2025年甘肅省公需課《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（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)屬于人工智能在制造業(yè)中“決策優(yōu)化”場景的典型應(yīng)用？A.基于計(jì)算機(jī)視覺的表面缺陷檢測B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的生產(chǎn)排程優(yōu)化C.基于傳感器的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測D.基于工業(yè)機(jī)器人的自動(dòng)化裝配答案：B解析：決策優(yōu)化強(qiáng)調(diào)通過AI算法對生產(chǎn)計(jì)劃、資源調(diào)度等復(fù)雜決策問題進(jìn)行優(yōu)化，生產(chǎn)排程優(yōu)化直接涉及決策層面；A、C、D分別屬于檢測、監(jiān)測和執(zhí)行層應(yīng)用。2.工業(yè)領(lǐng)域中，“數(shù)字孿生”技術(shù)的核心是：A.實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)B.構(gòu)建物理實(shí)體的虛擬映射C.實(shí)現(xiàn)跨工廠的協(xié)同生產(chǎn)D.提升工業(yè)機(jī)器人的精度答案：B解析：數(shù)字孿生通過建立物理實(shí)體（如設(shè)備、產(chǎn)線）的虛擬模型，實(shí)現(xiàn)對實(shí)體狀態(tài)的實(shí)時(shí)模擬與預(yù)測，核心是“虛擬映射”。3.制造業(yè)中，AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測性維護(hù)主要依賴以下哪類技術(shù)？A.自然語言處理（NLP）B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.時(shí)間序列預(yù)測模型D.計(jì)算機(jī)視覺答案：C解析：預(yù)測性維護(hù)需要分析設(shè)備運(yùn)行的時(shí)序數(shù)據(jù)（如振動(dòng)、溫度），時(shí)間序列預(yù)測模型（如LSTM、Transformer）是核心技術(shù)。4.以下哪項(xiàng)不屬于智能制造系統(tǒng)的“自決策”特征？A.產(chǎn)線根據(jù)訂單變化自動(dòng)調(diào)整工藝參數(shù)B.設(shè)備故障時(shí)自動(dòng)觸發(fā)備用生產(chǎn)方案C.工人通過操作面板手動(dòng)修改生產(chǎn)計(jì)劃D.質(zhì)量檢測系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記缺陷并反饋至工藝端答案：C解析：“自決策”強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)自主完成決策，C選項(xiàng)為人工干預(yù)，不屬于自決策。5.工業(yè)數(shù)據(jù)中，“臟數(shù)據(jù)”的主要危害是：A.增加存儲成本B.導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練偏差C.降低網(wǎng)絡(luò)傳輸速率D.影響設(shè)備物理性能答案：B解析：臟數(shù)據(jù)（如缺失值、錯(cuò)誤值、重復(fù)值）會(huì)直接影響AI模型的訓(xùn)練效果，導(dǎo)致模型預(yù)測不準(zhǔn)確。6.甘肅某裝備制造企業(yè)引入AI質(zhì)量檢測系統(tǒng)后，最可能直接提升的指標(biāo)是：A.原材料采購成本B.產(chǎn)品一次合格率C.工人勞動(dòng)強(qiáng)度D.設(shè)備能耗水平答案：B解析：AI質(zhì)量檢測通過高精度識別缺陷，減少漏檢、誤檢，直接提升產(chǎn)品一次合格率。7.以下哪種AI技術(shù)最適合解決多品種小批量生產(chǎn)中的工藝參數(shù)優(yōu)化問題？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.遷移學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案：D解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過“試錯(cuò)-反饋”機(jī)制優(yōu)化決策，適合動(dòng)態(tài)環(huán)境下的參數(shù)調(diào)整（如多品種小批量生產(chǎn)中的工藝優(yōu)化）。8.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，“邊緣層”的主要功能是：A.存儲和分析海量工業(yè)數(shù)據(jù)B.實(shí)現(xiàn)設(shè)備與平臺的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互C.提供可視化的生產(chǎn)管理界面D.