2025年城市智能體測試題及答案一、城市智能體基礎能力測試（總分30分）題目1（10分）：多源異構數(shù)據(jù)融合精度測試場景：某城市核心區(qū)部署了500個交通攝像頭（4K，30幀/秒）、200個環(huán)境傳感器（溫濕度、PM2.5、噪音）、80個物聯(lián)網(wǎng)水表（5分鐘/次數(shù)據(jù)上傳）、150個5G基站（用戶流量實時監(jiān)測）。要求城市智能體在早高峰（7:30-9:00）期間，完成以下任務：（1）實時融合交通攝像頭的車流密度數(shù)據(jù)（需區(qū)分機動車、非機動車、行人）；（2）同步關聯(lián)環(huán)境傳感器的噪音數(shù)據(jù)（需識別施工噪音、交通噪音、商業(yè)噪音）；（3）結合水表數(shù)據(jù)判斷區(qū)域用水量異常（閾值：30分鐘內用水量超過歷史均值150%）；（4）整合5G基站流量數(shù)據(jù)，標注人流密集區(qū)域（流量峰值＞1000Mbps/平方公里）。要求：輸出融合后的數(shù)據(jù)誤差率（允許誤差范圍：交通分類誤差≤3%，噪音源識別誤差≤5%，用水異常誤報率≤2%，人流標注偏差≤200米）。答案解析：城市智能體需通過邊緣計算節(jié)點（部署于路口配電箱、基站機房）完成數(shù)據(jù)預處理：交通攝像頭采用YOLOv8改進模型（增加非機動車、行人細分類），實時輸出各車道每10秒的車流密度；環(huán)境傳感器通過聲音頻譜分析模型（基于ResNet-50訓練的噪音源分類器），結合攝像頭畫面驗證噪音類型；水表數(shù)據(jù)通過LSTM時間序列模型預測正常用水量，動態(tài)調整異常閾值；5G流量數(shù)據(jù)與電子圍欄（基于手機信令定位）交叉驗證人流位置。經(jīng)實測，交通分類誤差為2.1%（機動車99.2%、非機動車98.7%、行人97.9%），噪音源識別誤差為4.3%（施工噪音誤判為交通噪音占比2.1%），用水異常誤報率1.8%（因消防測試導致1次誤報），人流標注偏差平均150米（5G基站定位精度+信令校正）。總誤差率符合要求，得8.5分（扣1.5分因噪音源誤判）。二、場景化智能決策測試（總分40分）題目2（15分）：復雜交通場景動態(tài)優(yōu)化場景：某城市主干道“科技大道”（雙向8車道）連接高新區(qū)與老城區(qū)，早高峰（7:30-9:00）常發(fā)擁堵。測試當日7:45，智能體接收到以下信息：-科技大道與創(chuàng)新一路交叉口（東進口）車流排隊長度450米（歷史均值200米）；-科技大道與創(chuàng)業(yè)二路交叉口（南進口）發(fā)生2車追尾事故，占用1條車道，預計清障需20分鐘；-5輛通勤大巴（每輛載40人）需在8:00前通過科技大道與發(fā)展三路交叉口（北進口），以避免員工遲到；-氣象平臺預報8:10將有短時強降雨（小時降雨量30mm），可能影響能見度。要求：智能體需在5分鐘內生成信號配時調整方案，并預測調整后的平均車速提升幅度（歷史均值：18km/h）。答案解析：智能體通過數(shù)字孿生系統(tǒng)（1:1復刻道路及周邊建筑）模擬3種方案：方案1：優(yōu)先疏導創(chuàng)新一路東進口，將綠燈時長從45秒延長至60秒，同步縮短西進口綠燈至30秒；方案2：在創(chuàng)業(yè)二路事故點上游（科技大道與科興四路交叉口）設置可變車道，將西向1條車道臨時改為東向；方案3：為通勤大巴規(guī)劃“綠波帶”，調整發(fā)展三路北進口綠燈起始時間，確保大巴以40km/h勻速通過。結合降雨影響（能見度降低20%，建議車速≤30km/h），最終采用“方案2+方案3”組合：-科興四路交叉口西進口可變車道切換（7:50-8:20），東向車道數(shù)從3條增至4條；-發(fā)展三路北進口綠燈提前15秒（7:58-8:03），設置“大巴優(yōu)先”虛擬標識（路側屏顯示）；-創(chuàng)新一路交叉口綠燈動態(tài)調整（7:55-8:10），東進口綠燈45秒→50秒（因降雨降低車流飽和流量）。經(jīng)實測，調整后科技大道平均車速提升至25km/h（+7km/h），通勤大巴準點率100%，事故點下游排隊長度從300米縮短至120米。得13分（扣2分因降雨導致部分社會車輛減速）。題目3（15分）：暴雨內澇應急響應場景：某城市“蓮花社區(qū)”（建成于2005年，管網(wǎng)設計標準1年一遇），測試當日14:00接氣象預警：14:30-16:30將出現(xiàn)小時降雨量50mm的暴雨（超管網(wǎng)設計標準4倍）。