2025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（每題2分，共20分）1.人工智能與制造業(yè)深度融合的核心技術(shù)不包括以下哪項(xiàng)？（）A.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)B.邊緣計(jì)算與實(shí)時(shí)控制技術(shù)C.通用大語(yǔ)言模型（如GPT-4）D.數(shù)字孿生建模與仿真技術(shù)2.以下哪項(xiàng)是制造業(yè)AI應(yīng)用中“小樣本學(xué)習(xí)”技術(shù)的主要解決場(chǎng)景？（）A.解決復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景中歷史數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題B.提升工業(yè)機(jī)器人多任務(wù)處理的泛化能力C.降低工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)中的誤報(bào)率D.優(yōu)化生產(chǎn)排程的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性3.根據(jù)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，人工智能在制造業(yè)的核心目標(biāo)是推動(dòng)（）。A.單一設(shè)備自動(dòng)化向全流程智能化升級(jí)B.企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化向跨產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同轉(zhuǎn)型C.產(chǎn)品功能集成向用戶需求驅(qū)動(dòng)的服務(wù)化延伸D.以上均是4.工業(yè)機(jī)器人“自主決策”能力的實(shí)現(xiàn)主要依賴于（）。A.高精度傳感器的部署密度B.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法C.5G網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延通信支持D.工業(yè)軟件的模塊化開(kāi)發(fā)平臺(tái)5.以下哪類企業(yè)最適合通過(guò)“AI+設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)”降低運(yùn)營(yíng)成本？（）A.電子元件組裝廠（設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化程度高）B.鋼鐵冶煉企業(yè)（關(guān)鍵設(shè)備價(jià)值高、停機(jī)損失大）C.服裝代工廠（訂單波動(dòng)大，設(shè)備利用率低）D.食品加工企業(yè)（設(shè)備清潔頻率高，故障率低）6.數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)的典型應(yīng)用不包括（）。A.新產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段的虛擬測(cè)試與優(yōu)化B.生產(chǎn)線上設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)鏡像監(jiān)控C.供應(yīng)鏈上下游庫(kù)存數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)同步D.客戶使用場(chǎng)景中產(chǎn)品性能的模擬分析7.制約中小企業(yè)AI落地的核心瓶頸是（）。A.缺乏明確的應(yīng)用場(chǎng)景需求B.工業(yè)數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注成本過(guò)高C.企業(yè)管理層對(duì)AI價(jià)值認(rèn)知不足D.政府補(bǔ)貼政策覆蓋范圍有限8.以下哪項(xiàng)是AI驅(qū)動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接路徑？（）A.通過(guò)能耗預(yù)測(cè)模型優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少能源浪費(fèi)B.利用生成式AI設(shè)計(jì)更輕量化的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)C.基于AI的廢料檢測(cè)與分類系統(tǒng)提升資源利用率D.以上均是9.工業(yè)AI系統(tǒng)的“可解釋性”主要解決的問(wèn)題是（）。A.降低系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的技術(shù)門(mén)檻B(tài).確保決策過(guò)程符合工業(yè)安全規(guī)范C.提升算法在不同場(chǎng)景下的泛化能力D.減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的人工干預(yù)10.我國(guó)制造業(yè)AI應(yīng)用的“卡脖子”技術(shù)主要集中在（）。A.工業(yè)級(jí)高可靠性傳感器B.通用型AI算法框架C.工業(yè)數(shù)據(jù)脫敏與加密技術(shù)D.