2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——人工智能在汽車工業(yè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.以下哪一項(xiàng)不屬于人工智能在智能座艙系統(tǒng)中的主要應(yīng)用領(lǐng)域？(A)車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷(B)個(gè)性化信息推薦(C)自然語(yǔ)言理解與語(yǔ)音交互(D)自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃2.在自動(dòng)駕駛汽車的傳感器融合技術(shù)中，激光雷達(dá)（LiDAR）主要提供什么類型的信息？(A)高分辨率圖像和顏色信息(B)精確的距離和深度信息(C)速度和方向信息(D)信號(hào)強(qiáng)度和信道狀態(tài)信息3.下列哪種深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)最常用于處理自動(dòng)駕駛中的視頻數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤？(A)支持向量機(jī)（SVM）(B)決策樹(shù)（DecisionTree）(C)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）(D)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）4.車聯(lián)網(wǎng)（V2X）通信中，“V2I”指的是什么？(A)車輛到車輛（Vehicle-to-Vehicle）(B)車輛到基礎(chǔ)設(shè)施（Vehicle-to-Infrastructure）(C)車輛到行人（Vehicle-to-Pedestrian）(D)車輛到網(wǎng)絡(luò)（Vehicle-to-Network）5.人工智能技術(shù)用于預(yù)測(cè)車輛剩余壽命（RemainingUsefulLife,RUL）屬于哪個(gè)應(yīng)用方向？(A)自動(dòng)駕駛(B)智能交通管理(C)預(yù)測(cè)性維護(hù)(D)智能能源管理6.以下哪項(xiàng)技術(shù)對(duì)于提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜天氣或光照條件下的魯棒性至關(guān)重要？(A)車路協(xié)同（V2X）(B)傳感器融合(C)大規(guī)模并行計(jì)算(D)人工智能倫理規(guī)范7.在自動(dòng)駕駛的路徑規(guī)劃算法中，常用的A*算法屬于哪種類型的搜索算法？(A)模擬退火算法(B)遺傳算法(C)圖搜索算法(D)貝葉斯優(yōu)化算法8.自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)如何應(yīng)用于智能座艙的語(yǔ)音助手？(A)控制車輛的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(B)處理車輛的傳感器數(shù)據(jù)(C)理解用戶的自然語(yǔ)言指令并執(zhí)行相應(yīng)操作(D)進(jìn)行車輛的動(dòng)力單元控制9.以下哪一項(xiàng)是對(duì)自動(dòng)駕駛汽車“黑箱”問(wèn)題的主要擔(dān)憂之一？(A)車輛能耗過(guò)高(B)算法決策過(guò)程缺乏透明度和可解釋性(C)車輛價(jià)格過(guò)于昂貴(D)傳感器容易損壞10.大數(shù)據(jù)分析在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在哪里？(A)僅用于優(yōu)化汽車外觀設(shè)計(jì)(B)僅用于提升汽車銷售數(shù)據(jù)分析能力(C)用于優(yōu)化駕駛行為、預(yù)測(cè)維護(hù)需求、改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)等(D)僅用于開(kāi)發(fā)車載娛樂(lè)系統(tǒng)二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題后的橫線上）1.人工智能在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，通過(guò)算法處理來(lái)自攝像頭、雷達(dá)、______等傳感器的數(shù)據(jù)，以識(shí)別環(huán)境中的物體、行人、交通信號(hào)等。2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而______技術(shù)可以用來(lái)生成合成數(shù)據(jù)，緩解數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域尤為重要。3.在車輛預(yù)測(cè)性維護(hù)中，通過(guò)分析車輛的______數(shù)據(jù)，可以建立故障預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)警潛在問(wèn)題。4.人工智能倫理在汽車領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是確保算法的______，避免因數(shù)據(jù)偏見(jiàn)或模型設(shè)計(jì)問(wèn)題導(dǎo)致不公平或歧視性結(jié)果。5.車路協(xié)同系統(tǒng)（V2X）中的“V2P”指的是______。6.自動(dòng)駕駛汽車的控制系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)、精確地調(diào)整______和______，以實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)、安全的駕駛。7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因其優(yōu)異的局部感知能力，特別適合處理具有______結(jié)構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)，在識(shí)別車道線、交通標(biāo)志等方面表現(xiàn)突出。