深度学习模型识别微小缺陷（如划痕、尺寸偏差）。效率提升：AI检测速度可达每秒数百件（人工约1020件/分钟），24小时连续工作；精度提升：模型准确率可达99.5%以上（人工约90%），可检测微米级缺陷（人工仅毫米级）。2.答案要点：产业基础：拥有航天、磷化、铝加工等特色制造业集群，设备数字化改造需求明确；政策支持：“万企融合”“数字经济倍增”等政策提供资金与税收优惠；数据资源：工业云平台已积累设备、工艺、能耗等多源数据，为AI训练提供基础；区位优势：西部陆海新通道节点，供应链优化需求推动AI应用（任选3项）。3.答案要点：区别：传统工业软件基于固定规则/机理模型（如CAD、CAE），需专家编程；工业大模型通过数据训练学习规律，支持多任务泛化。互补性：工业大模型可自动优化传统软件的参数（如CAE仿真参数）；传统软件的机理知识可作为大模型的先验约束，提升可解释性。五、应用题（示例）方案设计：（1）重点应用场景：场景1：泵阀铸件表面缺陷检测（替代人工目检）；场景2：关键设备（如数控机床）预测性维护；场景3：订单生产采购动态协同（优化排产）。（2）需解决的关键问题：缺陷检测：人工目检漏检率高（约15%）、效率低（8小时/班次检测500件）；设备维护：当前采用定期维护（停机损失约2万元/次），故障停机无预警（年停机时间约120小时）；排产优化：依赖经验排产，订单交期延误率10%，原材料库存周转率低（当前4次/年）。（3）预期效益：缺陷检测：漏检率降至2%以下，检测效率提升至2000件/班次；预测性维护：故障停机时间减少50%（年节省60小时），维护成本降低30%；排产优化：订单交期延误率降至3%，库存周转率提升至6次/年。（4）实施步骤：阶段1（0