跨平臺(tái)工業(yè)軟件接口協(xié)議二、判斷題（每題1分，共10分）1.制造業(yè)AI應(yīng)用必須依賴大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)，因此中小制造企業(yè)難以實(shí)施。（）2.邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同應(yīng)用，能夠解決工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)時(shí)性與算力需求的矛盾。（）3.數(shù)字孿生技術(shù)僅適用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，無(wú)法應(yīng)用于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。（）4.AI驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)排程系統(tǒng)可以完全替代人工經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)100%最優(yōu)調(diào)度。（）5.工業(yè)機(jī)器人“自主學(xué)習(xí)”能力的關(guān)鍵是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取海量通用數(shù)據(jù)。（）6.制造業(yè)AI落地的核心是“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”，即優(yōu)先選擇最先進(jìn)的AI算法。（）7.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是工業(yè)AI系統(tǒng)部署的必要前提，需嵌入全生命周期管理。（）8.AI賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的最終目標(biāo)是“機(jī)器換人”，降低人力成本。（）9.中小企業(yè)可通過(guò)“云化AI服務(wù)”模式（如訂閱制工業(yè)AI平臺(tái)）降低技術(shù)投入門(mén)檻。（）10.工業(yè)AI系統(tǒng)的“魯棒性”指系統(tǒng)在復(fù)雜、多變工業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行能力。（）三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述人工智能在制造業(yè)質(zhì)量管控中的典型應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)原理。2.分析“AI+供應(yīng)鏈協(xié)同”對(duì)制造業(yè)的價(jià)值，并列舉至少3項(xiàng)關(guān)鍵使能技術(shù)。3.說(shuō)明“小樣本學(xué)習(xí)”與“遷移學(xué)習(xí)”在工業(yè)AI中的區(qū)別與聯(lián)系。4.從數(shù)據(jù)、算法、場(chǎng)景三個(gè)維度，總結(jié)制造業(yè)AI落地的核心挑戰(zhàn)。5.結(jié)合《智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南（2023版）》，闡述AI相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)在制造業(yè)中的作用。四、論述題（每題15分，共30分）1.某汽車(chē)零部件制造企業(yè)計(jì)劃引入AI技術(shù)提升生產(chǎn)效率，但面臨“數(shù)據(jù)采集不全、算法匹配度低、員工抵觸”三大問(wèn)題。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一套分階段實(shí)施方案，并說(shuō)明各階段的關(guān)鍵任務(wù)與保障措施。2.結(jié)合“雙碳”目標(biāo)，論述人工智能如何從“生產(chǎn)端”“產(chǎn)品端”“服務(wù)端”協(xié)同推動(dòng)制造業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展，并舉例說(shuō)明典型應(yīng)用。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.C（通用大語(yǔ)言模型更適用于文本交互場(chǎng)景，制造業(yè)需專用工業(yè)模型）2.A（小樣本學(xué)習(xí)通過(guò)遷移、元學(xué)習(xí)等技術(shù)解決工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)少、標(biāo)注難問(wèn)題）3.D（規(guī)劃明確提出全流程、全鏈條、全要素升級(jí)目標(biāo)）4.B（強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)與環(huán)境交互優(yōu)化決策，是自主決策的核心算法）5.B（預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)高價(jià)值、高停機(jī)成本設(shè)備的經(jīng)濟(jì)性最顯著）6.C（供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)同步屬于協(xié)同平臺(tái)功能，非數(shù)字孿生核心）7.B（中小企業(yè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備不足、標(biāo)注專業(yè)人才匱乏是主因）8.D（三者均為AI推動(dòng)綠色制造的直接路徑）9.B（可解釋性確保AI決策符合工業(yè)安全、質(zhì)量規(guī)范，便于人工干預(yù)）10.A（工業(yè)傳感器的精度、可靠性仍依賴進(jìn)口，是關(guān)鍵短板）二、判斷題1.