2025年人工智能工程師專業(yè)知識考核試卷：人工智能在災(zāi)害救援技術(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.在災(zāi)害救援初期，利用AI分析衛(wèi)星圖像和氣象數(shù)據(jù)進行洪水范圍預(yù)測，主要依賴哪種AI技術(shù)？A.自然語言處理B.計算機視覺C.機器學習D.知識圖譜2.以下哪項不屬于當前AI在地震救援中用于搜尋幸存者的典型應(yīng)用？A.分析建筑結(jié)構(gòu)損毀視頻，評估被困可能性B.基于救援人員報告，繪制幸存者可能分布熱力圖C.利用無人機搭載熱成像儀，探測生命信號D.通過專家經(jīng)驗直覺判斷搜救區(qū)域3.在設(shè)計用于災(zāi)區(qū)物資自動分揀的機器人系統(tǒng)時，對其在復(fù)雜、動態(tài)環(huán)境中識別不同物資標簽的能力要求最高，這主要考察了AI中的哪方面技術(shù)？A.強化學習B.深度學習（特別是計算機視覺）C.知識圖譜推理D.專家系統(tǒng)規(guī)則庫4.AI系統(tǒng)在災(zāi)害救援決策支持中面臨的主要挑戰(zhàn)之一是信息爆炸和碎片化，為了有效整合處理這些信息，AI中的哪種技術(shù)較為適用？A.機器學習分類器B.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)C.知識圖譜D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.對于需要快速響應(yīng)、計算資源受限的現(xiàn)場救援設(shè)備（如便攜式生命探測儀），部署AI算法時，以下哪個因素需要優(yōu)先考慮？A.模型精度達到理論最優(yōu)B.算法的可解釋性和透明度C.算法的實時處理速度和低功耗D.算法需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練6.利用無人機進行災(zāi)區(qū)空中偵察，并通過AI實時分析傳回的視頻流，識別道路中斷點、電力設(shè)施損毀情況，這主要體現(xiàn)了AI在災(zāi)害救援中的哪種作用？A.自動化執(zhí)行救援任務(wù)B.輔助決策與態(tài)勢感知C.預(yù)測未來災(zāi)害趨勢D.生成詳細的救援報告7.在開發(fā)AI災(zāi)害風險評估模型時，確保模型在不同地區(qū)、不同人群間的公平性，避免因數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致資源分配不公，主要關(guān)注的是AI倫理中的哪個問題？A.數(shù)據(jù)安全與隱私保護B.算法透明度與可解釋性C.算法偏見與公平性D.系統(tǒng)可靠性與魯棒性8.AI技術(shù)可以通過分析社交媒體上發(fā)布的災(zāi)情信息、圖片和視頻，輔助進行災(zāi)情信息匯聚和核實，這主要應(yīng)用了AI中的哪項技術(shù)？A.語音識別B.自然語言處理（特別是情感分析和信息抽取）C.機器翻譯D.模式識別9.設(shè)計一個AI驅(qū)動的救援資源（如車輛、人員）智能調(diào)度系統(tǒng)，目標是優(yōu)化運輸效率并確保關(guān)鍵資源快速到達最需要的地點，這通常涉及到哪種AI優(yōu)化技術(shù)？A.聚類分析B.路徑規(guī)劃算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析10.保障AI系統(tǒng)在災(zāi)難發(fā)生時能夠持續(xù)穩(wěn)定運行，特別是在網(wǎng)絡(luò)通信可能中斷或受損的情況下，關(guān)鍵在于提升系統(tǒng)的哪種特性？A.可擴展性B.魯棒性與容錯性C.并發(fā)性D.用戶體驗二、簡答題（每題5分，共20分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.簡述利用AI技術(shù)進行災(zāi)害損失評估相較于傳統(tǒng)方法的幾大優(yōu)勢。2.描述計算機視覺技術(shù)在無人機輔助災(zāi)區(qū)搜索救援中的幾種具體應(yīng)用方式。3.解釋在AI災(zāi)害救援應(yīng)用中，為何需要考慮“人機協(xié)同”模式，并簡述其優(yōu)勢。4.列舉至少三種AI技術(shù)在優(yōu)化災(zāi)害救援通信方面的潛在應(yīng)用場景。三、論述題（每題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.結(jié)合具體AI技術(shù)，論述如何構(gòu)建一個智能化的災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，并說明該系統(tǒng)在提升預(yù)警能力方面可能包含的關(guān)鍵要素。2.災(zāi)害救援中，AI系統(tǒng)（如機器人、無人機）的自主決策能力至關(guān)重要。論述在賦予這些系統(tǒng)自主決策能力時，需要如何平衡效率、安全性與倫理道德考量。3.面對災(zāi)害救援場景中數(shù)據(jù)獲取困難、標注成本高、環(huán)境復(fù)雜多變等問題，論述AI技術(shù)可以采取哪些策略來克服這些挑戰(zhàn)，提升系統(tǒng)的實用性和效果。