2025年人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)能力考試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.某創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃開(kāi)發(fā)基于大語(yǔ)言模型的智能客服系統(tǒng)，其核心訓(xùn)練數(shù)據(jù)需滿足的關(guān)鍵要求是：A.數(shù)據(jù)量越大越好，無(wú)需考慮領(lǐng)域相關(guān)性B.包含多輪對(duì)話、行業(yè)術(shù)語(yǔ)及用戶情緒標(biāo)簽C.僅需通用對(duì)話語(yǔ)料，避免專業(yè)領(lǐng)域干擾D.優(yōu)先選擇開(kāi)源數(shù)據(jù)，降低成本即可2.在大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)中，“數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化”的核心目標(biāo)是：A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化流通與價(jià)值交換C.擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集范圍D.降低數(shù)據(jù)處理技術(shù)門檻3.生成式AI創(chuàng)業(yè)中，“幻覺(jué)問(wèn)題”對(duì)商業(yè)模式的主要威脅是：A.增加算力成本B.導(dǎo)致用戶信任度下降C.限制模型迭代速度D.降低數(shù)據(jù)采集效率4.某生鮮電商創(chuàng)業(yè)公司計(jì)劃通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)次日訂單量，其采用的核心技術(shù)應(yīng)為：A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)（圖像識(shí)別）B.自然語(yǔ)言處理（情感分析）C.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如LSTM）D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（社交關(guān)系分析）5.人工智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的“技術(shù)市場(chǎng)匹配度”評(píng)估中，最關(guān)鍵的指標(biāo)是：A.技術(shù)專利數(shù)量B.用戶付費(fèi)意愿與技術(shù)解決的實(shí)際痛點(diǎn)C.研發(fā)團(tuán)隊(duì)學(xué)歷背景D.模型參數(shù)規(guī)模6.大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)中，“數(shù)據(jù)合規(guī)紅線”不包括：A.未經(jīng)用戶同意收集設(shè)備IMEI號(hào)B.對(duì)匿名化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析C.向境外機(jī)構(gòu)傳輸未通過(guò)安全評(píng)估的個(gè)人信息D.超范圍使用用戶授權(quán)的健康數(shù)據(jù)7.多模態(tài)大模型在零售創(chuàng)業(yè)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景是：A.基于文本評(píng)論的商品差評(píng)分析B.結(jié)合商品圖片、用戶聊天記錄和購(gòu)買記錄的個(gè)性化推薦C.倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理D.物流車輛的GPS路徑規(guī)劃8.人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)的“冷啟動(dòng)”階段，最有效的獲客策略是：A.大規(guī)模投放信息流廣告B.與行業(yè)垂直平臺(tái)合作獲取種子用戶C.開(kāi)發(fā)全功能產(chǎn)品后再推廣D.依賴創(chuàng)始人個(gè)人社交圈引流9.大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)中，“數(shù)據(jù)湖”與“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”的本質(zhì)區(qū)別是：A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)（磁盤/云）B.數(shù)據(jù)處理速度（實(shí)時(shí)/批量）C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度（多類型/結(jié)構(gòu)化）D.數(shù)據(jù)所有權(quán)歸屬（企業(yè)/公共）10.