開發(fā)行業(yè)專屬AI算法模型答案：B解析：邊緣層位于設(shè)備與云端之間，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、預(yù)處理和傳輸，是連接物理設(shè)備與平臺的關(guān)鍵。9.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“小樣本學(xué)習(xí)”技術(shù)的主要價(jià)值在于：A.降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)量的依賴B.提升模型的泛化能力C.減少計(jì)算資源消耗D.增強(qiáng)模型的可解釋性答案：A解析：制造業(yè)中高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)（如缺陷樣本）往往稀缺，小樣本學(xué)習(xí)通過少量樣本訓(xùn)練有效模型，解決數(shù)據(jù)不足問題。10.以下哪項(xiàng)屬于AI賦能制造業(yè)“綠色化”的典型場景？A.基于AI的能耗預(yù)測與優(yōu)化系統(tǒng)B.基于AI的客戶需求預(yù)測模型C.基于AI的供應(yīng)鏈庫存管理系統(tǒng)D.基于AI的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)工具答案：A解析：綠色化聚焦節(jié)能減排，能耗預(yù)測與優(yōu)化系統(tǒng)通過AI降低生產(chǎn)過程中的能源消耗，符合綠色發(fā)展目標(biāo)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分，少選、錯(cuò)選均不得分）1.人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心路徑包括：A.推動(dòng)生產(chǎn)過程的智能化決策B.提升設(shè)備的自主感知與控制能力C.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)貫通D.降低一線操作工人數(shù)量答案：ABC解析：AI賦能的核心是通過技術(shù)升級優(yōu)化生產(chǎn)效率、質(zhì)量與資源配置，D選項(xiàng)“降低工人數(shù)量”是結(jié)果而非核心路徑。2.制造業(yè)AI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括：A.數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘D.數(shù)據(jù)存儲的物理安全答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)治理需覆蓋“采、存、用、管”全流程，包括標(biāo)準(zhǔn)化采集、隱私保護(hù)、價(jià)值挖掘及物理安全。3.甘肅制造業(yè)（如裝備制造、新材料）引入AI技術(shù)的主要需求包括：A.解決多品種小批量生產(chǎn)的柔性問題B.提升高端產(chǎn)品的質(zhì)量一致性C.降低高原環(huán)境下設(shè)備維護(hù)成本D.替代所有人工操作以降低成本答案：ABC解析：甘肅制造業(yè)多涉及復(fù)雜工況（如高原、高濕）、多品種生產(chǎn)需求，AI可提升柔性和質(zhì)量，但“替代所有人工”不符合實(shí)際。4.工業(yè)AI模型的“可解釋性”對制造業(yè)的意義在于：A.幫助工程師理解模型決策邏輯B.降低模型應(yīng)用的法律風(fēng)險(xiǎn)C.便于優(yōu)化模型參數(shù)D.完全替代人工經(jīng)驗(yàn)答案：ABC解析：可解釋性提升模型可信度，但無法“完全替代人工經(jīng)驗(yàn)”，D錯(cuò)誤。5.以下哪些技術(shù)屬于“AI+制造”的使能技術(shù)？A.5G通信技術(shù)B.數(shù)字孿生C.區(qū)塊鏈D.工業(yè)機(jī)器人答案：ABCD解析：5G（低時(shí)延通信）、數(shù)字孿生（虛擬映射）、區(qū)塊鏈（數(shù)據(jù)可信共享）、工業(yè)機(jī)器人（執(zhí)行載體）均為關(guān)鍵使能技術(shù)。6.制造業(yè)AI應(yīng)用的主要挑戰(zhàn)包括：A.工業(yè)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重B.行業(yè)專用算法研發(fā)成本高C.一線工人數(shù)字技能不足D.所有設(shè)備均需更換為智能設(shè)備答案：ABC解析：D選項(xiàng)“所有設(shè)備更換”不符合實(shí)際，AI可通過改造現(xiàn)有設(shè)備（如加裝傳感器）實(shí)現(xiàn)賦能。7.以下屬于AI驅(qū)動(dòng)的“智能排產(chǎn)”優(yōu)勢的是：A.考慮訂單交期、設(shè)備產(chǎn)能等多約束條件B.實(shí)時(shí)響應(yīng)生產(chǎn)異常（如設(shè)備故障）C.完全依賴歷史經(jīng)驗(yàn)制定計(jì)劃D.降低庫存積壓和交期延誤風(fēng)險(xiǎn)答案：ABD解析：智能排產(chǎn)通過算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化，而非“依賴歷史經(jīng)驗(yàn)”，C錯(cuò)誤。