2025年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與終端技術(shù)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.2025年主流6G試驗(yàn)系統(tǒng)中，太赫茲頻段的典型工作頻率范圍是（）。A.30-100GHzB.100-300GHzC.300-600GHzD.600-1000GHz答案：B解析：6G太赫茲通信重點(diǎn)探索100-300GHz頻段，該頻段兼具較高可用帶寬（數(shù)十GHz）與相對(duì)可控的大氣衰減，是2025年試驗(yàn)系統(tǒng)的核心頻段。2.終端側(cè)輕量級(jí)大模型部署時(shí)，以下哪種技術(shù)主要用于降低模型推理功耗？（）A.模型量化（8bit轉(zhuǎn)4bit）B.知識(shí)蒸餾（教師模型→學(xué)生模型）C.稀疏化（剪枝冗余參數(shù)）D.端云協(xié)同（終端預(yù)處理+云端推理）答案：A解析：模型量化通過(guò)降低數(shù)值精度（如FP32轉(zhuǎn)INT4），直接減少計(jì)算過(guò)程中的內(nèi)存訪問(wèn)量和運(yùn)算量，是降低終端推理功耗的關(guān)鍵技術(shù)；知識(shí)蒸餾側(cè)重模型小型化，稀疏化減少參數(shù)數(shù)量，端云協(xié)同側(cè)重任務(wù)分配。3.2025年新型折疊屏手機(jī)采用的“UTG超薄玻璃”的典型厚度為（）。A.10-20μmB.30-50μmC.70-100μmD.120-150μm答案：B解析：UTG（Ultra-ThinGlass）作為折疊屏主流覆蓋材料，2025年量產(chǎn)版本厚度已優(yōu)化至30-50μm，既保證可彎折性（最小彎折半徑≤2mm）又具備玻璃的高硬度（莫氏硬度6-7），優(yōu)于早期CPI（聚酰亞胺）薄膜。4.以下哪項(xiàng)不屬于移動(dòng)終端AI芯片的典型架構(gòu)特征？（）A.專用NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）核B.支持混合精度計(jì)算（FP16/INT8/INT4）C.基于x86架構(gòu)的通用CPUD.集成內(nèi)存控制器（減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗）答案：C解析：移動(dòng)終端AI芯片（如蘋(píng)果A系列、驍龍S系列）普遍采用專用NPU+多核CPU/GPU的異構(gòu)架構(gòu)，x86架構(gòu)因功耗和面積限制極少用于移動(dòng)端；混合精度計(jì)算和集成內(nèi)存控制器是降低推理延遲與功耗的關(guān)鍵設(shè)計(jì)。5.2025年邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的典型部署位置是（）。A.運(yùn)營(yíng)商核心網(wǎng)機(jī)房B.基站側(cè)（靠近用戶1-10km）C.數(shù)據(jù)中心（跨城市級(jí)）D.用戶終端本地（如手機(jī)SoC）答案：B解析：邊緣計(jì)算強(qiáng)調(diào)“靠近數(shù)據(jù)源”，2025年主流部署在基站側(cè)（如5GMEC）或企業(yè)園區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn)，距離用戶1-10km，兼顧低延遲（<10ms）與資源集中化，區(qū)別于核心網(wǎng)（延遲高）和終端本地（算力有限）。6.衛(wèi)星通信與蜂窩網(wǎng)絡(luò)融合的關(guān)鍵技術(shù)中，“透明轉(zhuǎn)發(fā)”與“再生轉(zhuǎn)發(fā)”的主要區(qū)別是（）。A.是否支持多波束切換B.是否對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)/重構(gòu)C.是否支持Ka頻段通信D.是否需要地面信關(guān)站配合答案：B解析：透明轉(zhuǎn)發(fā)僅對(duì)信號(hào)放大/頻率轉(zhuǎn)換（無(wú)解調(diào)），再生轉(zhuǎn)發(fā)需解調(diào)信號(hào)、糾錯(cuò)、重構(gòu)后轉(zhuǎn)發(fā)，后者支持更復(fù)雜的協(xié)議適配（如與5GNR融合），是2025年衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向。7.以下哪項(xiàng)是2025年移動(dòng)終端隱私計(jì)算的典型應(yīng)用場(chǎng)景？（）A.應(yīng)用市場(chǎng)APP下載量統(tǒng)計(jì)B.本地相冊(cè)的AI內(nèi)容分類（不上傳）C.運(yùn)營(yíng)商用戶行為分析（匿名化數(shù)據(jù)）D.社交平臺(tái)好友推薦（基于通訊錄）答案：B解析：隱私計(jì)算強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”，本地相冊(cè)AI分類通過(guò)終端側(cè)模型直接處理數(shù)據(jù)（不上傳），符合隱私計(jì)算核心；其他選項(xiàng)涉及數(shù)據(jù)上傳或匿名化后分析，未達(dá)到“原始數(shù)據(jù)不出端”的要求。