2025年福建省公需課《人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.人工智能在制造業(yè)中實(shí)現(xiàn)“工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的核心技術(shù)支撐是（）。A.自然語言處理（NLP）B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.知識圖譜構(gòu)建D.邊緣計(jì)算部署答案：B解析：工藝參數(shù)優(yōu)化需要算法通過反復(fù)試錯(cuò)與環(huán)境交互（如設(shè)備運(yùn)行反饋）調(diào)整參數(shù)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的“試錯(cuò)-獎(jiǎng)勵(lì)”機(jī)制能有效解決這類動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題。2.某電子制造企業(yè)引入AI視覺質(zhì)檢系統(tǒng)后，缺陷漏檢率從傳統(tǒng)人工的5%降至0.3%，其關(guān)鍵技術(shù)突破是（）。A.多光譜成像技術(shù)的應(yīng)用B.小樣本學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化C.5G網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延傳輸D.云計(jì)算資源的彈性擴(kuò)展答案：B解析：制造業(yè)缺陷樣本通常數(shù)量少且類別多（如芯片微裂紋），小樣本學(xué)習(xí)通過遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)技術(shù)，僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可訓(xùn)練高精度模型，是解決該場景的核心。3.預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)中，區(qū)分“設(shè)備異常振動(dòng)”與“正常運(yùn)行噪聲”的關(guān)鍵步驟是（）。A.傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征提取B.建立設(shè)備全生命周期知識庫C.部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)D.設(shè)定固定閾值報(bào)警答案：A解析：設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)是典型的時(shí)間序列信號，需通過傅里葉變換、小波分析等方法提取頻率、幅值等特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別異常模式，而非依賴固定閾值。4.工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)中，AI技術(shù)的核心作用是（）。A.實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備的實(shí)時(shí)3D建模B.模擬設(shè)備在極端工況下的響應(yīng)C.優(yōu)化虛擬模型與物理實(shí)體的同步機(jī)制D.基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備未來狀態(tài)答案：B解析：數(shù)字孿生的核心價(jià)值在于“預(yù)測與優(yōu)化”，AI通過訓(xùn)練模型模擬設(shè)備在未發(fā)生工況（如超溫、過載）下的行為，輔助提前調(diào)整策略，而非僅同步數(shù)據(jù)。5.柔性制造系統(tǒng)中，AI賦能“多品種小批量生產(chǎn)”的關(guān)鍵能力是（）。A.快速切換產(chǎn)線硬件配置B.實(shí)時(shí)分析訂單需求與設(shè)備產(chǎn)能匹配度C.優(yōu)化原材料庫存周轉(zhuǎn)率D.提升工人多技能操作水平答案：B解析：柔性制造的核心是“按需生產(chǎn)”，AI通過分析訂單的產(chǎn)品類型、數(shù)量、交期，結(jié)合設(shè)備當(dāng)前負(fù)載、工藝耗時(shí)等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)排程，實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置。6.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高”的主要原因是（）。A.工業(yè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備精度不足B.缺陷樣本需領(lǐng)域?qū)＜胰斯?biāo)注C.數(shù)據(jù)傳輸過程中丟失率高D.企業(yè)缺乏數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施答案：B解析：工業(yè)場景中，缺陷（如鑄件氣孔、電路板虛焊）的判定需依賴工藝專家經(jīng)驗(yàn)，標(biāo)注過程需結(jié)合材料特性、工藝標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致人工成本高且效率低。