2025年广东省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年广东省公需课《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（每题2分，共20分）1.以下哪项是人工智能在制造业中实现“预测性维护”的核心技术？A.计算机视觉B.自然语言处理C.时间序列预测算法D.知识图谱2.广东省某家电制造企业通过部署AI质量检测系统，将外观缺陷检出率从85%提升至99%，其主要依赖的技术是？A.强化学习B.迁移学习C.卷积神经网络（CNN）D.循环神经网络（RNN）3.在“数字孪生”技术应用中，AI的核心作用是？A.实时采集物理设备数据B.构建虚拟模型与物理实体的映射关系C.对虚拟模型进行动态优化与预测D.实现跨设备的通信协议转换4.以下哪项不属于广东省推动“AI+制造业”融合的政策支持重点？A.建设工业互联网标识解析二级节点B.补贴企业购买进口高端数控机床C.培育智能制造系统解决方案供应商D.支持AI算法在离散型制造场景的适配开发5.某汽车制造企业利用AI优化供应链排产，其关键目标是？A.提高原材料采购价格谈判能力B.减少生产计划调整导致的设备空转C.增加库存以应对市场波动D.降低产品研发的试错成本6.工业边缘计算与AI结合的主要优势是？A.降低数据传输到云端的延迟B.减少企业对5G网络的依赖C.简化AI模型的训练流程D.提高企业数据的存储容量7.广东省提出“制造业当家”战略中，AI赋能的核心方向是？A.推动劳动密集型产业向海外转移B.实现从“制造”向“智造”的全链条升级C.扩大传统制造业的产能规模D.优先发展消费电子终端产品的组装环节8.在AI驱动的“工艺参数优化”场景中，常用的算法是？A.决策树算法B.支持向量机（SVM）C.遗传算法D.主成分分析（PCA）9.以下哪类企业最适合通过AI实现“个性化定制生产”？A.年产能500万吨的钢铁企业B.生产标准件的五金制品厂C.高端家具定制企业D.规模化生产一次性餐具的企业10.广东省推动AI与制造业融合的关键瓶颈是？A.企业对AI技术的认知不足B.工业数据的采集、清洗与标注能力薄弱C.政府补贴力度不够D.消费者对AI产品的接受度低二、多项选择题（每题3分，共15分，多选、错选不得分，少选得1分）1.人工智能在制造业“质量管控”环节的典型应用包括：A.基于图像识别的表面缺陷检测B.基于声音分析的设备异常诊断C.基于文本挖掘的客户投诉分类D.基于传感器数据的工艺参数预警2.广东省制造业AI应用的区域特色体现在：A.珠三角地区聚焦电子信息、家电等离散型制造场景B.粤东粤西粤北重点发展AI在化工、建材等流程型制造的应用C.全省统一推广相同类型的AI解决方案D.依托深圳、广州的AI算法优势，联动佛山、东莞的制造场景需求3.以下属于AI赋能制造业“绿色发展”的场景有：A.通过能耗预测模型优化设备运行参数，降低单位产品能耗B.利用计算机视觉识别可回收材料，提升废料再利用率C.基于自然语言处理分析环保政策，辅助企业合规管理D.通过强化学习优化物流路径，减少运输碳排放4.工业大模型在制造业的应用价值包括：A.降低中小企业AI模型开发的技术门槛B.实现跨场景、跨设备的数据通用分析C.替代企业原有的工业软件系统D.提升复杂工艺问题的推理与决策能力5.推动AI与制造业深度融合需要解决的关键问题有：A.工业数据的“孤岛”问题，促进跨系统数据流通B.AI模型在工业场景的泛化能力与稳定性C.培养既懂制造工艺又懂AI技术的复合型人才D.降低企业对AI技术的安全与隐私顾虑三、判断题（每题2分，共10分，正确填“√”，错误填“×”）1.人工智能在制造业中的应用仅适用于大规模标准化生产场景，无法支持小批量、多品种的柔性制造。（）2.广东省制造业企业使用AI技术的主要目的是替代一线操作工人，降低人力成本。（）3.数字孪生技术中，AI的作用是通过实时数据驱动虚拟模型迭代，从而预测物理实体的运行状态。（）4.工业边缘AI的部署需要企业具备较强的本地化算力与数据处理能力。（）5.为提升AI模型的准确性，制造业企业应尽可能采集所有类型的工业数据，无需筛选。（）四、简答题（每题8分，共32分）1.简述人工智能在制造业“生产流程优化”中的具体应用场景，并举例说明广东省典型企业的实践。2.分析工业AI模型与通用AI模型的核心差异，为什么工业场景对模型的“可解释性”要求更高？3.广东省提出“制造业高质量发展”中，AI如何助力实现“创新驱动”？请从技术研发、产品创新两个维度展开。4.结合“数据-算法-算力”三要素，说明制约广东省中小企业AI应用的主要障碍及对策。五、论述题（23分）结合广东省制造业发展现状（如产业结构、区域分布、政策导向等），论述人工智能如何从“效率提升”“模式创新”“绿色转型”三个层面推动制造业高质量发展，并提出2-3条针对性建议。答案及解析一、单项选择题1.C（预测性维护需要基于设备运行的历史时序数据预测故障，核心是时间序列预测算法，如LSTM。）2.C（外观缺陷检测依赖图像识别，卷积神经网络（CNN）是图像分类的核心算法。）3.C（数字孪生的关键是通过AI对虚拟模型进行动态优化，模拟物理实体的未来状态并提出改进策略。）