2025年廣東省專業(yè)技術(shù)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、單項選擇題（每題2分，共20分）1.人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心目標是（）。A.降低勞動力成本B.實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升與產(chǎn)業(yè)升級C.替代傳統(tǒng)制造設備D.提高單一環(huán)節(jié)的自動化水平2.在制造業(yè)中，基于機器學習的智能質(zhì)檢技術(shù)主要解決的痛點是（）。A.設備能耗過高B.人工檢測效率低、誤檢率高C.原材料采購周期長D.生產(chǎn)線布局不合理3.數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中的典型應用場景是（）。A.優(yōu)化產(chǎn)品外觀設計B.實時模擬生產(chǎn)線運行并預測故障C.提升員工操作培訓效率D.降低物流運輸成本4.廣東省推動“AI+制造業(yè)”融合的關(guān)鍵基礎優(yōu)勢是（）。A.豐富的礦產(chǎn)資源B.全國領先的電子信息產(chǎn)業(yè)集群與數(shù)據(jù)資源C.傳統(tǒng)制造業(yè)規(guī)模全國第一D.高等教育院校數(shù)量最多5.以下哪項不屬于人工智能驅(qū)動制造業(yè)服務化轉(zhuǎn)型的典型模式？（）A.基于設備運行數(shù)據(jù)的遠程運維服務B.個性化定制產(chǎn)品的設計與生產(chǎn)C.原材料供應商的集中采購平臺D.產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)管理服務6.制造業(yè)中，預測性維護技術(shù)的核心是（）。A.增加設備維修頻率B.通過傳感器數(shù)據(jù)與算法預測設備故障風險C.降低設備采購成本D.延長設備設計使用壽命7.廣東省“制造業(yè)當家”戰(zhàn)略中，人工智能賦能的重點領域不包括（）。A.新能源汽車制造B.紡織服裝傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)C.半導體與集成電路D.智能機器人制造8.以下哪項技術(shù)是實現(xiàn)“人機協(xié)作”智能制造模式的關(guān)鍵？（）A.5G通信技術(shù)B.自然語言處理（NLP）C.力反饋傳感器與自適應控制算法D.區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存證9.在制造業(yè)數(shù)據(jù)要素市場化配置中，AI技術(shù)的主要作用是（）。A.擴大數(shù)據(jù)存儲容量B.提升數(shù)據(jù)清洗、分析與價值挖掘能力C.保障數(shù)據(jù)傳輸安全D.降低數(shù)據(jù)采集設備成本10.人工智能賦能制造業(yè)面臨的倫理風險主要體現(xiàn)在（）。A.算法偏見導致的質(zhì)量檢測誤判B.設備能耗增加C.員工操作培訓難度上升D.原材料供應不穩(wěn)定二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選、錯選不得分）1.人工智能在制造業(yè)研發(fā)設計環(huán)節(jié)的應用包括（）。A.基于生成式AI的產(chǎn)品概念設計B.仿真模擬優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)C.自動化生成工藝流程圖D.原材料成分比例智能優(yōu)化2.廣東省推動“AI+制造業(yè)”融合的政策支持包括（）。A.制造業(yè)企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”補貼（最高500萬元）B.建設省級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析二級節(jié)點C.限制外資參與本土AI制造業(yè)項目D.培育“AI+制造業(yè)”領域?qū)＞匦隆靶【奕恕逼髽I(yè)3.制造業(yè)中，計算機視覺技術(shù)的典型應用場景有（）。A.零部件表面缺陷檢測B.生產(chǎn)線人員安全監(jiān)控C.倉庫貨物分揀與盤點D.設備運行參數(shù)實時讀取4.人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)支撐包括（）。A.邊緣計算與云計算協(xié)同B.工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺C.