7.邊緣計(jì)算在制造業(yè)AI落地中的核心優(yōu)勢是（）。A.降低云端計(jì)算資源消耗B.滿足實(shí)時(shí)性要求（如毫秒級響應(yīng)）C.減少數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬需求D.提升模型訓(xùn)練的并行效率答案：B解析：制造業(yè)中部分場景（如高速生產(chǎn)線質(zhì)檢、機(jī)器人實(shí)時(shí)控制）需毫秒級響應(yīng)，邊緣計(jì)算將AI推理部署在設(shè)備端，避免云端傳輸延遲，確保實(shí)時(shí)性。8.以下哪項(xiàng)屬于AI賦能制造業(yè)“質(zhì)量一致性提升”的典型應(yīng)用？（）A.基于歷史訂單預(yù)測原材料需求B.焊接機(jī)器人路徑規(guī)劃優(yōu)化C.注塑機(jī)工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整D.物流AGV調(diào)度效率提升答案：C解析：注塑機(jī)參數(shù)（如溫度、壓力）的波動(dòng)會(huì)直接影響產(chǎn)品尺寸、強(qiáng)度等指標(biāo)，AI通過實(shí)時(shí)分析傳感器數(shù)據(jù)調(diào)整參數(shù)，可顯著降低產(chǎn)品質(zhì)量離散度。9.制造業(yè)AI系統(tǒng)“可解釋性”的主要作用是（）。A.提升模型預(yù)測精度B.幫助工程師理解決策邏輯C.降低模型訓(xùn)練計(jì)算成本D.增強(qiáng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全性答案：B解析：工業(yè)場景中，工程師需驗(yàn)證AI決策的合理性（如“為何調(diào)整該參數(shù)”），可解釋性技術(shù)（如SHAP值、LIME）通過可視化關(guān)鍵特征貢獻(xiàn)，輔助人工審核與改進(jìn)。10.福建省推動(dòng)“AI+制造業(yè)”的政策中，以下哪項(xiàng)屬于“人才支撐”層面的措施？（）A.建設(shè)行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺B.設(shè)立制造業(yè)AI應(yīng)用專項(xiàng)基金C.高校開設(shè)“智能制造+AI”交叉學(xué)科D.補(bǔ)貼企業(yè)購買工業(yè)機(jī)器人答案：C解析：人才培養(yǎng)是AI賦能制造業(yè)的長期基礎(chǔ)，高校通過交叉學(xué)科建設(shè)（如機(jī)械工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合），可定向輸送懂制造、懂AI的復(fù)合型人才。二、多項(xiàng)選擇題（共5題，每題3分，共15分。每題至少2個(gè)正確選項(xiàng)，錯(cuò)選、漏選均不得分）1.人工智能在制造業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用場景包括（）。A.供應(yīng)商履約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測B.原材料價(jià)格波動(dòng)趨勢分析C.成品庫存周轉(zhuǎn)效率提升D.生產(chǎn)線設(shè)備能耗優(yōu)化答案：ABC解析：供應(yīng)鏈優(yōu)化涵蓋需求預(yù)測、供應(yīng)商管理、庫存控制等環(huán)節(jié)，設(shè)備能耗優(yōu)化屬于生產(chǎn)環(huán)節(jié)，不直接關(guān)聯(lián)供應(yīng)鏈。2.工業(yè)AI模型訓(xùn)練需解決的關(guān)鍵問題包括（）。A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的領(lǐng)域?qū)I(yè)性B.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合C.模型泛化能力（跨設(shè)備/產(chǎn)線適配）D.計(jì)算資源的云端集中部署答案：ABC解析：工業(yè)數(shù)據(jù)來自不同協(xié)議的傳感器（如PLC、IoT設(shè)備），需解決異構(gòu)問題；模型需適配不同產(chǎn)線的設(shè)備差異（泛化性）；標(biāo)注需工藝專家參與（專業(yè)性）。云端部署是技術(shù)路徑，非訓(xùn)練關(guān)鍵問題。3.以下哪些屬于AI賦能制造業(yè)“綠色轉(zhuǎn)型”的具體體現(xiàn)？（）A.基于AI的設(shè)備能耗預(yù)測與優(yōu)化B.廢材再利用工藝參數(shù)智能設(shè)計(jì)C.產(chǎn)品生命周期碳足跡核算模型D.生產(chǎn)線實(shí)時(shí)產(chǎn)能動(dòng)態(tài)調(diào)度答案：ABCD解析：能耗優(yōu)化、廢材利用、碳核算、產(chǎn)能調(diào)度均通過減少資源浪費(fèi)或提升效率，助力制造業(yè)低碳發(fā)展。4.制約中小企業(yè)AI落地的主要因素有（）。A.缺乏高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)積累B.專業(yè)AI人才短缺C.初始投入成本高（硬件+軟件）D.