8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)范式，常被用于自動(dòng)駕駛的______任務(wù)，使智能體通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。9.智能座艙中的個(gè)性化推薦系統(tǒng)利用用戶的歷史行為和偏好數(shù)據(jù)，通過(guò)______技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的信息或功能。10.人工智能技術(shù)不僅提升了汽車的智能化水平，也對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的______模式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，推動(dòng)了軟件定義汽車等新理念的發(fā)展。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛車輛行為預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。2.請(qǐng)列舉三個(gè)AI在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用的具體場(chǎng)景，并簡(jiǎn)述其工作原理。3.解釋什么是模型壓縮，并說(shuō)明其在車載AI應(yīng)用中的重要性。4.闡述AI技術(shù)在提升汽車安全性方面可以發(fā)揮哪些作用。四、論述題（10分）結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，論述將Transformer模型應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域可能面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。五、計(jì)算題/算法設(shè)計(jì)題（20分）假設(shè)你需要設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于規(guī)則的系統(tǒng)，用于自動(dòng)駕駛汽車在十字路口的決策。該系統(tǒng)根據(jù)交通信號(hào)燈狀態(tài)（紅、綠、黃）和相鄰車道是否有車輛通過(guò)（是、否）來(lái)決定本車行動(dòng)（停車、綠燈行、減速觀察）。請(qǐng)列出該系統(tǒng)的核心規(guī)則邏輯。試卷答案一、選擇題1.D解析思路：自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃屬于自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)領(lǐng)域，而非智能座艙。智能座艙主要關(guān)注人機(jī)交互、信息娛樂(lè)和車內(nèi)環(huán)境等。2.B解析思路：激光雷達(dá)（LiDAR）通過(guò)發(fā)射激光束并接收反射信號(hào)來(lái)精確測(cè)量周圍物體的距離和深度，提供高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。3.C解析思路：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別擅長(zhǎng)從圖像中提取空間特征，能夠有效處理自動(dòng)駕駛中攝像頭捕捉到的復(fù)雜視覺(jué)信息，用于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。4.B解析思路：V2X是Vehicle-to-Everything的縮寫，其中V2I特指車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施（如交通信號(hào)燈、路側(cè)單元RSU）之間的通信。5.C解析思路：預(yù)測(cè)性維護(hù)的目標(biāo)是根據(jù)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其未來(lái)可能的故障時(shí)間和模式，AI技術(shù)在其中扮演關(guān)鍵角色。6.B解析思路：傳感器融合旨在整合不同傳感器（如攝像頭、雷達(dá)、LiDAR）的信息，取長(zhǎng)補(bǔ)短，提高感知系統(tǒng)在惡劣天氣或光照條件下的準(zhǔn)確性和魯棒性。7.C解析思路：A*算法是一種經(jīng)典的啟發(fā)式圖搜索算法，常用于在復(fù)雜環(huán)境中尋找最優(yōu)路徑，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的路徑規(guī)劃。8.C解析思路：智能座艙的語(yǔ)音助手核心功能是理解和處理用戶的自然語(yǔ)言指令，將其轉(zhuǎn)化為具體的車輛操作或信息查詢請(qǐng)求。9.B解析思路：“黑箱”問(wèn)題指的是深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜AI模型的決策過(guò)程不透明，難以解釋其做出特定判斷的原因，這在需要高度安全性的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域是主要擔(dān)憂。10.C解析思路：大數(shù)據(jù)分析在汽車領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，可用于分析駕駛行為以提供安全建議、通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)車輛維護(hù)、優(yōu)化整車設(shè)計(jì)和制造等。二、填空題1.激光雷達(dá)（LiDAR）解析思路：自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)通常融合多種傳感器，攝像頭提供視覺(jué)信息，雷達(dá)提供距離和速度信息，激光雷達(dá)提供高精度三維點(diǎn)云信息。