四、設(shè)計題（15分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）假設(shè)需要為一個大型災(zāi)害（如城市地震）后期的傷員轉(zhuǎn)運和醫(yī)療資源調(diào)度設(shè)計一個AI輔助決策支持模塊。請簡述該模塊需要處理的關(guān)鍵信息輸入、核心AI技術(shù)選型思路、以及期望輸出的關(guān)鍵決策支持信息。試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.C*解析思路：預(yù)測洪水范圍需要基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)建立模型進行推算，這正是機器學習的核心功能。2.D*解析思路：A、B、C都是AI在搜救中的應(yīng)用實例，利用技術(shù)手段探測和定位。D選項依賴專家經(jīng)驗，是傳統(tǒng)方法，非AI應(yīng)用。3.B*解析思路：識別標簽本質(zhì)上是圖像識別問題，屬于計算機視覺領(lǐng)域。機器人需要在復(fù)雜環(huán)境中準確“看”到并識別標簽。4.C*解析思路：知識圖譜擅長整合不同來源、不同結(jié)構(gòu)的信息，構(gòu)建實體及其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，適合處理信息爆炸和碎片化問題。5.C*解析思路：現(xiàn)場救援設(shè)備資源有限，首要任務(wù)是快速完成探測任務(wù)，因此實時處理速度和低功耗是關(guān)鍵約束條件。6.B*解析思路：AI分析視頻流識別道路、設(shè)施狀況，是為了讓指揮中心實時了解災(zāi)區(qū)情況，做出更合理的決策部署，屬于態(tài)勢感知和輔助決策。7.C*解析思路：算法偏見導(dǎo)致模型對特定群體不公平，是AI倫理中的核心問題之一，題目描述的現(xiàn)象正是算法偏見的表現(xiàn)。8.B*解析思路：從社交媒體文本、圖片中提取有效信息、判斷災(zāi)情、甚至情緒，是自然語言處理和信息抽取技術(shù)的典型應(yīng)用。9.B*解析思路：優(yōu)化運輸路線和分配，使得效率最高或時間最短，是典型的路徑規(guī)劃問題，是運籌學和AI優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域。10.B*解析思路：災(zāi)難場景往往不可預(yù)測，系統(tǒng)需要能在部分組件失效或環(huán)境劇變時仍能正常運行，即具備魯棒性和容錯能力。二、簡答題（每題5分，共20分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.優(yōu)勢：1）速度快，能在短時間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，快速生成評估報告；2）精度高，可融合多源數(shù)據(jù)（遙感、地面?zhèn)鞲衅?、社交媒體等），減少主觀偏差；3）動態(tài)更新，能根據(jù)新數(shù)據(jù)實時調(diào)整評估結(jié)果；4）成本效益，減少人力投入，覆蓋范圍更廣。2.應(yīng)用方式：1）利用熱成像或多光譜視覺識別生命信號（如體溫、體貌特征）；2）通過圖像識別技術(shù)分析建筑廢墟結(jié)構(gòu)，尋找被困空間；3）利用SLAM等技術(shù)實現(xiàn)無人機在復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航與偵察；4）結(jié)合視覺與激光雷達數(shù)據(jù)，繪制災(zāi)區(qū)三維地圖，輔助搜救規(guī)劃。3.優(yōu)勢：1）彌補AI非黑即白的決策缺陷，引入人類經(jīng)驗和直覺判斷，做出更符合實際情況的柔性決策；2）利用人類對復(fù)雜情境的理解能力，處理AI難以處理的模糊信息和倫理困境；3）提高系統(tǒng)在極端情況下的可靠性和安全性，由人最終把關(guān)關(guān)鍵操作；4）增強系統(tǒng)交互的自然性和用戶接受度。4.應(yīng)用場景：1）利用AI語音識別和合成技術(shù)，實現(xiàn)受損區(qū)域通信設(shè)備的語音通信中繼或自動翻譯；2）基于AI分析匯聚的各類信息（如社交媒體、傳感器數(shù)據(jù)），預(yù)測通信中斷區(qū)域和用戶需求，輔助資源調(diào)度；3）開發(fā)AI驅(qū)動的無人機或機器人，作為臨時通信中繼站，在地面網(wǎng)絡(luò)癱瘓時提供通信服務(wù)；4）利用AI圖像識別技術(shù)，自動檢測通信基站或光纜的損毀情況。三、論述題（每題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.