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致系統(tǒng)兼容困難答案：ABCD解析：中小企業(yè)數(shù)據(jù)量少、人才匱乏、資金有限，且不同廠商系統(tǒng)協(xié)議不兼容（如PLC通信協(xié)議），均制約AI應(yīng)用。5.制造業(yè)AI系統(tǒng)的“魯棒性”主要體現(xiàn)在（）。A.應(yīng)對噪聲數(shù)據(jù)時(shí)的穩(wěn)定輸出B.跨工況（如溫度、濕度變化）的適應(yīng)能力C.遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)的抗干擾能力D.模型預(yù)測結(jié)果的可解釋性答案：AB解析：魯棒性指系統(tǒng)在異?；蜃兓h(huán)境中的穩(wěn)定性，如數(shù)據(jù)噪聲、工況波動(dòng)下仍能正確輸出；抗攻擊屬安全性，可解釋性屬透明性，均非魯棒性核心。三、判斷題（共5題，每題2分，共10分。正確填“√”，錯(cuò)誤填“×”）1.工業(yè)AI模型只需在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下訓(xùn)練即可直接部署到生產(chǎn)現(xiàn)場。（）答案：×解析：生產(chǎn)現(xiàn)場存在噪聲、設(shè)備老化、工況波動(dòng)等實(shí)驗(yàn)室未覆蓋的場景，模型需通過遷移學(xué)習(xí)或在線學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化。2.數(shù)字孿生系統(tǒng)中，虛擬模型與物理設(shè)備的同步頻率越高，系統(tǒng)價(jià)值越大。（）答案：×解析：同步頻率需與應(yīng)用需求匹配（如實(shí)時(shí)控制需高頻，長期趨勢分析可低頻），過高頻率會(huì)增加計(jì)算與傳輸成本，降低系統(tǒng)效率。3.AI視覺質(zhì)檢可完全替代人工目檢，無需保留人工復(fù)核環(huán)節(jié)。（）答案：×解析：復(fù)雜缺陷（如透明材料內(nèi)部裂紋）可能超出當(dāng)前模型能力，保留人工復(fù)核可確保質(zhì)檢結(jié)果的最終準(zhǔn)確性。4.制造業(yè)AI應(yīng)用的核心目標(biāo)是“替代工人”，從而降低人力成本。（）答案：×解析：AI的核心目標(biāo)是“增強(qiáng)工人能力”（如輔助決策）和“提升質(zhì)量與效率”，而非單純替代，人機(jī)協(xié)作是更合理的路徑。5.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）是AI賦能制造業(yè)的基礎(chǔ)，其作用是實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集與傳輸。（）答案：√解析：AI需基于大量實(shí)時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)（如溫度、振動(dòng)、壓力）運(yùn)行，IIoT通過傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與傳輸，是AI應(yīng)用的前提。四、簡答題（共3題，每題15分，共45分）1.簡述人工智能在制造業(yè)“智能排產(chǎn)”中的技術(shù)路徑與核心價(jià)值。答案：技術(shù)路徑：（1）數(shù)據(jù)采集：通過IIoT獲取設(shè)備產(chǎn)能（如每小時(shí)產(chǎn)量）、工藝耗時(shí)（如焊接工序需10分鐘）、訂單需求（如產(chǎn)品類型、數(shù)量、交期）等多源數(shù)據(jù)；（2）模型構(gòu)建：采用混合整數(shù)規(guī)劃（MIP）結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，建立排產(chǎn)優(yōu)化模型，目標(biāo)函數(shù)為最小化交期延誤、最大化設(shè)備利用率；（3）動(dòng)態(tài)調(diào)整：實(shí)時(shí)感知設(shè)備故障、原材料延遲等異常事件，觸發(fā)模型重新計(jì)算，生成新排產(chǎn)方案。核心價(jià)值：（1）提升資源效率：設(shè)備OEE（綜合效率）可提升15%-20%，減少空閑等待時(shí)間；（2）降低交付風(fēng)險(xiǎn)：交期準(zhǔn)時(shí)率從85%提升至95%以上；（3）支持柔性生產(chǎn)：應(yīng)對小批量、多品種訂單時(shí)，排產(chǎn)調(diào)整時(shí)間從小時(shí)級縮短至分鐘級。2.分析“AI+工業(yè)機(jī)器人”的典型應(yīng)用場景及關(guān)鍵技術(shù)需求。答案：典型應(yīng)用場景：（1）復(fù)雜裝配：如精密電子元件（芯片、電容）的微小間隙裝配，需機(jī)器人根據(jù)視覺反饋調(diào)整力度與位置；（2）自適應(yīng)加工：如汽車覆蓋件的打磨，機(jī)器人需根據(jù)工件表面輪廓（通過3D視覺掃描）動(dòng)態(tài)調(diào)整打磨路徑與壓力；（3）協(xié)作生產(chǎn)：與工人共享工作空間（如汽車總裝線），通過力覺傳感器與AI算法識別工人意圖，避免碰撞。