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）解析思路：在自動(dòng)駕駛等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)中，獲取大量真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)成本高昂。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過(guò)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等方式生成合成訓(xùn)練樣本，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。3.傳感器（或運(yùn)行/telemetry）解析思路：車輛的傳感器（如發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、電池等）運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是預(yù)測(cè)性維護(hù)模型的主要輸入。4.公平性（Fairness）解析思路：AI倫理要求技術(shù)應(yīng)用應(yīng)避免偏見(jiàn)和歧視。在自動(dòng)駕駛中，確保算法對(duì)不同類型的車輛、駕駛員或交通參與者公平至關(guān)重要。5.車輛到行人（Vehicle-to-Pedestrian）解析思路：V2P是指車輛與行人之間的通信，旨在提高行人和弱勢(shì)交通參與者的安全。6.加速（Acceleration）排擋（Gear）解析思路：自動(dòng)駕駛的控制系統(tǒng)需要精確控制車輛的縱向運(yùn)動(dòng)（速度、加速度）和橫向運(yùn)動(dòng)（轉(zhuǎn)向、車道保持），通常也包括排擋控制。7.局部性（Local）或圖像（Image）解析思路：CNN通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)，能夠有效捕捉圖像中的局部特征（如邊緣、紋理、形狀），這種局部感知能力使其適合處理圖像數(shù)據(jù)。8.決策（Decision-making）或規(guī)劃（Planning）解析思路：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)讓智能體（車輛）在與環(huán)境交互中試錯(cuò)學(xué)習(xí)，獲得最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)的策略，非常適合需要?jiǎng)討B(tài)決策和規(guī)劃的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。9.推薦系統(tǒng)（RecommendationSystem）解析思路：個(gè)性化推薦系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析用戶偏好，預(yù)測(cè)其可能感興趣的內(nèi)容，是智能座艙提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵技術(shù)之一。10.造車（AutomotiveManufacturing）或價(jià)值鏈（ValueChain）解析思路：AI技術(shù)的發(fā)展使得汽車越來(lái)越依賴軟件和算法，推動(dòng)了汽車從傳統(tǒng)硬件制造向“軟件定義汽車”轉(zhuǎn)變，重塑了整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈和商業(yè)模式。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛車輛行為預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。解析思路：應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如RNN、LSTM、Transformer）可以分析車輛自身的傳感器數(shù)據(jù)和歷史行為、周圍車輛的運(yùn)動(dòng)模式等信息，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)其他車輛的行為（如加速、減速、變道意圖）或本車的安全行駛空間。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)稀疏性和不均衡性（難以獲取所有可能危險(xiǎn)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)）、模型可解釋性差（“黑箱”問(wèn)題）、實(shí)時(shí)性要求高（需要快速進(jìn)行預(yù)測(cè)）、在極端或罕見(jiàn)場(chǎng)景下的泛化能力不足、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高。2.請(qǐng)列舉三個(gè)AI在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用的具體場(chǎng)景，并簡(jiǎn)述其工作原理。解析思路：場(chǎng)景一：交通信號(hào)優(yōu)化。通過(guò)分析實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)（車流量、等待時(shí)間），AI算法可以動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈周期和配時(shí)方案，減少擁堵，提高通行效率。原理：數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化算法。場(chǎng)景二：交通事件檢測(cè)。利用攝像頭或傳感器數(shù)據(jù)，AI模型可以自動(dòng)識(shí)別交通事故、異常停車、行人摔倒等事件，并及時(shí)通知相關(guān)部門。原理：圖像/視頻分析、模式識(shí)別。場(chǎng)景三：智能停車管理。