×（小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)可降低數(shù)據(jù)依賴，中小企業(yè)可通過(guò)場(chǎng)景聚焦實(shí)施）2.√（邊緣計(jì)算處理實(shí)時(shí)性需求高的本地?cái)?shù)據(jù)，云計(jì)算處理復(fù)雜分析，協(xié)同優(yōu)化資源）3.×（數(shù)字孿生貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)維全周期，如產(chǎn)線虛擬調(diào)試、設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維）4.×（AI排程需結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)整，因市場(chǎng)需求、設(shè)備突發(fā)故障等動(dòng)態(tài)因素?zé)o法完全預(yù)測(cè)）5.×（工業(yè)機(jī)器人需基于本場(chǎng)景的小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，通用數(shù)據(jù)無(wú)法滿足精度要求）6.×（核心是“需求驅(qū)動(dòng)”，需先明確具體痛點(diǎn)，再匹配適用技術(shù)）7.√（工業(yè)數(shù)據(jù)涉及工藝機(jī)密，安全需貫穿采集、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用全流程）8.×（最終目標(biāo)是“人機(jī)協(xié)同”，提升質(zhì)量、效率與創(chuàng)新能力，而非簡(jiǎn)單替代人力）9.√（云化服務(wù)可降低硬件、算法開(kāi)發(fā)成本，適合中小企業(yè)按需訂閱）10.√（魯棒性指抗干擾能力，如噪聲數(shù)據(jù)、環(huán)境變化下的穩(wěn)定輸出）三、簡(jiǎn)答題1.典型場(chǎng)景：①工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)（如精密零件表面缺陷識(shí)別）；②工藝參數(shù)實(shí)時(shí)優(yōu)化（如注塑成型溫度、壓力調(diào)整）；③質(zhì)量追溯與根因分析（通過(guò)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)定位缺陷來(lái)源）。技術(shù)原理：工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)依賴卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)適配不同缺陷類型；工藝優(yōu)化通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)或梯度提升樹(shù)（GBDT）建立工藝參數(shù)與質(zhì)量指標(biāo)的映射模型；根因分析利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）挖掘多維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，識(shí)別關(guān)鍵影響因素。2.價(jià)值：①降低庫(kù)存成本（通過(guò)需求預(yù)測(cè)減少冗余庫(kù)存）；②提升響應(yīng)速度（實(shí)時(shí)協(xié)同調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃）；③增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力（識(shí)別供應(yīng)鏈斷點(diǎn)并動(dòng)態(tài)替代）。關(guān)鍵技術(shù)：①需求預(yù)測(cè)算法（如LSTM時(shí)間序列模型）；②區(qū)塊鏈技術(shù)（保障跨企業(yè)數(shù)據(jù)可信共享）；③數(shù)字孿生供應(yīng)鏈（模擬不同擾動(dòng)下的協(xié)同效果）。3.區(qū)別：小樣本學(xué)習(xí)聚焦“少量標(biāo)注數(shù)據(jù)下的模型訓(xùn)練”（如利用元學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型）；遷移學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)“跨領(lǐng)域/任務(wù)的知識(shí)遷移”（如將電子元件檢測(cè)模型遷移至汽車(chē)零件檢測(cè)）。聯(lián)系：二者均旨在解決工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)不足問(wèn)題，常結(jié)合使用（如先通過(guò)遷移學(xué)習(xí)獲取基礎(chǔ)模型，再用小樣本學(xué)習(xí)微調(diào)適配具體場(chǎng)景）。4.