社區(qū)內有：-地下車庫（入口標高3.2米，車庫地坪標高2.8米）；-養(yǎng)老院（2樓及以上居住60人，1樓為活動區(qū)）；-菜市場（地面標高2.5米，日常積水風險點）；-3個雨水篦子（其中1個被落葉堵塞）。要求：智能體需完成以下任務：（1）提前15分鐘（14:15）發(fā)布風險預警；（2）協(xié)調排水、環(huán)衛(wèi)、社區(qū)、消防部門聯(lián)動；（3）預測內澇最嚴重區(qū)域及深度（精度±5cm）；（4）確保無人員傷亡、地下車庫無進水。答案解析：智能體通過“氣象-管網(wǎng)-地形”耦合模型（輸入：降雨強度、管網(wǎng)管徑/坡度、DEM高程數(shù)據(jù)）模擬積水過程：-14:15向社區(qū)居民推送預警（短信+智能音箱語音），重點提示地下車庫、養(yǎng)老院1樓、菜市場人員轉移；-調度環(huán)衛(wèi)車（14:20到達）清理堵塞雨水篦子，排水車（14:25到位）在菜市場入口架設移動泵（流量500m3/h）；-社區(qū)工作人員引導養(yǎng)老院1樓老人（12人）轉移至2樓活動室，地下車庫入口堆設防汛沙袋（高度50cm）；-預測內澇最嚴重區(qū)域為菜市場南側（地面標高2.3米），積水深度40cm（實際38cm），養(yǎng)老院1樓門口積水25cm（實際22cm）。實測結果：地下車庫入口沙袋有效（水位最高3.1米，低于地坪2.8米），菜市場通過移動泵排水（積水未超過10cm），所有人員提前轉移。得14分（扣1分因雨水篦子清理延遲5分鐘）。三、協(xié)同進化能力測試（總分30分）題目4（10分）：跨系統(tǒng)協(xié)同效率驗證場景：某城市“智慧醫(yī)療”“智慧交通”“智慧應急”系統(tǒng)已接入城市智能體。測試當日15:00，智能體接收到：-某三甲醫(yī)院急診科報告“1名胸痛患者（疑似心梗）需轉院至心腦血管?？漆t(yī)院，預計15:30出發(fā)”；-交通系統(tǒng)顯示，常規(guī)路線（長征路-朝陽路）15:30-16:00擁堵指數(shù)8.2（最高10）；-氣象系統(tǒng)預報15:40-16:00有短時大風（7-8級），可能導致部分路段樹木倒伏。要求：智能體需協(xié)調三系統(tǒng)，生成最優(yōu)轉運方案（目標：轉運時間≤25分鐘，比常規(guī)路線縮短40%以上）。答案解析：智能體通過“醫(yī)療優(yōu)先級-交通實時狀態(tài)-氣象風險”多目標優(yōu)化模型（權重：醫(yī)療30%、交通50%、氣象20%）評估3條路線：-路線A（常規(guī)路線）：預估時間42分鐘（擁堵+可能的樹木倒伏風險）；-路線B（繞行快速路：金海路-科技橋）：預估時間28分鐘（需穿越1個施工路段，存在5%的通行障礙風險）；-路線C（下穿隧道：長江隧道-彩虹路）：預估時間22分鐘（隧道內無樹木，抗風能力強，但隧道口有1處臨時交通管制）。最終選擇路線C，協(xié)調交通系統(tǒng)臨時解除隧道口管制（15:30-15:50），同步調度2名交警在隧道出口引導；醫(yī)療系統(tǒng)提前通知?？漆t(yī)院準備急救設備；氣象系統(tǒng)實時監(jiān)測隧道周邊風速（實測最大6級，無風險）。轉運實際耗時23分鐘（比常規(guī)縮短45%），患者20分鐘內到達導管室。得9分（扣1分因臨時管制解除流程耗時2分鐘）。題目5（10分）：自我進化能力評估場景：城市智能體已運行1年，需驗證其是否通過歷史數(shù)據(jù)學習優(yōu)化決策模型。選取2024年同期（相同日期、相似氣象條件）的“晚高峰交通優(yōu)化”案例對比：-2024年：智能體采用固定綠波帶方案，平均車速22km/h，乘客等待時長85秒/紅燈；-2025年：要求智能體基于2024年數(shù)據(jù)（含2000次擁堵事件、500次突發(fā)事故）優(yōu)化模型，提升平均車速至25km/h以上，等待時長降至70秒以下。答案解析：智能體通過強化學習（PPO算法）優(yōu)化信號配時策略，輸入變量增加“前30分鐘車流趨勢”“周邊停車場剩余車位”“公交到站時間”等新維度。2025年測試日晚高峰（17:30-19:00）數(shù)據(jù)顯示：-平均車速26.5km/h（+4.5km/h）；-乘客等待時長68秒（-17秒）；