2025年工業(yè)AI應(yīng)用技術(shù)測試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項(xiàng)的字母填在括號內(nèi)，每題2分，共20分）1.以下哪一項(xiàng)不屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.數(shù)據(jù)量巨大（BigData）B.數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）C.數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快（Velocity）D.數(shù)據(jù)價值密度高2.在工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)中，利用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)來預(yù)測未來可能發(fā)生的故障，主要應(yīng)用了哪種機(jī)器學(xué)習(xí)類型？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)3.工業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)用于識別和抓取特定零件，主要依賴哪種AI技術(shù)？（）A.自然語言處理B.時序預(yù)測C.計(jì)算機(jī)視覺D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)4.以下哪個術(shù)語描述的是利用模型對工業(yè)生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和調(diào)整？（）A.預(yù)測性維護(hù)B.精益生產(chǎn)C.數(shù)字孿生D.過程優(yōu)化5.工業(yè)AI應(yīng)用中，為了保護(hù)企業(yè)核心數(shù)據(jù)隱私，同時又能利用外部數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，哪種技術(shù)具有優(yōu)勢？（）A.云計(jì)算B.邊緣計(jì)算C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)D.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)6.生成式AI在工業(yè)領(lǐng)域的一個潛在應(yīng)用是？（）A.自動生成設(shè)備故障診斷報(bào)告B.自動進(jìn)行工業(yè)零件的3D建模C.自動優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃D.以上都是7.工業(yè)AI系統(tǒng)部署時，選擇將模型直接運(yùn)行在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上，其主要優(yōu)勢是？（）A.降低網(wǎng)絡(luò)傳輸成本B.提高實(shí)時響應(yīng)速度C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.以上都是8.對工業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行表面缺陷自動檢測，通常需要采集哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.設(shè)備運(yùn)行參數(shù)B.生產(chǎn)日志C.圖像或視頻D.原材料成分9.在工業(yè)質(zhì)量控制的AI應(yīng)用中，將產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)輸入一個分類模型，目的是？（）A.預(yù)測產(chǎn)品生命周期B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式C.判斷產(chǎn)品是否合格D.優(yōu)化產(chǎn)品生產(chǎn)工藝10.下列哪項(xiàng)不是工業(yè)AI應(yīng)用可能帶來的倫理挑戰(zhàn)？（）A.模型決策偏見B.數(shù)據(jù)安全與隱私泄露C.人機(jī)協(xié)作中的安全問題D.自動化導(dǎo)致的普遍失業(yè)二、判斷題（請將“正確”或“錯誤”填在括號內(nèi)，每題1分，共10分）1.深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此在數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高的工業(yè)場景中應(yīng)用受限。（）2.工業(yè)AI的核心目標(biāo)是完全取代人工操作。（）3.數(shù)字孿生技術(shù)可以在虛擬空間中精確模擬物理世界的工業(yè)設(shè)備或系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。（）4.邊緣計(jì)算使得工業(yè)AI應(yīng)用能夠脫離云平臺獨(dú)立運(yùn)行。（）5.工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析主要關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲和管理，而不涉及算法和模型。（）6.異常檢測算法在工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測中，主要用于識別正常運(yùn)行模式下的數(shù)據(jù)點(diǎn)。（）7.人工智能可以用于優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，例如預(yù)測原材料需求。