人工智能倫理中的“可解釋性”要求，對(duì)創(chuàng)業(yè)的直接影響是：A.需向用戶公開(kāi)模型所有參數(shù)B.需設(shè)計(jì)可視化工具說(shuō)明決策邏輯C.需降低模型復(fù)雜度以簡(jiǎn)化解釋D.需放棄使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)二、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述生成式AI創(chuàng)業(yè)中“技術(shù)迭代場(chǎng)景落地”雙輪驅(qū)動(dòng)模型的具體內(nèi)涵，并舉例說(shuō)明。2.大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)中，如何通過(guò)“數(shù)據(jù)生命周期管理”降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)？請(qǐng)從采集、存儲(chǔ)、使用、銷毀四個(gè)環(huán)節(jié)展開(kāi)。3.人工智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)在早期融資時(shí)，投資人重點(diǎn)關(guān)注的“三大核心能力”是什么？為什么？4.多模態(tài)大模型（如文本、圖像、語(yǔ)音融合）為社區(qū)服務(wù)類創(chuàng)業(yè)帶來(lái)了哪些新機(jī)會(huì)？請(qǐng)列舉3個(gè)場(chǎng)景并說(shuō)明技術(shù)價(jià)值。5.請(qǐng)對(duì)比“基于規(guī)則的專家系統(tǒng)”與“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)”在創(chuàng)業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)，各舉一例說(shuō)明。三、案例分析題（每題15分，共30分）案例背景：“醫(yī)智康”是一家成立2年的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，專注于慢性病管理領(lǐng)域。其核心產(chǎn)品是“AI健康管家”APP，通過(guò)收集用戶的體檢報(bào)告（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、日常飲食/運(yùn)動(dòng)記錄（半結(jié)構(gòu)化文本）、智能手環(huán)生理數(shù)據(jù)（實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)），結(jié)合大語(yǔ)言模型生成個(gè)性化健康建議。目前用戶量達(dá)50萬(wàn)，但月付費(fèi)轉(zhuǎn)化率僅3%，且部分用戶反饋“建議不夠精準(zhǔn)”；同時(shí)，公司因在未明確告知的情況下將用戶匿名化數(shù)據(jù)提供給藥企用于藥物研發(fā)，被監(jiān)管部門約談。問(wèn)題：1.分析“AI健康管家”用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率低的可能原因，并提出3條優(yōu)化建議（需結(jié)合技術(shù)與運(yùn)營(yíng)層面）。2.針對(duì)數(shù)據(jù)合規(guī)問(wèn)題，設(shè)計(jì)一套整改方案，包括數(shù)據(jù)使用流程重構(gòu)、用戶告知機(jī)制、合作方管理等環(huán)節(jié)。四、實(shí)踐設(shè)計(jì)題（10分）假設(shè)你計(jì)劃創(chuàng)立一家基于多模態(tài)大模型的社區(qū)服務(wù)創(chuàng)業(yè)公司，目標(biāo)用戶為3050歲的城市社區(qū)居民。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一份包含以下內(nèi)容的初步方案：（1）核心產(chǎn)品功能（需體現(xiàn)多模態(tài)技術(shù)應(yīng)用）；（2）數(shù)據(jù)采集與處理策略（需符合《個(gè)人信息保護(hù)法》）；（3）商業(yè)模式（收入來(lái)源與成本結(jié)構(gòu)）；（4）主要風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施。