8.甘肅推動(dòng)“AI+制造業(yè)”融合的政策支持方向包括：A.建設(shè)行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺B.培育本地AI解決方案服務(wù)商C.開展制造業(yè)工人數(shù)字技能培訓(xùn)D.限制傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)能答案：ABC解析：政策支持應(yīng)聚焦賦能而非限制，D錯(cuò)誤。9.工業(yè)計(jì)算機(jī)視覺在制造業(yè)中的應(yīng)用場景包括：A.金屬零件表面劃痕檢測B.電子元件焊接點(diǎn)質(zhì)量判斷C.倉庫貨物數(shù)量盤點(diǎn)D.設(shè)備運(yùn)行溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測答案：ABC解析：設(shè)備溫度監(jiān)測通常通過傳感器實(shí)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)視覺主要用于圖像識別類任務(wù)，D錯(cuò)誤。10.AI賦能制造業(yè)對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響包括：A.推動(dòng)制造企業(yè)向“制造+服務(wù)”轉(zhuǎn)型B.促進(jìn)跨行業(yè)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同創(chuàng)新C.降低中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻D.減少對供應(yīng)鏈穩(wěn)定性的依賴答案：ABC解析：AI提升供應(yīng)鏈管理能力，但不會(huì)“減少依賴”，D錯(cuò)誤。三、判斷題（每題1分，共10分，正確填“√”，錯(cuò)誤填“×”）1.弱人工智能只能完成特定任務(wù)，而強(qiáng)人工智能具備通用智能，目前制造業(yè)應(yīng)用的AI均屬于弱人工智能。（）答案：√解析：當(dāng)前AI技術(shù)尚未實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，制造業(yè)應(yīng)用均為針對特定場景的弱人工智能。2.工業(yè)機(jī)器人的“示教編程”屬于AI技術(shù)的應(yīng)用。（）答案：×解析：示教編程是通過人工引導(dǎo)記錄動(dòng)作，不涉及自主學(xué)習(xí)，不屬于AI技術(shù)。3.制造業(yè)中，AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，模型效果一定越好。（）答案：×解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量（如標(biāo)注準(zhǔn)確性、代表性）比數(shù)量更關(guān)鍵，低質(zhì)量數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致模型過擬合。4.數(shù)字孿生技術(shù)可以完全替代物理實(shí)驗(yàn)，降低新產(chǎn)品研發(fā)成本。（）答案：×解析：數(shù)字孿生是輔助工具，關(guān)鍵驗(yàn)證仍需物理實(shí)驗(yàn)，無法“完全替代”。5.邊緣計(jì)算在智能制造中主要用于處理實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)（如設(shè)備故障預(yù)警）。（）答案：√解析：邊緣計(jì)算在設(shè)備端就近處理數(shù)據(jù)，滿足實(shí)時(shí)性需求，適合故障預(yù)警等場景。6.甘肅制造業(yè)因地處西部，AI應(yīng)用需求低于東部地區(qū)，無需重點(diǎn)布局。（）答案：×解析：甘肅制造業(yè)（如新能源裝備、新材料）存在特殊工況需求，AI可解決傳統(tǒng)技術(shù)難以應(yīng)對的問題，需重點(diǎn)布局。7.AI質(zhì)量檢測系統(tǒng)的誤檢率越低越好，因此應(yīng)追求0誤檢率。（）答案：×解析：0誤檢率可能導(dǎo)致漏檢率上升，需在誤檢與漏檢之間平衡，根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定閾值。8.工業(yè)數(shù)據(jù)的“時(shí)效性”是指數(shù)據(jù)需在產(chǎn)生后立即用于模型訓(xùn)練。（）答案：×解析：時(shí)效性指數(shù)據(jù)在特定時(shí)間范圍內(nèi)有效（如設(shè)備異常數(shù)據(jù)需及時(shí)處理），并非所有數(shù)據(jù)都需立即訓(xùn)練。9.AI賦能制造業(yè)會(huì)導(dǎo)致大量工人失業(yè)，因此應(yīng)限制其發(fā)展。（）答案：×解析：AI將推動(dòng)工人技能升級（如從操作崗轉(zhuǎn)向運(yùn)維、算法輔助崗），而非單純失業(yè)，應(yīng)引導(dǎo)轉(zhuǎn)型而非限制。