（）8.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)僅限于處理二維圖像信息。（）9.將工業(yè)AI模型部署在云端，可以充分利用云端強(qiáng)大的計(jì)算資源。（）10.工業(yè)AI的應(yīng)用效果評估僅包括模型本身的準(zhǔn)確率。（）三、簡答題（請簡要回答下列問題，每題5分，共20分）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)制造中的主要應(yīng)用領(lǐng)域及其價值。2.簡述工業(yè)數(shù)據(jù)與通用數(shù)據(jù)在特性上主要有哪些區(qū)別。3.解釋什么是“過程優(yōu)化”，并舉例說明AI如何應(yīng)用于工業(yè)過程優(yōu)化。4.在工業(yè)AI項(xiàng)目實(shí)施中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包含哪些關(guān)鍵步驟？四、論述題（請圍繞以下主題展開論述，每題10分，共20分）1.結(jié)合一個具體的工業(yè)場景（如智能制造、設(shè)備維護(hù)、質(zhì)量控制等），論述如何設(shè)計(jì)一個基于AI的應(yīng)用方案，需要考慮哪些關(guān)鍵技術(shù)和環(huán)節(jié)。2.闡述邊緣計(jì)算在推動工業(yè)AI應(yīng)用落地方面的重要作用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。五、案例分析題（共30分）某大型制造企業(yè)希望引入AI技術(shù)提升其產(chǎn)品的表面質(zhì)量控制效率。目前，該企業(yè)依賴人工目檢，存在效率低、成本高、一致性差的問題。企業(yè)收集了大量的產(chǎn)品表面缺陷圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了初步標(biāo)注。請結(jié)合工業(yè)AI相關(guān)技術(shù)，分析如何構(gòu)建一個自動化的表面缺陷檢測系統(tǒng)，并說明：1.（8分）在模型選擇方面，可以考慮哪些具體的AI技術(shù)（如特定類型的算法模型）？簡述選擇理由。2.（7分）在系統(tǒng)部署方面，邊緣計(jì)算和云計(jì)算的方案各有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？該場景下傾向于哪種部署方式？說明理由。3.（8分）在實(shí)際應(yīng)用中，如何評估該系統(tǒng)的性能和效果？需要關(guān)注哪些關(guān)鍵指標(biāo)？4.（7分）除了技術(shù)層面，該AI應(yīng)用方案在實(shí)施過程中還需要考慮哪些非技術(shù)因素（如數(shù)據(jù)安全、人員培訓(xùn)、與現(xiàn)有產(chǎn)線的集成等）？試卷答案一、選擇題1.D解析：工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征通常強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量大、類型多樣、產(chǎn)生速度快、價值密度相對較低（但潛在價值高）。數(shù)據(jù)價值密度高并非其主要特征之一。2.A解析：預(yù)測性維護(hù)的核心是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來事件（故障），這屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，即利用標(biāo)記好的數(shù)據(jù)（歷史故障數(shù)據(jù)）訓(xùn)練模型進(jìn)行預(yù)測。3.C解析：機(jī)器人視覺系統(tǒng)處理圖像或視頻信息以識別物體、執(zhí)行抓取等任務(wù)，這正是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的核心應(yīng)用。4.D解析：過程優(yōu)化是指利用技術(shù)手段改進(jìn)生產(chǎn)流程，AI可以通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化點(diǎn)并提出調(diào)整建議，實(shí)現(xiàn)智能化的過程優(yōu)化。5.C解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，在多個參與方之間協(xié)同訓(xùn)練模型，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同時又能利用多方數(shù)據(jù)提升模型性能。6.D解析：生成式AI可以創(chuàng)造新的內(nèi)容，在工業(yè)中可用于生成設(shè)計(jì)圖、模擬場景、編寫報(bào)告等，A、B、C均是其在工業(yè)中的具體應(yīng)用實(shí)例。7.D解析：邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)放到靠近數(shù)據(jù)源的設(shè)備上，可以減少延遲、降低帶寬需求、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同時提高實(shí)時響應(yīng)能力。8.C解析：表面缺陷檢測直接處理產(chǎn)品圖像或視頻，以識別視覺上的異常，因此需要圖像或視頻數(shù)據(jù)。9.C解析：分類模型的目標(biāo)是將輸入數(shù)據(jù)劃分到預(yù)定義的類別中，在質(zhì)量控制在應(yīng)用中，類別通常是“合格”或“不合格”。10.D解析：自動化可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)，但普遍失業(yè)是過于絕對的描述，不是AI應(yīng)用的主要倫理挑戰(zhàn)。