2025公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》题目及答案

2025公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》题目及答案一、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的核心价值？A.降低单位产品能耗B.提升生产线柔性化水平C.减少人工操作参与度D.扩大企业生产规模答案：D（解析：AI赋能制造业的核心价值在于质量、效率、成本优化，而非单纯扩大规模。）2.计算机视觉技术在制造业中最典型的应用是？A.设备运行状态预测B.产品表面缺陷检测C.生产计划动态排程D.供应链需求预测答案：B（解析：计算机视觉通过图像识别实现缺陷检测，是制造业最成熟的应用场景之一。）3.以下哪项技术是数字孪生在制造业中落地的关键支撑？A.边缘计算B.自然语言处理（NLP）C.强化学习D.知识图谱答案：A（解析：数字孪生需要实时采集设备数据并反馈，边缘计算可实现低延迟的数据处理与传输。）4.某汽车制造企业引入AI后，焊接工序的良品率从92%提升至98%，其主要依赖的技术是？A.语音识别B.机器学习模型训练C.区块链D.5G通信答案：B（解析：通过历史焊接数据训练模型，优化参数控制，直接提升良品率。）5.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为？A.50%B.68%C.80%D.90%答案：B（解析：规划明确2025年目标为关键工序数控化率68%，智能制造就绪率20%。）6.预测性维护的核心流程不包括？A.设备数据实时采集B.故障模式特征提取C.原材料成分分析D.剩余寿命预测模型构建答案：C（解析：预测性维护聚焦设备状态，与原材料成分无关。）7.以下哪种AI算法更适合解决多目标生产排程优化问题？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.遗传算法D.支持向量机（SVM）答案：C（解析：遗传算法擅长处理多约束、多目标的组合优化问题，适用于排程。）8.海尔COSMOPlat工业互联网平台的核心功能是？A.提供通用AI算法库B.实现用户需求与生产的精准对接C.替代传统ERP系统D.专注芯片设计仿真答案：B（解析：COSMOPlat以用户为中心，通过AI整合需求与生产资源，支持大规模定制。）9.制造业知识图谱的主要作用是？A.存储设备运行实时数据B.整合工艺、故障等领域知识C.加速图像识别模型训练D.优化工业机器人路径规划答案：B（解析：知识图谱通过结构化存储领域知识，支持智能决策与故障诊断。）10.以下哪项属于AI赋能制造业的“软价值”？A.设备故障率下降20%B.产品交付周期缩短15%C.企业品牌智能化形象提升D.单位能耗降低10%答案：C（解析：软价值指非直接量化的收益，如品牌形象、客户信任度等。）11.工业机器人“示教再现”模式与AI赋能的“自主学习”模式的本质区别是？A.是否需要人工操作B.是否具备环境自适应能力C.是否连接工业互联网D.是否使用传感器答案：B（解析：自主学习模式通过AI感知环境变化并调整动作，具备自适应能力。）12.某电子厂应用AI后，质检环节人力减少60%，其主要原因是？A.AI替代了所有质检步骤B.AI将人工复检比例从100%降至5%C.AI完全替代了传统光学检测设备D.AI大幅提高了原材料质量答案：B（解析：AI通常负责初检，人工仅复检异常样本，从而减少人力。）13.以下哪项不属于AI赋能制造业面临的技术挑战？A.工业数据标注成本高B.跨设备协议兼容性差C.企业数字化基础薄弱D.芯片算力过剩答案：D（解析：算力不足是当前挑战，而非过剩。）14.《智能制造能力成熟度模型》（GB/T391162020）中，“优化级”企业的核心特征是？A.单一环节实现数字化B.全流程数据贯通与智能决策C.关键工序自动化D.引入AI但未形成体系答案：B（解析：优化级企业具备全要素、全流程的智能化协同能力。）15.三一重工“根云平台”通过AI实现的典型应用是？A.混凝土泵车的远程故障诊断B.服装个性化定制C.芯片设计仿真D.农产品质量溯源答案：A（解析：根云平台聚焦装备制造，通过AI分析泵车传感器数据，实现预测性维护与故障诊断。）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.人工智能在制造业的典型应用场景包括（）。A.智能检测B.预测性维护C.智能排产D.客户需求预测答案：ABCD（解析：四者均为AI在研发、生产、供应链环节的核心应用。）2.以下属于制造业AI落地关键技术的有（）。A.工业大数据采集与清洗B.小样本学习算法C.工业机理模型与AI融合D.5G低延迟通信答案：ABCD（解析：数据、算法、模型融合及通信技术共同支撑AI落地。）3.制约中小企业AI应用的主要因素包括（）。A.缺乏专业AI人才B.工业数据积累不足C.初期投入成本高D.政策支持过度答案：ABC（解析：政策支持不足是实际问题，而非过度。）4.数字孪生在制造业中的应用价值体现在（）。