構(gòu)建智能化災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)：系統(tǒng)應(yīng)包含多源數(shù)據(jù)采集模塊（氣象、地質(zhì)、水文、環(huán)境監(jiān)測、社交媒體等）、數(shù)據(jù)預(yù)處理與融合模塊（清洗、對齊、關(guān)聯(lián)）、AI模型分析引擎（利用機器學習、深度學習等算法進行模式識別和預(yù)測）、風險評估與等級劃分模塊（結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時預(yù)測結(jié)果，輸出預(yù)警級別和影響區(qū)域）、以及信息發(fā)布與推送模塊（通過多種渠道向相關(guān)方和公眾發(fā)布預(yù)警信息）。關(guān)鍵要素包括：1）數(shù)據(jù)源的廣泛性和可靠性；2）AI模型的預(yù)測精度和時效性；3）系統(tǒng)的實時處理和響應(yīng)能力；4）預(yù)警信息的準確性和可操作性；5）跨部門信息共享與協(xié)同機制。2.平衡自主決策能力：賦予AI自主決策權(quán)時，需考慮：1）明確決策邊界和權(quán)限，哪些決策可由AI執(zhí)行，哪些必須由人類最終決定，特別是涉及生命安全和倫理道德的關(guān)鍵決策點；2）加強AI系統(tǒng)的可解釋性，使其決策過程對人類透明，便于監(jiān)督、理解和干預(yù)；3）設(shè)計魯棒的安全機制和失效保護措施，防止AI做出災(zāi)難性錯誤決策，并能在系統(tǒng)異常時自動停止或切換至安全模式；4）進行嚴格的測試和驗證，模擬各種極端和罕見情況，確保AI在復(fù)雜壓力下的行為符合預(yù)期和倫理規(guī)范；5）建立人機協(xié)同的交互界面和流程，讓人類能夠方便地監(jiān)控AI狀態(tài)、接收關(guān)鍵決策建議并隨時接管控制。3.克服挑戰(zhàn)策略：1）數(shù)據(jù)獲取與處理：利用無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、遷移學習等技術(shù)，減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴；利用數(shù)據(jù)增強技術(shù)擴充數(shù)據(jù)集；開發(fā)輕量級模型適應(yīng)數(shù)據(jù)稀疏場景；結(jié)合物理模型或?qū)＜抑R輔助AI學習；采用聯(lián)邦學習等隱私保護技術(shù)，在本地處理數(shù)據(jù)；2）環(huán)境復(fù)雜多變：開發(fā)具有強泛化能力和自適應(yīng)性的AI模型；利用在線學習或持續(xù)學習機制，讓模型能邊工作邊學習新知識；強化AI系統(tǒng)的魯棒性，使其能抵抗環(huán)境干擾和對抗性攻擊；設(shè)計能夠適應(yīng)不確定性的規(guī)劃與決策算法；3）人機協(xié)同：建立高效的交互接口，讓人類能快速理解AI的判斷并提供反饋；設(shè)計支持人類直覺干預(yù)的AI決策框架；利用AI輔助人類進行復(fù)雜任務(wù)，而非完全替代；通過模擬訓(xùn)練提升人類與AI協(xié)同工作的能力。四、設(shè)計題（15分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）AI輔助決策支持模塊設(shè)計：1.關(guān)鍵信息輸入：*災(zāi)區(qū)實時信息：無人機/傳感器采集的影像、點云數(shù)據(jù)（建筑損毀、道路狀況、危險區(qū)域）；地面報告（傷員位置、類型、數(shù)量、急救需求）；人員傷亡統(tǒng)計；環(huán)境參數(shù)（天氣、輻射、有毒氣體）。*醫(yī)療資源信息：各醫(yī)院、急救中心當前床位、可用醫(yī)護人員、設(shè)備、藥品庫存；移動醫(yī)療單位位置、狀態(tài)、承載能力；傷員轉(zhuǎn)運工具（車輛、直升機）位置、狀態(tài)、載客/載貨能力。*交通與地理信息：災(zāi)區(qū)地圖（含建筑物、道路、橋梁損毀情況）；實時交通流量；公共交通站點可用性；救援隊伍位置與狀態(tài)。*傷員信息：傷員姓名、身份、位置、傷情分類（輕/中/重）、目的地醫(yī)院（根據(jù)傷情和距離匹配）。2.核心AI技術(shù)選型思路：*路徑規(guī)劃：利用圖論、A*算法、Dijkstra算法或基于強化學習的自適應(yīng)路徑規(guī)劃，為救護車規(guī)劃避開障礙、最短或最快到達傷員的路線，并考慮動態(tài)交通狀況。*資源匹配與調(diào)度：應(yīng)用優(yōu)化算法（如遺傳算法、線性規(guī)劃）或強化學習，根據(jù)傷員分布、救治需求、醫(yī)療資源位置和容量、交通狀況，動態(tài)匹配傷員與合適的轉(zhuǎn)運工具和接收醫(yī)院，實現(xiàn)整體效率最優(yōu)或公平性最優(yōu)的調(diào)度。*需求預(yù)測：利用時間序列預(yù)測模型（如ARIMA、LSTM）或分類模型，根據(jù)輸入信息預(yù)測未來一段時間內(nèi)特定區(qū)域或醫(yī)院的傷員到達量、藥品需求量等，輔助進行資源預(yù)調(diào)。*態(tài)勢感知與可視化：利用計算機視覺技術(shù)處理影像數(shù)據(jù)，識別關(guān)鍵地標、危險區(qū)域；整合所有輸入信息，在地圖上實現(xiàn)傷員、資源、道路、風險的實時可視化展示。3.期望輸出的關(guān)鍵決策支持信息：*最優(yōu)轉(zhuǎn)運路線建議：為具體某個傷員或一批傷員推薦幾條備選的、考慮實時路況和安全的轉(zhuǎn)運路線。