關(guān)鍵技術(shù)需求：（1）多模態(tài)感知融合：視覺（2D/3D）、力覺、觸覺等傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合，提升環(huán)境理解能力；（2）實(shí)時(shí)控制算法：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃需在毫秒級完成，要求算法低延遲（如模型輕量化、邊緣計(jì)算部署）；（3）人機(jī)協(xié)作安全：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人識別危險(xiǎn)動(dòng)作（如工人突然靠近），并觸發(fā)減速或停止策略。3.列舉制造業(yè)AI落地的三大挑戰(zhàn)，并提出針對性解決建議。答案：挑戰(zhàn)1：工業(yè)數(shù)據(jù)“可用率低”。表現(xiàn)：數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)（如ERP、MES、PLC），格式不統(tǒng)一；部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)（如設(shè)備異常狀態(tài)）缺失或標(biāo)注不足。建議：（1）推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)治理：建立統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如OPCUA協(xié)議），打通系統(tǒng)壁壘；（2）發(fā)展“無監(jiān)督/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)”：減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，利用自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）挖掘未標(biāo)注數(shù)據(jù)價(jià)值。挑戰(zhàn)2：AI模型“行業(yè)適配性差”。表現(xiàn)：通用AI模型（如ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型）直接應(yīng)用于工業(yè)場景（如金屬表面缺陷檢測）效果不佳，因缺陷特征與自然圖像差異大。建議：（1）開發(fā)行業(yè)專用預(yù)訓(xùn)練模型：基于行業(yè)公開數(shù)據(jù)集（如NEU-DET缺陷數(shù)據(jù)集）進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)；（2）推動(dòng)“小樣本+領(lǐng)域自適應(yīng)”技術(shù)：通過少量標(biāo)注的企業(yè)私有數(shù)據(jù)微調(diào)模型，快速適配具體產(chǎn)線需求。挑戰(zhàn)3：企業(yè)“AI應(yīng)用能力不足”。表現(xiàn)：中小企業(yè)缺乏AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)，難以獨(dú)立完成模型訓(xùn)練與系統(tǒng)部署。建議：（1）建設(shè)行業(yè)級AI平臺：提供“模型庫+工具鏈+知識庫”服務(wù)，企業(yè)通過低代碼/無代碼方式調(diào)用適配模型；（2）培育系統(tǒng)集成商：由第三方服務(wù)商提供“診斷-部署-運(yùn)維”全流程服務(wù)，降低企業(yè)技術(shù)門檻。五、案例分析題（共1題，10分）案例背景：福建某電機(jī)制造企業(yè)（主要生產(chǎn)工業(yè)電機(jī)）面臨以下問題：（1）定子繞線工序依賴人工目檢，漏檢率約3%，導(dǎo)致返工成本年約200萬元；（2）設(shè)備故障停機(jī)無預(yù)警，年停機(jī)時(shí)間累計(jì)80小時(shí)，影響訂單交付；（3）多品種訂單（如500臺/單vs5000臺/單）切換時(shí)，產(chǎn)線調(diào)整時(shí)間需4小時(shí)，效率低下。企業(yè)計(jì)劃引入AI技術(shù)解決上述問題，請?jiān)O(shè)計(jì)具體實(shí)施方案（需包含技術(shù)選型、預(yù)期效果）。答案：實(shí)施方案設(shè)計(jì)：1.定子繞線智能質(zhì)檢系統(tǒng)技術(shù)選型：采用“線掃描相機(jī)+深度學(xué)習(xí)模型”。線掃描相機(jī)以高分辨率（如4096像素）采集繞線表面圖像，模型選擇ResNet-50改進(jìn)版（增加注意力機(jī)制，聚焦線徑、匝數(shù)等關(guān)鍵特征），結(jié)合小樣本學(xué)習(xí)（利用歷史500張缺陷圖像訓(xùn)練）。預(yù)期效果：漏檢率降至0.5%以下，年返工成本減少180萬元；質(zhì)檢效率從30臺/小時(shí)提升至120臺/小時(shí)。2.設(shè)備預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)技術(shù)選型：在關(guān)鍵設(shè)備（如繞線機(jī)、注塑機(jī)）部署振動(dòng)、溫度傳感器（采樣頻率1kHz），通過LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，提取“軸承磨損”“電機(jī)過載”等特征，結(jié)合閾值報(bào)警與專家規(guī)則（如連續(xù)3次異常則預(yù)警）。預(yù)期效果：設(shè)備故障預(yù)警提前72小時(shí)，年停機(jī)時(shí)間減少60小時(shí)，訂單交付準(zhǔn)時(shí)率提