边缘计算工程师考试试卷及答案

边缘计算工程师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.边缘计算的核心特征是“______”，即计算资源靠近数据源/用户端。2.MEC的全称是______。3.边缘计算与云计算的关系是______（填“互补”“替代”或“无关”）。4.边缘节点的典型类型包括终端、网关和______。5.边缘计算最典型的低延迟应用场景是______。6.边缘计算的关键技术包括边缘节点管理、______和边缘安全。7.边缘AI的核心是将______部署在边缘节点。8.推动边缘计算标准的国际组织（举1个）：______。9.边缘网关的主要作用是______（连接边缘设备与云端）。10.边缘计算的部署位置通常在“______”（靠近用户/数据源）。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.边缘计算的核心优势是？A.无限算力B.低延迟C.无需网络D.成本极高2.MEC主要部署在？A.数据中心B.基站/边缘机房C.用户终端D.卫星3.边缘计算不适合以下哪个场景？A.自动驾驶B.远程医疗C.离线大数据分析D.工业实时监控4.边缘计算的资源调度特点是？A.集中式B.分布式C.仅依赖云端D.无调度5.以下哪个是边缘计算标准组织？A.IEEEB.3GPPC.ETSID.以上都是6.边缘AI与云计算AI的区别是？A.算力更强B.响应更快C.无隐私问题D.仅处理简单任务7.边缘计算可降低什么成本？A.算力成本B.带宽成本C.存储成本D.以上都不是8.以下哪个是边缘节点？A.手机B.工业PLCC.路由器D.以上都是9.边缘计算latency比云计算低约多少量级？A.10倍B.100倍C.1000倍D.无差异10.5G+边缘计算的核心应用是？A.高清直播B.工业互联网C.自动驾驶D.以上都是三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选/错选不得分）1.边缘计算的核心特征包括？A.低延迟B.高带宽C.分布式D.集中式E.靠近用户2.边缘节点类型有？A.终端设备B.边缘网关C.边缘服务器D.数据中心E.卫星3.边缘计算关键技术包括？A.边缘节点管理B.边缘AIC.边缘安全D.云端调度E.5G核心网4.典型应用场景有？A.工业物联网B.自动驾驶C.远程医疗D.智能家居E.离线大数据分析5.边缘-云端协同模式包括？A.边缘优先B.云端优先C.混合协同D.完全替代E.无关协同6.边缘计算安全挑战有？A.节点异构B.数据隐私C.攻击面扩大D.算力不足E.无风险7.边缘计算标准组织有？A.3GPPB.IEEEC.ETSID.IETFE.ISO8.边缘AI应用场景有？A.智能摄像头B.自动驾驶感知C.工业缺陷检测D.云端推理E.大数据训练9.边缘计算部署场景包括？A.工业现场B.基站旁C.用户终端D.数据中心E.卫星10.边缘计算价值包括？A.降低延迟B.节省带宽C.提升隐私D.减少云端压力E.增加成本四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.边缘计算是云计算的替代技术。（）2.MEC只能部署在5G基站。（）3.边缘计算latency比云计算低。（）4.边缘计算不需要网络连接。（）5.边缘AI仅处理简单任务。（）6.边缘计算可降低带宽成本。（）7.3GPP是边缘计算标准组织之一。（）8.工业物联网是边缘计算典型场景。（）9.边缘节点资源多为异构。（）10.边缘计算安全风险比云计算小。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述边缘计算核心概念及与云计算的区别。2.列举3个边缘计算典型场景并说明价值。3.简述MEC定义及主要应用。4.边缘计算面临的主要挑战有哪些？六、讨论题（共2题，每题5分）1.结合5G，讨论边缘计算在工业互联网中的应用价值及部署策略。2.分析边缘AI与云计算AI的协同模式，说明其在自动驾驶中的优势。---答案部分一、填空题答案1.靠近用户（本地计算）2.移动边缘计算（MobileEdgeComputing）3.互补4.边缘服务器（MEC服务器）5.自动驾驶（远程手术/工业实时控制）6.边缘AI（边缘资源调度）7.AI模型（机器学习模型）8.ETSI（3GPP/IEEE）9.连接边缘设备与云端（协议转换/数据预处理）10.网络边缘（靠近用户/数据源）二、单项选择题答案1.B2.B3.C4.B5.D6.B7.B8.D9.B10.D三、多项选择题答案1.ACE2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.√9.√10.×五、简答题答案1.核心概念：将计算/存储资源部署在靠近数据源/用户端的网络边缘，实现低延迟本地处理。区别：①位置：边缘靠近用户，云端集中；②延迟：边缘<10ms，云端>100ms；③算力：边缘有限，云端无限；④协同：互补而非替代。2.①自动驾驶：边缘节点实时处理传感器数据，避免碰撞；②工业物联网：边缘网关预处理设备数据，减少云端传输；③远程医疗：边缘设备实时分析患者数据，及时预警。3.MEC定义：将计算能力下沉到移动网络边缘（基站/边缘机房），实现低延迟移动业务处理。应用：5G高清直播、自动驾驶感知、AR/VR低延迟交互、工业边缘控制。4.①节点异构：设备类型多、算力差异大，管理复杂；②安全挑战：节点分散，攻击面广，隐私保护难；③资源调度：分布式资源的高效调度；④标准统一：厂商设备互操作性；⑤能耗问题：边缘节点低能耗设计。六、讨论题答案1.应用价值：①5G高带宽+边缘低延迟，满足工业实时控制（如机器人协作）；②边缘预处理数据，节省云端带宽；③本地处理工业数据，保护隐私。部署策略：①工厂车间部署边缘网关/服务器，连接PLC/传感器；②与5G基站结合，部署MEC服务器覆盖车间；③采用“边缘优先”模式，实时任务本地处理，复杂分析上传云端。2.协同模式：①边缘推理+云端训练：边缘部署轻量模型做实时