高精度傳感器網(wǎng)絡D.通用大模型的行業(yè)適配5.為應對AI賦能制造業(yè)的技術(shù)挑戰(zhàn)，企業(yè)需重點提升的能力包括（）。A.工業(yè)數(shù)據(jù)采集與治理能力B.跨學科人才（AI+制造）儲備C.核心算法自主研發(fā)能力D.設備硬件的智能化改造能力三、判斷題（每題2分，共10分，正確填“√”，錯誤填“×”）1.人工智能在制造業(yè)中的應用僅需關(guān)注生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動化，無需涉及研發(fā)、供應鏈等環(huán)節(jié)。（）2.廣東省制造業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”行動中，中小企業(yè)因資金限制，難以參與AI技術(shù)應用。（）3.數(shù)字孿生技術(shù)通過物理實體與虛擬模型的實時交互，可實現(xiàn)生產(chǎn)線的動態(tài)優(yōu)化。（）4.制造業(yè)AI應用中，數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)據(jù)規(guī)模更關(guān)鍵，需重點解決數(shù)據(jù)標注不規(guī)范、多源異構(gòu)等問題。（）5.人工智能完全替代產(chǎn)業(yè)工人是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢。（）四、簡答題（每題8分，共32分）1.簡述人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的“三化”特征（數(shù)字化、智能化、服務化）及其內(nèi)在聯(lián)系。2.結(jié)合廣東省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎（如電子信息、家電、汽車等產(chǎn)業(yè)集群），說明AI技術(shù)如何提升其核心競爭力。3.分析制造業(yè)中AI算法落地的主要難點，并提出針對性解決措施。4.闡述“AI+制造業(yè)”倫理風險的具體表現(xiàn)及企業(yè)應采取的應對策略。五、論述題（每題11.5分，共23分）1.廣東省提出“堅持制造業(yè)當家，推進新型工業(yè)化”，請結(jié)合人工智能技術(shù)，論述如何構(gòu)建“AI驅(qū)動的先進制造業(yè)體系”。要求：結(jié)合廣東產(chǎn)業(yè)實際（如深圳電子信息、佛山家電、廣州汽車等），提出具體路徑與關(guān)鍵舉措。2.隨著大模型、多模態(tài)AI等技術(shù)的快速發(fā)展，制造業(yè)正面臨新一輪技術(shù)變革。請分析大模型在制造業(yè)中的潛在應用場景（如研發(fā)、生產(chǎn)、服務等環(huán)節(jié)），并探討企業(yè)需應對的挑戰(zhàn)與對策。參考答案一、單項選擇題1.B2.B3.B4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.A二、多項選擇題1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.√4.√5.×四、簡答題1.答案要點：（1）數(shù)字化：通過傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)設備、流程、產(chǎn)品的全要素數(shù)據(jù)化，是AI應用的基礎；（2）智能化：利用機器學習、數(shù)字孿生等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析決策，實現(xiàn)生產(chǎn)、管理的自主優(yōu)化；（3）服務化：基于AI挖掘用戶需求，從“生產(chǎn)產(chǎn)品”轉(zhuǎn)向“提供解決方案”（如設備遠程運維、個性化定制）。內(nèi)在聯(lián)系：數(shù)字化是前提，智能化是核心，服務化是目標，三者協(xié)同推動制造業(yè)從“規(guī)模擴張”向“質(zhì)量效益”轉(zhuǎn)型。2.答案要點：（1）電子信息產(chǎn)業(yè)（如深圳）：AI可優(yōu)化芯片設計（如華為昇騰芯片通過AI仿真縮短研發(fā)周期）、提升電子元件缺陷檢測精度（如鵬鼎控股的AI視覺檢測線良率提升至99.8%）；（2）家電產(chǎn)業(yè)（如佛山）：AI驅(qū)動個性化定制（如美的“美云智數(shù)”平臺支持用戶自主設計空調(diào)功能）、智能工廠排產(chǎn)（格力珠海基地通過AI算法降低庫存30%）；（3）汽車產(chǎn)業(yè)（如廣州）：AI賦能自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)（如小鵬汽車的XNGP全場景輔助駕駛）、新能源電池性能優(yōu)化（如廣汽埃安通過AI預測電池衰減，延長使用壽命）。