A.虚拟调试减少产线试错成本B.实时模拟优化生产参数C.替代实际生产线运行D.支持产品全生命周期管理答案：ABD（解析：数字孪生是“镜像”而非替代实际产线。）5.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.基于强化学习的自主决策C.与AGV（自动导引车）协同作业D.完全脱离人类控制答案：ABC（解析：智能化强调人机协作，而非完全脱离控制。）6.《新一代人工智能发展规划》中提出的“制造业AI应用重点”包括（）。A.智能工厂B.智能农业C.智能服务D.智能制造关键技术装备答案：ACD（解析：智能农业属于农业领域，非制造业重点。）7.AI赋能制造业对劳动力结构的影响有（）。A.低技能操作岗位减少B.数据分析师、算法工程师需求增加C.一线工人完全被替代D.复合型技术人才需求上升答案：ABD（解析：AI替代部分低技能岗位，但需要人机协作，未完全替代一线工人。）8.以下属于AI驱动的“大规模定制”特征的是（）。A.产品满足个性化需求B.生产成本与大规模生产接近C.生产周期显著延长D.依赖AI预测需求并动态调整产线答案：ABD（解析：大规模定制通过AI优化，生产周期可缩短或保持稳定。）9.工业知识图谱的构建步骤包括（）。A.领域知识抽取（如工艺规则、故障模式）B.实体与关系定义（如“设备故障原因解决方法”）C.知识存储与推理引擎开发D.完全依赖自动化抽取，无需人工验证答案：ABC（解析：知识图谱需人工验证以确保准确性。）10.制造业AI伦理风险主要涉及（）。A.设备数据泄露B.AI决策失误导致安全事故C.算法偏见引发质量误判D.员工隐私保护答案：ABCD（解析：数据安全、决策可靠性、算法公平性及隐私均为伦理风险点。）三、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.人工智能与制造业融合的本质是通过__________技术，将数据转化为知识，驱动决策优化。答案：机器学习（或“数据挖掘”）2.工业视觉检测中，为解决小样本问题，常用的AI技术是__________。答案：迁移学习（或“小样本学习”）3.根据国家统计局数据，2023年我国制造业数字化转型渗透率约为__________。答案：21.2%（注：2023年《中国数字经济发展报告》数据）4.预测性维护中，常用的健康指标（HI）是通过__________技术从多维传感器数据中提取的。答案：特征工程（或“降维”）5.工业互联网平台的核心是“__________+模型+应用”，其中AI负责模型构建与优化。答案：数据四、简答题（共3题，每题6分，共18分）1.简述AI在制造业“智能排产”中的作用机制。答案：AI通过采集订单需求、设备产能、物料库存、人员排班等多源数据，构建约束条件（如交期、设备OEE、物料齐套性），利用优化算法（如遗传算法、强化学习）生成多目标（成本最低、交期最短、设备利用率最高）的排产方案，并根据实时数据（如设备故障、订单变更）动态调整，最终实现生产计划的智能化、动态化。2.说明“工业机理模型+AI”融合的必要性。答案：传统工业机理模型（如物理方程、经验公式）依赖领域知识，难以处理复杂系统的非线性关系；AI（如神经网络）可从数据中挖掘隐含规律，但缺乏可解释性。二者融合后，机理模型为AI提供先验约束（如参数范围、物理规则），提升模型泛化能力；AI则补充机理模型未覆盖的复杂场景（如多变量耦合），实现“数据驱动+知识引导”的更精准建模，典型应用如设备剩余寿命预测。3.分析中小企业应用AI的“轻量级”路径（至少列举3种）。答案：（1）订阅工业互联网平台服务（如阿里云supET、华为云工业互联网平台），按需购买AI质检、预测性维护等SaaS模块，降低开发成本；（2）采用“单点突破”策略，优先在高成本、高痛点环节（如关键工序质检、高价值设备维护）部署AI，快速验证收益；（3）与高校、科研机构合作，利用其AI技术积累解决特定问题（如工艺参数优化）；（4）使用低代码/无代码AI工具（如腾讯云智见），降低技术门槛。五、案例分析题（共1题，12分）案例背景：某家电制造企业（年产能500万台空调）面临以下问题：总装线因零部件配送延迟导致停机，月均停机时间80小时；压缩机焊接工序良品率93%，行业平均96%；售后反馈“制冷效果不稳定”问题占比12%，需人工拆解分析原因。问题：请为该企业设计AI赋能方案，需包含：（1）目标环节；（2）所需数据与技术；（3）预期效果。答案：（1）目标环节：①零部件配送协同（解决停机问题）；②焊接工序质量优化（提升良品率）；③售后问题根因分析（降低制冷不稳定率）。（2）所需数据与技术：配送协同：采集ERP订单数据、WMS库存数据、AGV/叉车位置数据（GPS/二维码定位）、产线节拍数据（PLC实时采集）；技术：基于强化学习的路径规划算法（优化配送路线）、实时数据孪生（模拟配送过程，预测延迟风险）。焊接质量优化：采集焊接设备参数（电流、电压、温度）、焊缝图像（工业相机）、历史良品/不良品数据；技术：计算机视觉（检测焊缝缺陷）、机器学习（XGBoost模型关联参数与良品率，输出最优参数组合）。售后根因分析：采集产品BOM（零部件供