10.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“黑箱模型”（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）因不可解釋，完全無法應(yīng)用于關(guān)鍵決策場景。（）答案：×解析：通過可解釋性技術(shù)（如LIME、SHAP）可部分解析黑箱模型，在關(guān)鍵場景中仍可謹(jǐn)慎應(yīng)用。四、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述AI驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)質(zhì)量檢測與傳統(tǒng)人工檢測的核心差異。答案：（1）檢測精度：AI基于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)，可識別微米級缺陷（如金屬表面劃痕），遠(yuǎn)超人工肉眼極限；（2）檢測效率：AI系統(tǒng)可24小時(shí)連續(xù)工作，單件檢測時(shí)間從人工的數(shù)秒縮短至毫秒級；（3）一致性：人工檢測受疲勞、經(jīng)驗(yàn)影響，誤差波動(dòng)大；AI模型輸出結(jié)果穩(wěn)定，一致性高；（4）數(shù)據(jù)價(jià)值：AI檢測可記錄缺陷類型、位置等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用于工藝優(yōu)化，傳統(tǒng)檢測僅輸出“合格/不合格”結(jié)論。2.說明“AI+工業(yè)機(jī)器人”的融合對制造業(yè)的主要價(jià)值。答案：（1）提升柔性：傳統(tǒng)機(jī)器人依賴固定編程，AI賦予其環(huán)境感知（如視覺識別）和自主決策能力，可適應(yīng)多品種小批量生產(chǎn)；（2）優(yōu)化協(xié)作：通過多機(jī)器人協(xié)同算法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)），實(shí)現(xiàn)機(jī)器人與工人、機(jī)器人之間的安全高效協(xié)作；（3）降低維護(hù)成本：AI可預(yù)測機(jī)器人關(guān)鍵部件（如關(guān)節(jié)、伺服電機(jī)）的磨損狀態(tài)，提前維護(hù)避免停機(jī)；（4）擴(kuò)展應(yīng)用場景：結(jié)合力覺傳感器和AI控制算法，機(jī)器人可完成精密裝配（如電子元件）、復(fù)雜曲面加工等高精度任務(wù)。3.分析甘肅制造業(yè)（如新能源裝備制造）引入AI技術(shù)的特殊需求。答案：（1）復(fù)雜工況適應(yīng)：甘肅部分地區(qū)（如河西走廊）存在高原、溫差大、風(fēng)沙多等環(huán)境，設(shè)備易受極端條件影響，AI需優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)濾波算法，提升設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確性；（2）多品種小批量生產(chǎn)：新能源裝備（如風(fēng)電葉片、光伏組件）需求波動(dòng)大，AI需支持快速工藝參數(shù)調(diào)整和生產(chǎn)排程優(yōu)化，降低換線成本；（3）質(zhì)量一致性要求高：高端裝備（如核級材料）對缺陷容忍度極低，AI需開發(fā)高靈敏度檢測模型，減少人工漏檢風(fēng)險(xiǎn)；（4）遠(yuǎn)程運(yùn)維需求：部分制造基地位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，AI可通過數(shù)字孿生和遠(yuǎn)程控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的遠(yuǎn)程診斷與修復(fù)，降低現(xiàn)場維護(hù)成本。4.簡述制造業(yè)數(shù)據(jù)要素市場化配置的關(guān)鍵步驟。答案：（1）數(shù)據(jù)確權(quán)：明確工業(yè)數(shù)據(jù)的所有權(quán)（企業(yè)）、使用權(quán)（合作方）、收益權(quán)（按貢獻(xiàn)分配），解決“誰的數(shù)據(jù)”問題；（2）數(shù)據(jù)脫敏與標(biāo)準(zhǔn)化：通過脫敏技術(shù)（如匿名化、加密）保護(hù)隱私，制定行業(yè)數(shù)據(jù)格式、接口標(biāo)準(zhǔn)，解決“數(shù)據(jù)可用不可見”問題；（3）交易平臺建設(shè)：搭建合規(guī)的數(shù)據(jù)交易平臺，提供數(shù)據(jù)定價(jià)、交易撮合、安全驗(yàn)證等服務(wù)，解決“如何交易”問題；（4）價(jià)值挖掘與應(yīng)用：引導(dǎo)企業(yè)通過購買/共享數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)（如供應(yīng)商協(xié)同、需求預(yù)測），釋放數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，解決“如何用數(shù)據(jù)”問題。