偏見、隱私、安全是更直接和普遍的倫理問題。二、判斷題1.錯誤解析：深度學(xué)習(xí)雖然需要大量數(shù)據(jù)，但工業(yè)領(lǐng)域也在發(fā)展小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法，降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。同時，其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力使其在復(fù)雜工業(yè)場景中仍有廣泛應(yīng)用價值。2.錯誤解析：工業(yè)AI的目標(biāo)是輔助人、增強(qiáng)人，提高效率和智能化水平，而不是完全取代人工操作，尤其是在需要復(fù)雜判斷、協(xié)作和創(chuàng)造性思維的環(huán)節(jié)。3.正確解析：數(shù)字孿生通過創(chuàng)建物理實(shí)體的動態(tài)虛擬模型，實(shí)現(xiàn)對其運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時模擬、監(jiān)控和分析。4.錯誤解析：邊緣計(jì)算并非脫離云平臺，而是作為云的延伸或補(bǔ)充，將部分任務(wù)下沉到邊緣，云端仍可提供全局協(xié)調(diào)、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)存儲等能力。5.錯誤解析：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析不僅涉及存儲管理，更重要的是利用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法挖掘數(shù)據(jù)中的價值，進(jìn)行預(yù)測、優(yōu)化和決策。6.錯誤解析：異常檢測的目標(biāo)是識別與正常模式顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)或事件，而不是正常運(yùn)行模式下的點(diǎn)。7.正確解析：AI可以通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、供應(yīng)鏈信息等，預(yù)測未來原材料的需求量，幫助企業(yè)優(yōu)化采購。8.錯誤解析：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不僅可以處理二維圖像，還可以處理三維點(diǎn)云、視頻序列等。9.正確解析：云端擁有強(qiáng)大的計(jì)算集群和豐富的AI資源，將模型部署在云端可以有效利用這些資源，尤其適用于需要大規(guī)模計(jì)算或模型更新頻繁的場景。10.錯誤解析：評估工業(yè)AI應(yīng)用效果需要綜合考慮多個指標(biāo)，包括模型性能（準(zhǔn)確率、召回率等）、業(yè)務(wù)價值（如效率提升、成本降低、良品率提高）、實(shí)時性、魯棒性、可解釋性以及部署和維護(hù)成本等。三、簡答題1.機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)制造中的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，其價值主要體現(xiàn)在：*預(yù)測性維護(hù)：通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測潛在故障，減少非計(jì)劃停機(jī)時間，降低維護(hù)成本。（價值：提高設(shè)備可靠性，降低運(yùn)維成本）*質(zhì)量控制：利用計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)自動檢測產(chǎn)品缺陷，提高檢測準(zhǔn)確性和效率，降低次品率。（價值：提升產(chǎn)品質(zhì)量，降低質(zhì)檢成本）*過程優(yōu)化：分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，識別瓶頸，優(yōu)化參數(shù)設(shè)置，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。（價值：提升生產(chǎn)效率，降低能耗和物料消耗）*供應(yīng)鏈優(yōu)化：預(yù)測需求，優(yōu)化庫存管理，智能調(diào)度物流，提高供應(yīng)鏈響應(yīng)速度和效率。（價值：降低供應(yīng)鏈成本，提高客戶滿意度）*智能排產(chǎn)：根據(jù)訂單、資源、工藝約束等，利用AI算法生成最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃。（價值：提高生產(chǎn)計(jì)劃的柔性和效率）2.工業(yè)數(shù)據(jù)與通用數(shù)據(jù)的主要區(qū)別包括：*時序性：工業(yè)數(shù)據(jù)（如設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)日志）通常是連續(xù)生成的時間序列數(shù)據(jù)，需要考慮時間維度上的關(guān)聯(lián)性和趨勢。*異構(gòu)性：工業(yè)數(shù)據(jù)來源多樣，類型復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（XML、JSON）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻）。*噪聲性和不完整性：傳感器可能產(chǎn)生噪聲，數(shù)據(jù)傳輸可能丟失，設(shè)備故障可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中斷，數(shù)據(jù)質(zhì)量不如通用數(shù)據(jù)理想。