8.Wi-Fi7標(biāo)準(zhǔn)（IEEE802.11be）相比Wi-Fi6的最大理論速率提升主要依賴（）。A.支持2.4GHz/5GHz/6GHz全頻段B.MLO（多鏈路聚合）技術(shù)C.1024-QAM調(diào)制D.OFDMA多用戶調(diào)度答案：B解析：Wi-Fi7通過(guò)MLO（Multi-LinkOperation）實(shí)現(xiàn)2.4GHz+5GHz+6GHz三鏈路聚合，理論速率可達(dá)30Gbps（Wi-Fi6為9.6Gbps）；1024-QAM（Wi-Fi6已支持）和OFDMA（多用戶調(diào)度）是輔助優(yōu)化。9.2025年“終端-邊緣-云”協(xié)同計(jì)算中，任務(wù)卸載的決策依據(jù)不包括（）。A.終端剩余電量B.邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)載率C.任務(wù)實(shí)時(shí)性要求（如4K視頻渲染需<20ms）D.云服務(wù)器地理位置（如跨洲延遲）答案：D解析：“終端-邊緣-云”協(xié)同的任務(wù)卸載主要考慮本地（終端狀態(tài)）、邊緣（節(jié)點(diǎn)負(fù)載）和任務(wù)本身（實(shí)時(shí)性），云服務(wù)器地理位置（跨洲延遲）因邊緣節(jié)點(diǎn)已承擔(dān)大部分計(jì)算，通常不在決策范圍內(nèi)。10.以下哪種技術(shù)是2025年移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)“全域通信”（蜂窩+衛(wèi)星+Wi-Fi+藍(lán)牙）的關(guān)鍵？（）A.軟件定義無(wú)線電（SDR）B.載波聚合（CA）C.波束賦形（Beamforming）D.動(dòng)態(tài)頻率選擇（DFS）答案：A解析：SDR通過(guò)軟件配置射頻參數(shù)，支持同一硬件平臺(tái)兼容蜂窩（5G/6G）、衛(wèi)星（NTN）、Wi-Fi（6/7）、藍(lán)牙等多制式通信，是實(shí)現(xiàn)全域通信的核心；載波聚合僅用于蜂窩頻段擴(kuò)展，波束賦形優(yōu)化信號(hào)方向，DFS用于避免干擾。二、填空題（每題2分，共20分）1.2025年6G技術(shù)試驗(yàn)中，單用戶峰值速率目標(biāo)為_(kāi)_____，相比5G提升約100倍。答案：1Tbps（1000Gbps）2.終端側(cè)大模型輕量化的核心指標(biāo)包括模型參數(shù)量（需低于______）、推理延遲（需<______）、功耗（需<______）。答案：10億（1B）；100ms；500mW3.折疊屏終端的“鉸鏈”設(shè)計(jì)需滿足______次以上彎折壽命（行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)），常見(jiàn)結(jié)構(gòu)包括______（如三星）和______（如華為）。答案：20萬(wàn)；U型鉸鏈；水滴鉸鏈4.2025年主流移動(dòng)終端SoC的制程工藝已演進(jìn)至______，CPU核數(shù)通常為_(kāi)_____（大核+中核+小核）。答案：3nm；1+3+4（如1×Cortex-X4大核+3×Cortex-A720中核+4×Cortex-A520小核）5.衛(wèi)星通信與蜂窩網(wǎng)絡(luò)融合的典型場(chǎng)景包括______（如沙漠/海洋覆蓋）、______（如地震后應(yīng)急通信）、______（如車聯(lián)網(wǎng)跨區(qū)域連接）。答案：廣域覆蓋補(bǔ)盲；應(yīng)急通信保障；跨境連續(xù)連接三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述2025年6G“AI原生網(wǎng)絡(luò)”的核心特征及其對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的影響。答案：核心特征：①網(wǎng)絡(luò)全要素AI化（如基站、終端、核心網(wǎng)均內(nèi)置AI引擎）；②自感知（實(shí)時(shí)采集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)）、自決策（AI動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源）、自進(jìn)化（模型持續(xù)迭代）；③端到端AI驅(qū)動(dòng)（從物理層編碼到業(yè)務(wù)調(diào)度均由AI算法主導(dǎo)）。影響：①提升網(wǎng)絡(luò)效率（如動(dòng)態(tài)調(diào)整波束賦形參數(shù)，頻譜利用率提升30%以上）；②支持復(fù)雜業(yè)務(wù)（如元宇宙低延遲交互、全息通信）；③降低運(yùn)維成本（自動(dòng)化故障預(yù)測(cè)與修復(fù)，人工干預(yù)減少50%）。