答案及解析一、單項(xiàng)選擇題1.B（智能客服需處理行業(yè)特定場(chǎng)景，因此數(shù)據(jù)需包含行業(yè)術(shù)語(yǔ)、多輪對(duì)話及情緒標(biāo)簽，確保模型理解真實(shí)需求）2.B（數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的核心是通過(guò)流通機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的市場(chǎng)化定價(jià)與交換）3.B（生成式AI的“幻覺(jué)”指輸出錯(cuò)誤信息，直接影響用戶對(duì)結(jié)果的信任，導(dǎo)致付費(fèi)意愿下降）4.C（訂單量預(yù)測(cè)屬于時(shí)間序列問(wèn)題，LSTM等模型擅長(zhǎng)處理時(shí)序數(shù)據(jù)）5.B（技術(shù)需解決真實(shí)市場(chǎng)痛點(diǎn)，用戶付費(fèi)意愿是驗(yàn)證匹配度的核心指標(biāo)）6.B（匿名化數(shù)據(jù)不涉及個(gè)人信息，二次分析不違規(guī)）7.B（多模態(tài)指融合文本、圖像等多類型數(shù)據(jù)，個(gè)性化推薦需綜合多維度信息）8.B（垂直平臺(tái)用戶與目標(biāo)客群重合度高，合作可高效獲取種子用戶）9.C（數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)多類型、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主）10.B（可解釋性要求模型決策邏輯可被用戶理解，需設(shè)計(jì)可視化工具說(shuō)明）二、簡(jiǎn)答題1.答案：生成式AI創(chuàng)業(yè)的“雙輪驅(qū)動(dòng)”模型指技術(shù)迭代與場(chǎng)景落地相互促進(jìn)：技術(shù)迭代：通過(guò)場(chǎng)景反饋的真實(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化模型性能（如用戶對(duì)話數(shù)據(jù)提升大模型的上下文理解能力）；場(chǎng)景落地：基于技術(shù)能力挖掘高價(jià)值場(chǎng)景（如醫(yī)療大模型可落地于病歷生成、患者溝通等場(chǎng)景）。舉例：某法律AI公司通過(guò)律師使用反饋（如合同審查中的遺漏點(diǎn)）優(yōu)化模型法律知識(shí)庫(kù)（技術(shù)迭代），同時(shí)將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于企業(yè)合同審核場(chǎng)景（場(chǎng)景落地），形成“數(shù)據(jù)模型場(chǎng)景”閉環(huán)。2.答案：數(shù)據(jù)生命周期管理需覆蓋全流程：采集：明確告知用戶數(shù)據(jù)用途，僅收集必要信息（如健康類創(chuàng)業(yè)僅采集與疾病相關(guān)數(shù)據(jù)）；存儲(chǔ)：采用加密技術(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)），區(qū)分敏感數(shù)據(jù)（如身份證號(hào)）與非敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；使用：設(shè)置訪問(wèn)權(quán)限（如僅授權(quán)醫(yī)生查看患者詳細(xì)數(shù)據(jù)），記錄數(shù)據(jù)使用日志；銷毀：按法規(guī)要求（如《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定的6個(gè)月存儲(chǔ)期）定期清除過(guò)期數(shù)據(jù)，采用物理銷毀或不可逆加密。3.答案：投資人關(guān)注的三大核心能力：技術(shù)壁壘：模型性能（如準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度）需顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案（否則易被替代）；市場(chǎng)洞察：對(duì)目標(biāo)用戶痛點(diǎn)的深度理解（如老年人智能設(shè)備操作困難，而非單純追求功能多）；團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力：技術(shù)、運(yùn)營(yíng)、商務(wù)人員的互補(bǔ)性（如純技術(shù)團(tuán)隊(duì)難應(yīng)對(duì)市場(chǎng)拓展）。原因：早期創(chuàng)業(yè)資源有限，需快速驗(yàn)證“技術(shù)能否解決真實(shí)需求”，而團(tuán)隊(duì)是執(zhí)行的核心。4.答案：多模態(tài)大模型為社區(qū)服務(wù)帶來(lái)的機(jī)會(huì)：智能報(bào)修：用戶上傳故障照片+語(yǔ)音描述（多模態(tài)輸入），模型自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題類型（如水管漏水）并派單，提升效率；老年關(guān)懷：結(jié)合老人日?；顒?dòng)圖像（攝像頭）、通話語(yǔ)音（緊急呼叫）、健康數(shù)據(jù)（手環(huán)），模型預(yù)警跌倒或突發(fā)疾?。簧鐓^(qū)活動(dòng)推薦：分析用戶歷史參與活動(dòng)的圖文評(píng)價(jià)、社交群聊天記錄（文本），生成個(gè)性化活動(dòng)推薦（如寶媽優(yōu)先推親子活動(dòng)）。5.答案：專家系統(tǒng)：優(yōu)點(diǎn)是規(guī)則明確、結(jié)果可解釋（如醫(yī)療診斷中“體溫＞38℃+咳嗽→流感”）；缺點(diǎn)是依賴專家經(jīng)驗(yàn)，難以覆蓋復(fù)雜場(chǎng)景（如罕見(jiàn)病無(wú)規(guī)則可依）。