3.答案要點：難點：（1）工業(yè)數(shù)據(jù)碎片化、標注成本高（如不同設備協(xié)議不兼容，需人工標注缺陷樣本）；（2）算法泛化能力不足（制造業(yè)場景復雜，同一算法在不同產(chǎn)線效果差異大）；（3）與現(xiàn)有系統(tǒng)集成難度大（傳統(tǒng)PLC控制設備與AI系統(tǒng)接口不匹配）。措施：（1）建設行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺（如廣東省工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析體系），推動數(shù)據(jù)標準化；（2）開發(fā)小樣本學習、遷移學習算法，降低標注依賴；（3）推廣“AI+工業(yè)軟件”融合方案（如西門子MindSphere平臺兼容主流PLC協(xié)議）。4.答案要點：倫理風險表現(xiàn)：（1）算法偏見導致質(zhì)量誤判（如視覺檢測模型對特定顏色缺陷識別率低）；（2）數(shù)據(jù)隱私泄露（設備運行數(shù)據(jù)包含企業(yè)核心工藝）；（3）人機協(xié)作中的責任界定（如AI決策導致的生產(chǎn)事故追責問題）。應對策略：（1）建立算法審計機制（定期評估模型公平性）；（2）采用聯(lián)邦學習等隱私計算技術(shù)（在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下訓練模型）；（3）制定人機協(xié)作責任劃分標準（如明確AI提供建議、人類最終決策的權(quán)責邊界）。五、論述題1.答案要點：構(gòu)建路徑與舉措：（1）強化“AI+基礎產(chǎn)業(yè)”協(xié)同：-電子信息領域（深圳）：依托華為、騰訊等企業(yè)，建設AI芯片設計公共服務平臺，支持中小企業(yè)使用大模型優(yōu)化芯片架構(gòu)；-家電領域（佛山）：推動美的、格蘭仕等龍頭企業(yè)開放AI工廠解決方案，通過“鏈主+鏈屬”模式帶動配套企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”；-汽車領域（廣州）：聯(lián)合小鵬、廣汽埃安等企業(yè)，打造自動駕駛算法與新能源電池AI研發(fā)聯(lián)合體，突破電池熱管理、電機控制等核心技術(shù)。（2）完善“AI+產(chǎn)業(yè)生態(tài)”支撐：-政策層面：加大“智改數(shù)轉(zhuǎn)”補貼力度（如對中小企業(yè)按實際投入的40%補貼），推廣“上云用數(shù)賦智”券；-技術(shù)層面：建設省級制造業(yè)AI創(chuàng)新中心（如依托華南理工大學、鵬城實驗室），攻關(guān)工業(yè)大模型、數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)；-人才層面：實施“AI+制造”復合人才培育計劃（如高校開設“智能制造工程”專業(yè)，企業(yè)開展AI應用培訓）。（3）推動“AI+服務轉(zhuǎn)型”：鼓勵企業(yè)從“賣產(chǎn)品”轉(zhuǎn)向“賣服務”，如格力的“設備健康管理服務”（通過AI預測空調(diào)故障，提前上門維護）、廣汽的“汽車全生命周期數(shù)據(jù)服務”（基于用戶駕駛數(shù)據(jù)優(yōu)化保險方案）。2.答案要點：潛在應用場景：（1）研發(fā)環(huán)節(jié)：多模態(tài)大模型（文本+圖像+仿真數(shù)據(jù)）可自動生成產(chǎn)品設計方案（如海爾利用大模型優(yōu)化冰箱散熱結(jié)構(gòu)，研發(fā)周期縮短40%）；（2）生產(chǎn)環(huán)節(jié)：大模型結(jié)合實時產(chǎn)線數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)（如寶鋼熱軋產(chǎn)線通過大模型優(yōu)化溫度控制，成材率提升2%）；（3）服務環(huán)節(jié)：大模型支持智能客服解答復雜技術(shù)問題（如美的售后系統(tǒng)通過大模型理解用戶描述的設備異常，直接推送維修方案）。挑戰(zhàn)與對策：挑戰(zhàn)：（1）大模型訓練需要海量工業(yè)數(shù)據(jù)，中小企業(yè)數(shù)據(jù)積累不足；（2）大模型計算