2.分析終端側(cè)大模型部署面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)及2025年主要解決路徑。答案：挑戰(zhàn)：①算力限制（終端SoC算力通常<50TOPS，遠(yuǎn)低于云端GPU的數(shù)百TOPS）；②功耗約束（推理功耗需<1W，避免過(guò)熱）；③內(nèi)存限制（終端DRAM容量<16GB，大模型參數(shù)存儲(chǔ)困難）；④實(shí)時(shí)性要求（如對(duì)話交互需<200ms延遲）。解決路徑：①模型輕量化（量化、剪枝、知識(shí)蒸餾，參數(shù)量壓縮至1-10億）；②硬件優(yōu)化（專用NPU支持混合精度計(jì)算，如INT4/INT8）；③端云協(xié)同（終端處理簡(jiǎn)單任務(wù)，復(fù)雜任務(wù)通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)加速）；④動(dòng)態(tài)調(diào)度（根據(jù)任務(wù)需求切換模型精度，平衡效果與功耗）。3.說(shuō)明2025年邊緣計(jì)算在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)優(yōu)勢(shì)。答案：典型場(chǎng)景：①實(shí)時(shí)視頻處理（如4K/8K直播的邊緣轉(zhuǎn)碼，延遲<10ms）；②AR/VR渲染（邊緣節(jié)點(diǎn)承擔(dān)計(jì)算，終端僅負(fù)責(zé)顯示）；③工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（工廠設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，避免上傳云端延遲）；④智能駕駛（車端數(shù)據(jù)邊緣融合，支持L4級(jí)自動(dòng)駕駛決策）。技術(shù)優(yōu)勢(shì)：①低延遲（距離用戶近，減少往返云端的20-100ms延遲）；②節(jié)省帶寬（本地處理后僅上傳關(guān)鍵結(jié)果，帶寬需求降低70%）；③隱私保護(hù)（敏感數(shù)據(jù)不出邊緣節(jié)點(diǎn)，避免泄露風(fēng)險(xiǎn)）；④資源彈性（邊緣節(jié)點(diǎn)可動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，應(yīng)對(duì)突發(fā)業(yè)務(wù)高峰）。4.列舉折疊屏終端的五大設(shè)計(jì)難點(diǎn)，并說(shuō)明2025年的技術(shù)突破。答案：設(shè)計(jì)難點(diǎn)：①屏幕耐用性（彎折處易出現(xiàn)折痕、斷裂）；②鉸鏈結(jié)構(gòu)（需兼顧強(qiáng)度與輕薄，避免厚度超標(biāo)）；③散熱（折疊狀態(tài)下內(nèi)部空間狹小，熱量堆積）；④軟件適配（應(yīng)用需支持分屏、懸停等多形態(tài)）；⑤功耗控制（大屏模式下亮度/算力需求增加，續(xù)航下降）。2025年突破：①UTG玻璃厚度降至30-50μm，配合納米涂層，折痕深度<10μm（早期CPI薄膜為50μm）；②水滴鉸鏈采用鈦合金+碳纖維復(fù)合材料，厚度減少20%，壽命提升至50萬(wàn)次；③均熱板面積擴(kuò)大1.5倍，配合AI智能調(diào)溫算法，折疊狀態(tài)下溫度降低5℃；④安卓15系統(tǒng)內(nèi)置“動(dòng)態(tài)布局引擎”，應(yīng)用自動(dòng)適配1:1/4:3/16:9等多比例；⑤4nm制程SoC+智能功耗管理，大屏模式續(xù)航與直板機(jī)持平（約10小時(shí)視頻播放）。5.闡述衛(wèi)星通信與蜂窩網(wǎng)絡(luò)“空天地一體化”融合對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略意義。答案：戰(zhàn)略意義：①覆蓋補(bǔ)盲（全球90%陸地/海洋無(wú)蜂窩信號(hào)，衛(wèi)星填補(bǔ)偏遠(yuǎn)地區(qū)、航空/航海場(chǎng)景）；②應(yīng)急通信（地震/洪水等災(zāi)害后，衛(wèi)星快速恢復(fù)通信，2025年低軌衛(wèi)星可實(shí)現(xiàn)5分鐘內(nèi)應(yīng)急鏈路建立）；③萬(wàn)物互聯(lián)（支持低功耗廣域網(wǎng)，如IoT設(shè)備（傳感器、追蹤器）通過(guò)衛(wèi)星接入，無(wú)需地面基站）；④跨境通信（衛(wèi)星覆蓋無(wú)國(guó)界，支持跨國(guó)車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)洋船舶實(shí)時(shí)連接，降低漫游成本）；⑤網(wǎng)絡(luò)韌性（衛(wèi)星作為備份鏈路，提升關(guān)鍵業(yè)務(wù)（如金融交易、電力調(diào)度）的抗災(zāi)能力，中斷概率從5G的10^-4降至10^-6）。四、綜合分析題（每題10分，共20分）1.假設(shè)2025年某手機(jī)廠商計(jì)劃推出一款“AI大模型旗艦手機(jī)”，要求支持終端側(cè)實(shí)時(shí)對(duì)話、圖像提供、本地視頻理解等功能。