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)：優(yōu)點(diǎn)是能自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)（如圖像識(shí)別模型通過(guò)大量醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)腫瘤特征）；缺點(diǎn)是黑箱問(wèn)題（難以解釋為何判斷為腫瘤）。三、案例分析題1.答案：可能原因：技術(shù)層面：多源數(shù)據(jù)融合不充分（體檢、飲食、手環(huán)數(shù)據(jù)未深度關(guān)聯(lián)），導(dǎo)致建議泛化（如僅提示“多運(yùn)動(dòng)”，未結(jié)合用戶具體病史）；運(yùn)營(yíng)層面：用戶分層運(yùn)營(yíng)缺失（未區(qū)分糖尿病、高血壓等不同慢性病用戶），建議同質(zhì)化；產(chǎn)品層面：付費(fèi)功能不明確（如免費(fèi)版已提供基礎(chǔ)建議，付費(fèi)版無(wú)差異化價(jià)值）。優(yōu)化建議：技術(shù)：引入知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)用戶病史與健康行為（如糖尿病用戶的高糖飲食記錄與血糖數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)），生成“飲食運(yùn)動(dòng)用藥”定制方案；運(yùn)營(yíng)：按疾病類型劃分用戶群（如“糖友群”“高血壓群”），推送垂直內(nèi)容（如糖尿病食譜），提升粘性；產(chǎn)品：設(shè)計(jì)付費(fèi)增值服務(wù)（如專家視頻問(wèn)診、個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)劑推薦），明確付費(fèi)價(jià)值點(diǎn)。2.答案：整改方案：數(shù)據(jù)使用流程重構(gòu)：建立“用戶授權(quán)數(shù)據(jù)脫敏合作方資質(zhì)審核使用范圍限定”流程（如僅允許藥企使用脫敏后的“疾病類型+用藥效果”數(shù)據(jù)，禁止關(guān)聯(lián)個(gè)人信息）；用戶告知機(jī)制：在APP中新增“數(shù)據(jù)使用授權(quán)”獨(dú)立頁(yè)面，明確告知“數(shù)據(jù)將用于醫(yī)學(xué)研究，可隨時(shí)撤回授權(quán)”，并通過(guò)短信/彈窗二次確認(rèn)；合作方管理：與藥企簽訂數(shù)據(jù)安全協(xié)議，要求其承諾“不反向追蹤個(gè)人信息”“數(shù)據(jù)僅用于約定研究”，定期審計(jì)其數(shù)據(jù)使用日志；內(nèi)部管控：設(shè)置數(shù)據(jù)合規(guī)崗，對(duì)所有數(shù)據(jù)外發(fā)操作進(jìn)行審批，記錄操作留痕。四、實(shí)踐設(shè)計(jì)題（示例）方案名稱：“鄰智幫”社區(qū)服務(wù)平臺(tái)1.核心產(chǎn)品功能：智能便民服務(wù)：用戶拍攝社區(qū)設(shè)施故障（如損壞的路燈）+語(yǔ)音描述問(wèn)題（“路燈不亮3天了”），模型自動(dòng)識(shí)別位置、故障類型，生成工單推送至物業(yè)；老年陪伴助手：通過(guò)攝像頭捕捉老人日常活動(dòng)（如長(zhǎng)時(shí)間未出房間）、智能音箱語(yǔ)音交互（“今天想吃什么”），模型分析異常行為并通知家屬；社區(qū)活動(dòng)助手：分析用戶歷史參與活動(dòng)的照片（如親子活動(dòng)）、社群聊天記錄（“想?yún)⒓雍姹赫n”），生成個(gè)性化活動(dòng)推薦（如“本周末親子烘焙課”）。2.數(shù)據(jù)采集與處理策略：采集：僅在用戶主動(dòng)授權(quán)時(shí)采集圖像（需彈窗確認(rèn)“是否允許使用攝像頭拍攝故障”）、語(yǔ)音（明確告知“語(yǔ)音僅用于識(shí)別問(wèn)題描述”）；存儲(chǔ)：敏感數(shù)據(jù)（如用戶住址）加密存儲(chǔ)于本地設(shè)備，非敏感數(shù)據(jù)（如故障類型）匿名化后上傳至云；處理：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在不傳輸原始數(shù)據(jù)的前提下訓(xùn)練模型（如各社區(qū)本地模型協(xié)同優(yōu)化故障識(shí)別能力）。3.商業(yè)模式：收入來(lái)源：向物業(yè)收取服務(wù)年費(fèi)（每社區(qū)5000元/年，提供故障報(bào)修系統(tǒng)）；向用戶收取增值服務(wù)費(fèi)（老年陪伴功能月費(fèi)29元，含家屬通知服務(wù)）；廣告收入（與社區(qū)周邊商家合作，推送精準(zhǔn)活動(dòng)廣告）；成本結(jié)構(gòu)：技術(shù)研發(fā)（模型訓(xùn)練、服務(wù)器租賃，占比40%）；運(yùn)營(yíng)成本（地推團(tuán)隊(duì)、客服，占比30%）；數(shù)據(jù)合規(guī)（