*領(lǐng)域特定性：工業(yè)數(shù)據(jù)具有強(qiáng)烈的領(lǐng)域背景，理解數(shù)據(jù)含義需要特定的工業(yè)知識，標(biāo)簽化和標(biāo)注規(guī)則也更具專業(yè)性。*安全與隱私敏感性：工業(yè)數(shù)據(jù)可能包含商業(yè)秘密甚至國家安全信息，對數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的要求更高。3.過程優(yōu)化是指改進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)流程以實(shí)現(xiàn)更高效、更經(jīng)濟(jì)、更高質(zhì)量的目標(biāo)。AI應(yīng)用于工業(yè)過程優(yōu)化主要體現(xiàn)在：*實(shí)時監(jiān)控與反饋：通過傳感器收集過程參數(shù)，AI系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)控生產(chǎn)狀態(tài)，并與預(yù)設(shè)目標(biāo)或模型預(yù)測進(jìn)行比較，及時發(fā)現(xiàn)問題并反饋。*異常檢測與診斷：AI模型可以學(xué)習(xí)正常運(yùn)行模式，檢測出偏離正常的過程變異，并輔助診斷原因。*參數(shù)尋優(yōu)：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)或優(yōu)化算法，AI可以自動調(diào)整關(guān)鍵工藝參數(shù)（如溫度、壓力、流量），以找到最優(yōu)設(shè)置，達(dá)到目標(biāo)（如最大化產(chǎn)量、最小化能耗）。*預(yù)測性調(diào)整：基于對過程動態(tài)的預(yù)測，AI系統(tǒng)可以提前進(jìn)行干預(yù)，例如調(diào)整設(shè)定值或啟動預(yù)防性措施，避免不良后果。4.工業(yè)AI項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包含以下關(guān)鍵步驟：*數(shù)據(jù)采集與集成：從各種來源（傳感器、數(shù)據(jù)庫、文件等）收集所需數(shù)據(jù)，并將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起。*數(shù)據(jù)清洗：處理數(shù)據(jù)中的缺失值（填充或刪除）、異常值（識別和處理）、重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。*數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型輸入的格式，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等，統(tǒng)一量綱，消除量綱差異。*特征工程：創(chuàng)建新的、更有信息量的特征，或選擇最相關(guān)的特征，去除冗余和不重要的特征，以提升模型性能。*數(shù)據(jù)標(biāo)注：對于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、打標(biāo)等標(biāo)注工作。四、論述題1.論述如何設(shè)計(jì)一個基于AI的應(yīng)用方案（以智能制造中的工藝參數(shù)優(yōu)化為例）：*需求分析與目標(biāo)設(shè)定：明確需要優(yōu)化的具體工藝參數(shù)（如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速），要達(dá)成的目標(biāo)（如提高產(chǎn)品良品率、縮短生產(chǎn)周期、降低能耗）。*數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備：部署傳感器采集生產(chǎn)過程中的實(shí)時數(shù)據(jù)，收集歷史生產(chǎn)記錄，整理相關(guān)工藝參數(shù)、物料信息、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。*模型選擇與設(shè)計(jì)：根據(jù)數(shù)據(jù)特性和優(yōu)化目標(biāo)，選擇合適的AI模型。例如，可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)模型（如回歸模型）預(yù)測給定參數(shù)下的產(chǎn)出結(jié)果；或使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓智能體自主學(xué)習(xí)最優(yōu)參數(shù)組合。需要考慮模型的解釋性，以便工人理解。*模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過交叉驗(yàn)證等方法評估模型性能和泛化能力。*系統(tǒng)集成與部署：將訓(xùn)練好的模型集成到生產(chǎn)控制系統(tǒng)中，可以是在線部署，實(shí)時根據(jù)模型建議調(diào)整參數(shù)；也可以是離線部署，定期生成優(yōu)化參數(shù)建議供人工參考。*效果評估與迭代：在實(shí)際應(yīng)用中監(jiān)控參數(shù)調(diào)整后的生產(chǎn)效果，收集新的數(shù)據(jù)，持續(xù)評估模型表現(xiàn)，并根據(jù)反饋對模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。*考慮因素：需要考慮參數(shù)調(diào)整的物理可行性、安全性，以及與現(xiàn)有自動化設(shè)備的兼容性。同時，需要培訓(xùn)操作人員理解和使用AI系統(tǒng)的建議。2.