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)其技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。答案：技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑：（1）硬件層：采用3nm制程SoC，集成高性能NPU（算力≥30TOPS@INT8），配備LPDDR5X-8533內(nèi)存（帶寬≥68GB/s）和UFS4.0閃存（讀取速度≥4500MB/s），確保大模型參數(shù)快速加載與計(jì)算。（2）模型層：①對(duì)話模型：基于Llama3輕量版（參數(shù)量70億，量化至4bit），通過(guò)知識(shí)蒸餾壓縮至10億參數(shù)；②圖像提供：采用StableDiffusion移動(dòng)端優(yōu)化版（支持512×512分辨率，推理時(shí)間<500ms）；③視頻理解：結(jié)合3DCNN+Transformer，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集涵蓋100萬(wàn)小時(shí)視頻，支持實(shí)時(shí)動(dòng)作識(shí)別（如“用戶舉起手機(jī)”觸發(fā)特定功能）。（3）系統(tǒng)層：開(kāi)發(fā)“AI調(diào)度引擎”，根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)分配算力（如對(duì)話時(shí)調(diào)用NPU大核，圖像提供時(shí)調(diào)用GPU+NPU協(xié)同），并通過(guò)內(nèi)存復(fù)用技術(shù)（減少模型切換時(shí)的內(nèi)存占用）降低功耗。挑戰(zhàn)及解決方案：（1）功耗過(guò)高：挑戰(zhàn)為大模型推理時(shí)NPU滿載功耗達(dá)2.5W，導(dǎo)致機(jī)身發(fā)熱（>45℃）。解決方案：①采用動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS），根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度調(diào)整NPU頻率（如對(duì)話時(shí)降頻至50%）；②引入散熱石墨烯片+VC均熱板，面積擴(kuò)大至1200mm2，提升散熱效率30%。（2）模型效果下降：輕量化后對(duì)話模型出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤，圖像提供分辨率降低。解決方案：①采用“混合精度訓(xùn)練”（FP16訓(xùn)練+INT4推理），保留關(guān)鍵參數(shù)精度；②端云協(xié)同（復(fù)雜對(duì)話或高分辨率提供時(shí)，終端上傳文本/草圖至邊緣服務(wù)器，5ms內(nèi)返回結(jié)果）。（3）存儲(chǔ)壓力：70億參數(shù)模型（4bit量化后約3.5GB）+預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)共需8GB存儲(chǔ)空間，占用用戶可用內(nèi)存。解決方案：①支持“按需加載”（僅下載用戶常用模型，其他模型云端緩存）；②利用UFS4.0的快速讀取能力，減少模型駐留內(nèi)存時(shí)間。2.2025年某城市計(jì)劃建設(shè)“智慧交通云平臺(tái)”，要求支持實(shí)時(shí)交通信號(hào)優(yōu)化、自動(dòng)駕駛車輛協(xié)同、騎行/步行者安全預(yù)警等功能。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)基于“終端-邊緣-云”協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)，并說(shuō)明各層的具體作用及關(guān)鍵技術(shù)。答案：技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)：（1）終端層（路側(cè)/車端/移動(dòng)端）：作用：采集原始數(shù)據(jù)并執(zhí)行部分預(yù)處理。關(guān)鍵技術(shù)：①路側(cè)終端：部署4K攝像頭（30fps）、毫米波雷達(dá)（192通道）、激光雷達(dá)（128線），采集交通流量、車輛位置、行人軌跡；②車端終端：通過(guò)V2X（PC5接口）與路側(cè)單元通信，上傳車輛速度、航向角；③移動(dòng)端：手機(jī)通過(guò)GPS+慣性傳感器（IMU）上傳騎行/步行者位置（精度<0.5m）。（2）邊緣層（路口/區(qū)域邊緣節(jié)點(diǎn)）：作用：實(shí)時(shí)處理本地?cái)?shù)據(jù)，輸出低延遲決策。關(guān)鍵技術(shù)：①邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（部署于路口機(jī)柜）：采用X86+G