數(shù)據(jù)維度：工業(yè)數(shù)據(jù)碎片化（多協(xié)議、多格式）、標(biāo)注成本高（需領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c）、質(zhì)量參差不齊（噪聲、缺失值多）。算法維度：通用算法難以適配工業(yè)場(chǎng)景（如對(duì)實(shí)時(shí)性、精度要求高）、可解釋性不足（影響工人信任）、魯棒性待提升（環(huán)境變化易失效）。場(chǎng)景維度：需求不明確（企業(yè)難以界定AI可解決的具體問(wèn)題）、跨部門(mén)協(xié)同難（IT與OT部門(mén)技術(shù)語(yǔ)言差異）、業(yè)務(wù)流程重構(gòu)成本高（需調(diào)整原有作業(yè)模式）。5.作用：①統(tǒng)一技術(shù)接口（如工業(yè)AI平臺(tái)與設(shè)備的通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)），降低系統(tǒng)集成成本；②規(guī)范數(shù)據(jù)格式（如制定工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)），提升數(shù)據(jù)互操作性；③明確安全要求（如工業(yè)AI系統(tǒng)的隱私保護(hù)規(guī)范），防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)；④定義評(píng)估指標(biāo)（如AI算法在質(zhì)量檢測(cè)中的準(zhǔn)確率閾值），便于效果量化與推廣。四、論述題1.分階段實(shí)施方案：第一階段：需求診斷與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（1-3個(gè)月）-關(guān)鍵任務(wù)：聯(lián)合生產(chǎn)、質(zhì)量、IT部門(mén)梳理核心痛點(diǎn)（如某工序不良率高、換線時(shí)間長(zhǎng)）；部署低成本數(shù)據(jù)采集設(shè)備（如邊緣網(wǎng)關(guān)），優(yōu)先采集關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)（溫度、振動(dòng)、能耗）；邀請(qǐng)領(lǐng)域?qū)＜覙?biāo)注小樣本缺陷數(shù)據(jù)（如1000張次品圖像）。-保障措施：成立跨部門(mén)專項(xiàng)組（生產(chǎn)主管+IT工程師+外部顧問(wèn)）；簽訂數(shù)據(jù)安全協(xié)議，明確數(shù)據(jù)使用權(quán)限。第二階段：輕量化模型驗(yàn)證（3-6個(gè)月）-關(guān)鍵任務(wù)：針對(duì)選定場(chǎng)景（如軸承表面缺陷檢測(cè)），采用遷移學(xué)習(xí)（基于預(yù)訓(xùn)練的ResNet模型）+小樣本微調(diào)，開(kāi)發(fā)輕量化AI模型；在產(chǎn)線旁部署邊緣計(jì)算設(shè)備運(yùn)行模型，與人工檢測(cè)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證準(zhǔn)確率（目標(biāo)≥95%）；開(kāi)展員工培訓(xùn)（操作界面、異常處理流程）。-保障措施：選擇低代碼AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)（如華為ModelArts）降低技術(shù)門(mén)檻；設(shè)置“試點(diǎn)獎(jiǎng)勵(lì)”激勵(lì)員工參與測(cè)試。第三階段：規(guī)?；茝V與迭代（6-12個(gè)月）-關(guān)鍵任務(wù)：將驗(yàn)證成功的模型擴(kuò)展至其他相似工序（如齒輪檢測(cè)）；優(yōu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（補(bǔ)充環(huán)境傳感器，如溫濕度），提升模型魯棒性；建立“AI+人工”協(xié)同機(jī)制（AI預(yù)警→人工復(fù)核），減少員工抵觸；基于運(yùn)行數(shù)據(jù)持續(xù)迭代模型（每月更新一次）。-保障措施：與高校/科研機(jī)構(gòu)合作建立工業(yè)AI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室；申請(qǐng)地方政府“智能制造”專項(xiàng)補(bǔ)貼，降低硬件投入成本。2.生產(chǎn)端：通過(guò)AI優(yōu)化能耗與排放。例如，鋼鐵企業(yè)利用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)高爐爐溫、煤氣流量，動(dòng)態(tài)調(diào)整燃料配比，降低噸鋼能耗（如寶鋼應(yīng)用AI后，加熱爐能耗降低8%）；化工企業(yè)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化反應(yīng)釜參數(shù)，減少有害副產(chǎn)物生成。產(chǎn)品端：AI驅(qū)動(dòng)綠色設(shè)計(jì)。生成式AI可基于材料性能數(shù)據(jù)庫(kù)，自動(dòng)設(shè)計(jì)輕量化、可回收的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)（如寧德時(shí)代用AI設(shè)計(jì)電池包，減重15%同時(shí)保持強(qiáng)度）；數(shù)字孿生技術(shù)模擬產(chǎn)品全生命周期碳排放（從生產(chǎn)到報(bào)廢），輔助選擇低碳材料。