論述邊緣計(jì)算在推動工業(yè)AI應(yīng)用落地的重要作用及挑戰(zhàn)：*重要作用：*低延遲實(shí)時決策：工業(yè)生產(chǎn)過程往往要求快速響應(yīng)，邊緣計(jì)算將AI能力部署在靠近數(shù)據(jù)源的地方，可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)控、預(yù)警和決策，這對于實(shí)時控制、異?？焖偬幚碇陵P(guān)重要。*帶寬節(jié)?。翰皇撬袛?shù)據(jù)都需要傳輸?shù)皆贫颂幚恚吘壒?jié)點(diǎn)可以過濾、聚合數(shù)據(jù)，僅將關(guān)鍵信息或模型結(jié)果上傳云端，大大節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬成本。*數(shù)據(jù)隱私與安全：敏感的生產(chǎn)數(shù)據(jù)可以在本地處理，不外傳，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。*離線能力：即使網(wǎng)絡(luò)中斷，邊緣設(shè)備仍能獨(dú)立運(yùn)行AI應(yīng)用，保證基本的生產(chǎn)監(jiān)控或控制功能。*增強(qiáng)可靠性：分布式的邊緣節(jié)點(diǎn)可以提高整個系統(tǒng)的容錯能力。*面臨的挑戰(zhàn)：*邊緣設(shè)備資源限制：邊緣設(shè)備（如工控機(jī)、智能傳感器）的計(jì)算能力、內(nèi)存、存儲空間通常有限，部署復(fù)雜模型可能受限于資源。*異構(gòu)性與標(biāo)準(zhǔn)化：工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備種類繁多，標(biāo)準(zhǔn)不一，邊緣計(jì)算平臺的兼容性和互操作性面臨挑戰(zhàn)。*管理與維護(hù)復(fù)雜性：大量分布式的邊緣節(jié)點(diǎn)難以統(tǒng)一管理、更新和維護(hù)，需要有效的運(yùn)維策略和工具。*數(shù)據(jù)一致性與協(xié)同：邊緣節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步、模型協(xié)同、結(jié)果融合需要解決一致性問題。*安全風(fēng)險(xiǎn)：邊緣設(shè)備更靠近物理世界，一旦被攻破可能直接造成生產(chǎn)安全事故，安全防護(hù)面臨更大挑戰(zhàn)。五、案例分析題1.（8分）在模型選擇方面，可以考慮的具體AI技術(shù)及其理由：*卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：非常適合處理圖像數(shù)據(jù)，能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的空間層次特征，有效識別產(chǎn)品表面的微小、復(fù)雜缺陷（如裂紋、劃痕、色斑），是工業(yè)視覺質(zhì)檢的主流選擇。理由：針對性強(qiáng)，效果通常最好。*遷移學(xué)習(xí)（基于預(yù)訓(xùn)練CNN）：使用在大型通用圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上預(yù)訓(xùn)練的CNN模型，然后遷移到工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)。理由：可以顯著減少對工業(yè)領(lǐng)域特定標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，加快模型訓(xùn)練速度，并在數(shù)據(jù)量有限的情況下也能獲得較好的性能。*異常檢測算法（如基于Autoencoder或One-ClassSVM）：如果缺陷類型繁多且難以一一標(biāo)注，或者缺陷本身是正常模式下的小概率偏離，可以使用無監(jiān)督的異常檢測算法。理由：適用于未標(biāo)記數(shù)據(jù)，能發(fā)現(xiàn)未知類型的缺陷模式。*目標(biāo)檢測算法（如YOLO,SSD）：如果需要不僅檢測缺陷，還要定位缺陷在圖像中的精確位置，以便后續(xù)處理。理由：同時實(shí)現(xiàn)檢測和定位功能。2.（7分）邊緣計(jì)算與云計(jì)算方案的優(yōu)缺點(diǎn)及傾向性分析：*邊緣計(jì)算方案：*優(yōu)點(diǎn)：低延遲，實(shí)時性高，節(jié)省帶寬，數(shù)據(jù)隱私性好，部分網(wǎng)絡(luò)中斷時仍能工作。*缺點(diǎn)：邊緣設(shè)備資源有限，部署和維護(hù)復(fù)雜，一致性難保證，擴(kuò)展性相對受限。*云計(jì)算方案：*優(yōu)點(diǎn)：強(qiáng)大的計(jì)算和存儲能力，易于擴(kuò)展，集中管理方便，可以利用云端先進(jìn)模型和算法，數(shù)據(jù)全局分析能力強(qiáng)。*缺點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)延遲較高，可能受網(wǎng)絡(luò)狀況影響，數(shù)據(jù)傳輸可能存在隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)。*傾向性分析：對于表面缺陷檢測系統(tǒng)，尤其是需要高實(shí)時性（如在線實(shí)時監(jiān)控）和關(guān)注數(shù)據(jù)隱私的場景，傾向于采用邊緣計(jì)算方案。可以將實(shí)時檢測、初步告警等功能部署在邊緣側(cè)，利用其低延遲優(yōu)勢。對于復(fù)雜的模型訓(xùn)練、全局性能分析、長期數(shù)據(jù)存儲等任務(wù)，則可以部署在云端，與邊緣端協(xié)同工作。3.（8分）評估系統(tǒng)性能和效果的關(guān)鍵指標(biāo)：*模型性能指標(biāo)：*準(zhǔn)確率（Accuracy）：分類正確的樣本比例。*召回率（Recall）/真陽性率（TPR）：檢測出的正類（缺陷）占所有實(shí)際正類的比例，對于缺陷檢測，高召回率更重要。*精確率（Precision）：檢測出的正類中實(shí)際為正類的