5.列舉AI賦能制造業(yè)需重點(diǎn)關(guān)注的安全風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對措施。答案：（1）數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)數(shù)據(jù)（如工藝參數(shù)、客戶訂單）泄露可能導(dǎo)致商業(yè)損失。應(yīng)對：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)（本地訓(xùn)練、模型共享）、區(qū)塊鏈存證等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)“可用不可見”；（2）模型安全風(fēng)險(xiǎn)：AI模型可能被惡意輸入（如對抗樣本）誤導(dǎo)，導(dǎo)致錯(cuò)誤決策（如誤判合格產(chǎn)品為缺陷）。應(yīng)對：開發(fā)抗攻擊模型（如魯棒訓(xùn)練），建立模型輸出驗(yàn)證機(jī)制；（3）設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)：AI控制的設(shè)備（如機(jī)器人）因算法故障可能引發(fā)生產(chǎn)事故。應(yīng)對：設(shè)置“人機(jī)協(xié)同”模式（人工可干預(yù)），建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控與緊急停機(jī)機(jī)制；（4）倫理安全風(fēng)險(xiǎn)：AI替代部分崗位可能引發(fā)員工抵觸。應(yīng)對：開展技能培訓(xùn)（如AI操作、數(shù)據(jù)分析師），推動(dòng)工人向高價(jià)值崗位轉(zhuǎn)型。五、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合甘肅制造業(yè)現(xiàn)狀（如裝備制造、新材料、新能源），論述如何通過AI技術(shù)推動(dòng)其向“高端化、智能化、綠色化”轉(zhuǎn)型。答案：甘肅制造業(yè)以裝備制造（如蘭州石化裝備、金川集團(tuán)鎳鈷材料設(shè)備）、新材料（如碳纖維、稀土功能材料）、新能源（如風(fēng)電、光伏裝備）為支柱，但面臨高端產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性不足、生產(chǎn)柔性低、能耗偏高等問題。AI技術(shù)可從以下三方面推動(dòng)轉(zhuǎn)型：（1）高端化：針對新材料（如高性能合金）生產(chǎn)中成分控制精度要求高的問題，引入AI工藝優(yōu)化模型。通過采集冶煉溫度、時(shí)間、原料配比等數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測材料性能，動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)，提升高端產(chǎn)品一次合格率（如從85%提升至95%）。例如，金川集團(tuán)可利用AI優(yōu)化鎳基合金的熱處理工藝，減少成分偏析，滿足航空航天領(lǐng)域的嚴(yán)苛要求。（2）智能化：針對多品種小批量的新能源裝備（如光伏逆變器）生產(chǎn)需求，部署AI智能排產(chǎn)系統(tǒng)。系統(tǒng)通過分析訂單交期、設(shè)備產(chǎn)能、原材料庫存等多源數(shù)據(jù)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，縮短換線時(shí)間（如從4小時(shí)縮短至1小時(shí)），提升產(chǎn)線利用率（如從60%提升至80%）。同時(shí)，通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建虛擬產(chǎn)線，模擬不同排產(chǎn)方案的效果，降低實(shí)際生產(chǎn)試錯(cuò)成本。（3）綠色化：針對裝備制造過程中能耗高的問題（如鑄造、熱處理環(huán)節(jié)），開發(fā)AI能耗預(yù)測與優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集設(shè)備能耗、生產(chǎn)負(fù)荷、環(huán)境溫度等數(shù)據(jù)，訓(xùn)練時(shí)間序列模型預(yù)測能耗峰值，結(jié)合優(yōu)化算法調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏（如錯(cuò)峰生產(chǎn)），降低單位產(chǎn)品能耗（如減少15%）。例如，蘭州電機(jī)廠可通過AI優(yōu)化電機(jī)繞組加工的電力使用，減少碳排放，符合“雙碳”目標(biāo)。綜上，AI技術(shù)通過精準(zhǔn)優(yōu)化工藝、動(dòng)態(tài)調(diào)度資源、智能管控能耗，助力甘肅制造業(yè)向“三高”轉(zhuǎn)型，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。2.論述AI與