4.B（广东省政策重点是支持AI、工业互联网等新兴技术，而非单纯补贴进口设备。）5.B（供应链排产优化的目标是减少计划波动导致的资源浪费，如设备空转、库存积压。）6.A（边缘计算将AI推理部署在设备端，减少数据上传云端的延迟，满足实时控制需求。）7.B（“制造业当家”强调通过智能化升级实现质量变革、效率变革、动力变革。）8.C（遗传算法擅长解决多参数优化问题，适合工艺参数的全局寻优。）9.C（个性化定制需要快速响应需求变化，AI可通过需求预测、柔性产线调度支持小批量多品种生产。）10.B（工业数据存在碎片化、噪声大、标注成本高等问题，是当前AI落地的主要瓶颈。）二、多项选择题1.ABD（客户投诉分类属于服务环节，非生产过程的质量管控。）2.ABD（全省需根据区域产业特色差异化发展，而非“统一推广”。）3.ABD（环保政策分析属于管理环节，不直接降低生产过程的环境影响。）4.ABD（工业大模型是辅助工具，而非替代原有工业软件。）5.ABCD（四者均为当前AI与制造业融合的关键挑战。）三、判断题1.×（AI通过柔性算法支持小批量多品种生产，如美的的“灯塔工厂”已实现定制化空调的大规模生产。）2.×（AI的核心目标是提升质量、效率与创新能力，而非单纯替代人工，如格力的AI质检系统同时降低漏检率和人工成本。）3.√（数字孪生的虚拟模型需通过AI学习物理实体数据，实现状态预测与优化。）4.√（边缘AI需要本地化部署算力，如东莞某电子厂部署边缘服务器支持产线实时检测。）5.×（工业数据需筛选与目标场景相关的关键数据，冗余数据会增加计算成本并降低模型效率。）四、简答题1.应用场景：生产流程优化包括设备调度、工艺参数调整、在制品库存管理等。例如，佛山某陶瓷企业通过AI算法分析窑炉温度、湿度、原料配比等数据，优化烧制工艺，将良品率从88%提升至95%，能耗降低12%；东莞某手机组装厂利用AI动态调度SMT（表面贴装）设备，减少设备等待时间，产线效率提升20%。2.核心差异：工业AI模型需适配特定工艺场景，数据具有强专业性（如传感器时序数据、工艺参数），对稳定性、可靠性要求高；通用AI模型（如人脸识别）依赖通用图像数据，侧重泛化能力。工业场景中，模型决策直接影响产品质量或设备安全（如化工反应温度控制），需解释“为何推荐该参数”，以便工程师验证与改进，避免因“黑箱”决策导致事故。3.技术研发维度：AI可加速研发迭代，如深圳某半导体企业利用AI模拟材料分子结构，将新型封装材料的研发周期从18个月缩短至6个月；广州某汽车企业通过AI仿真测试自动驾驶算法，减少实车测试次数。产品创新维度：AI支持个性化产品设计，如珠海某家电企业基于用户画像数据，通过生成式AI设计定制化冰箱外观，2024年定制产品占比从5%提升至25%；佛山某家具企业利用AI分析用户评论中的“痛点”，快速推出带智能收纳功能的新型沙发。4.障碍：数据层面，中小企业设备数字化率低（如粤东某五金厂仅30%设备联网），数据采集困难；算法层面，缺乏专业团队开发适配模型，依赖第三方成本高；算力层面，部署边缘或云端算力需额外投入，中小企业资金有限。对策：政府推动“AI公共服务平台”（如东莞松山湖AI创新中心），提供数据清洗、模型训练的共享服务；鼓励龙头企业开放工业大模型（如华为云的工业AI平台），降低中小企业使用门槛；推广“设备上云+边缘计算”补贴政策，支持企业低成本升级数字化基础。五、论述题现状背景：广东省制造业以电子信息（占比约35%）、家电（如美的、格力）、汽车（如比亚迪）、纺织服装等为主，集中于珠三角（占全省产值80%以上），粤东粤西以化工、建材等流程型制造为主。政策上，2023年《广东省制造业高质量发展促进条例》明确“AI+制造”为重点方向，推动“数字车间”“智能工厂”建设。效率提升层面：AI通过生产全流程优化降低成本、提升质量。例如，惠州某电子厂部署AI视觉检测系统，替代80%人工目检，漏检率从3%降至0.5%，单台设备检测速度提升3倍；江门某摩托车厂利用AI排产系统，将订单交期从15天缩短至7天，设备综合效率（OEE）从65%提升至82%。模式创新层面：AI推动制造模式从“大规模生产”向“大规模定制”转型。如佛山某卫浴企业通过AI需求预测模型，整合用户个性化需求（如龙头颜色、尺寸），联动柔性产线实现“7天定制交付”，2024年定制订单占比达40%，利润率较标准产品高15%；深圳某机器人企业利用AI+工业互联网，为中小企业提供“设备租赁+AI运维”服务，降低中小厂智能化改造门槛。绿色转型层面：AI优化能耗与资源利用。如湛江某钢铁企业通过AI预测高炉煤气用量，动态调整发电设备运行，年减少碳排放12万吨；中山某照明企业利用AI分析生产线能耗数据，识别高耗能环节（如老化测试环节），优化后单位产品能耗下降18%；东莞某制鞋厂通过AI识别废料材质（如皮革、橡胶），分类回收再利用，废料利用率从30%提升至60%。针对性建议：①构建“区域特色AI解决方案库”：针对珠三角离散型制造（如电子、家电）和粤东西北流程型制造（如化工、钢铁）的差异，由政府联合高校、龙头企业开发适配模型（如电子元件缺陷检测模型、化工反应优化模型），通过公共