AI系統(tǒng)可以通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)檢測(cè)停車場(chǎng)內(nèi)空閑車位，并通過(guò)導(dǎo)航系統(tǒng)引導(dǎo)駕駛員找到空位，提高停車效率。原理：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、定位與導(dǎo)航。3.解釋什么是模型壓縮，并說(shuō)明其在車載AI應(yīng)用中的重要性。解析思路：模型壓縮是指通過(guò)各種技術(shù)手段減小深度學(xué)習(xí)模型的尺寸（參數(shù)量）、計(jì)算量或內(nèi)存占用，同時(shí)盡量保持其性能不下降或只略有下降的過(guò)程。常用方法包括剪枝（去除不重要的連接或神經(jīng)元）、量化（降低參數(shù)精度）、知識(shí)蒸餾（將大模型知識(shí)遷移到小模型）等。重要性：車載AI應(yīng)用對(duì)算力、功耗、成本和實(shí)時(shí)性有嚴(yán)格限制。模型壓縮可以使得更強(qiáng)大的AI模型能夠部署在資源受限的車載計(jì)算平臺(tái)上，提升智能化水平（如更復(fù)雜的感知和決策能力），同時(shí)降低能耗和硬件成本，滿足汽車對(duì)小型化、輕量化和節(jié)能的需求。4.闡述AI技術(shù)在提升汽車安全性方面可以發(fā)揮哪些作用。解析思路：AI技術(shù)在提升汽車安全性方面作用顯著：首先，在被動(dòng)安全方面，AI可以用于優(yōu)化車輛碰撞安全結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)仿真分析預(yù)測(cè)碰撞時(shí)的受力情況；其次，在主動(dòng)安全方面，AI是自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心，能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制，有效避免或減輕事故；此外，AI還應(yīng)用于駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)（DMS），識(shí)別疲勞、分心等危險(xiǎn)狀態(tài)并發(fā)出警告；AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，防止故障引發(fā)事故；AI還可以用于改進(jìn)自適應(yīng)巡航控制、車道保持輔助等高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），提升行駛安全性。四、論述題結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，論述將Transformer模型應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域可能面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。解析思路：機(jī)遇：1）全局依賴捕捉：Transformer擅長(zhǎng)捕捉序列中長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系，這對(duì)于理解復(fù)雜的交通場(chǎng)景（如多車輛交互、預(yù)測(cè)遠(yuǎn)距離障礙物行為）至關(guān)重要。2）并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)：其自注意力機(jī)制允許并行處理數(shù)據(jù)，理論上能加速推理過(guò)程。3）遷移學(xué)習(xí)能力：預(yù)訓(xùn)練的Transformer模型可以在不同任務(wù)間遷移知識(shí)，可能加速特定自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的模型訓(xùn)練。挑戰(zhàn)：1）數(shù)據(jù)需求巨大：Transformer模型通常需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能獲得良好性能，而高質(zhì)量的自動(dòng)駕駛標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取成本高昂。2）計(jì)算資源消耗：模型參數(shù)量大，推理時(shí)計(jì)算量和內(nèi)存占用高，對(duì)車載計(jì)算平臺(tái)要求高，可能帶來(lái)功耗和成本問(wèn)題。3）對(duì)時(shí)序信息處理：雖然自注意力機(jī)制能處理序列，但原始設(shè)計(jì)更側(cè)重靜態(tài)關(guān)系，直接應(yīng)用于需要精確時(shí)序理解的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景（如車輛軌跡預(yù)測(cè)）可能需要調(diào)整或結(jié)合其他模型（如RNN）。4）物理世界約束：自動(dòng)駕駛決策不僅要考慮概率性，還需滿足物理定律，Transformer的輸出可能需要與物理約束模型結(jié)合。5）實(shí)時(shí)性要求：自動(dòng)駕駛對(duì)推理速度要求極高，當(dāng)前Transformer模型的推理速度可能難以滿足所有場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性需求。五、計(jì)算題/算法設(shè)計(jì)題假設(shè)你需要設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于規(guī)則的系統(tǒng)，用于自動(dòng)駕駛汽車在十字路口的決策。該系統(tǒng)根據(jù)交通信號(hào)燈狀態(tài)（紅、綠、黃）和相鄰車道是否有車輛通過(guò)（是、否）來(lái)決定本車行動(dòng)（停車、綠燈行、減速觀察）。請(qǐng)列出該系統(tǒng)的核心規(guī)則邏輯。解析思路：設(shè)計(jì)核心規(guī)則邏輯如下：*規(guī)則1：如果當(dāng)前信號(hào)燈為‘紅燈’則執(zhí)行‘停車’。*規(guī)則2：如果