2025年人工智能在制造業(yè)應(yīng)用案例分析試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.2025年，某汽車主機(jī)廠在焊裝車間部署AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本比例約為1:9。為緩解數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致的漏檢，下列算法改進(jìn)最有效的是A.在損失函數(shù)中增加FocalLoss權(quán)重B.將BatchSize從32提升到512C.采用更深的ResNet200骨干網(wǎng)絡(luò)D.在數(shù)據(jù)層面對(duì)負(fù)樣本做灰度化增強(qiáng)答案：A2.某家電企業(yè)利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化注塑機(jī)工藝參數(shù)，狀態(tài)空間維度為18，動(dòng)作空間為5維連續(xù)量。訓(xùn)練階段出現(xiàn)“維度災(zāi)難”導(dǎo)致收斂緩慢，最優(yōu)先的改進(jìn)策略是A.將動(dòng)作空間離散化為1000個(gè)格子B.引入ActorCritic框架并采用PPOclipC.把獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)改為稀疏0/1獎(jiǎng)勵(lì)D.降低學(xué)習(xí)率至1e5答案：B3.2025年，某動(dòng)力電池工廠使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)跨廠質(zhì)量預(yù)測(cè)，其加密梯度上傳環(huán)節(jié)最可能采用的協(xié)議是A.SecureNNB.TCP/IPC.MQTTD.OPCUA答案：A4.在數(shù)字孿生場(chǎng)景中，AI代理每10ms同步一次物理壓力傳感器數(shù)據(jù)，若采用線性插值補(bǔ)齊丟包幀，則最大允許丟包間隔為A.20msB.30msC.40msD.50ms答案：B5.某鋼鐵熱軋產(chǎn)線部署邊緣AI盒子進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)，模型大小為158MB，推理耗時(shí)120ms。若要求節(jié)拍≤80ms，下列方案最直接可行的是A.模型蒸餾后大小降至38MBB.將輸入圖像分辨率從4K縮到2KC.采用雙邊緣節(jié)點(diǎn)冗余推理D.把FP32權(quán)重直接存儲(chǔ)為FP64答案：A6.2025年，某3C電子廠用AI對(duì)SMT貼片機(jī)做預(yù)測(cè)性維護(hù)，特征包含振動(dòng)、電流、溫度共300維。為消除多重共線性，首選方法是A.皮爾遜系數(shù)過濾|r|>0.9B.對(duì)特征做Zscore標(biāo)準(zhǔn)化C.采用L1正則化D.增加Dropout=0.9答案：A7.某食品企業(yè)利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成“虛擬瑕疵”以擴(kuò)充訓(xùn)練集，若判別器損失長(zhǎng)期趨近于0，生成器損失震蕩上升，說明A.生成器過強(qiáng)B.判別器過強(qiáng)C.學(xué)習(xí)率過低D.梯度懲罰系數(shù)過小答案：B8.在AI質(zhì)檢云邊協(xié)同架構(gòu)中，2025年主流容器編排工具是A.Kubernetes1.32B.DockerSwarm2025LTSC.Mesos2.0D.OpenStackZed答案：A9.某航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片車間采用AI對(duì)刀軌跡優(yōu)化，若獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)僅考慮加工時(shí)間最短，最可能出現(xiàn)的負(fù)面結(jié)果是A.刀具磨損降低B.表面粗糙度劣化C.能耗下降15%D.機(jī)床抖動(dòng)減少答案：B10.2025年，某化工園區(qū)規(guī)定AI模型更新周期≤7天，其OTA升級(jí)包差分算法最可能基于A.BSDiff4.6B.gzip9C.LZ4HCD.7zUltra答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列關(guān)于AI在2025年制造業(yè)應(yīng)用的說法正確的有A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可在數(shù)據(jù)不出廠前提下完成跨域建模B.數(shù)字孿生體與物理實(shí)體的同步頻率越高越好，無需考慮網(wǎng)絡(luò)負(fù)載C.邊緣AI盒子通常采用Fanless設(shè)計(jì)以應(yīng)對(duì)粉塵環(huán)境D.工業(yè)大模型參數(shù)量普遍超過1e10，需采用混合精度訓(xùn)練E.生成式AI可直接輸出G代碼完成五軸聯(lián)動(dòng)加工答案：A、C、D12.某光伏組件廠利用VisionTransformer檢測(cè)隱裂，以下哪些trick在2025年被證實(shí)有效A.在PatchEmbedding層引入工業(yè)紋理先驗(yàn)B.使用ShiftedWindow減少計(jì)算量C.采用Mixup增強(qiáng)紅外圖像D.對(duì)注意力圖施加工業(yè)ROI掩碼E.將ReLU全部替換為GELU答案：A、C、D13.在AI驅(qū)動(dòng)的智能排產(chǎn)系統(tǒng)中，以下哪些指標(biāo)常被作為多目標(biāo)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)A.訂單交付率B.產(chǎn)線平衡率C.庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)D.工人加班總時(shí)長(zhǎng)E.設(shè)備綜合效率OEE答案：A、B、C、E14.2025年，某軸承廠利用AI進(jìn)行碳排放預(yù)測(cè)，以下數(shù)據(jù)屬于Scope3的有A.上游鋼材運(yùn)輸過程CO2B.廠內(nèi)熱處理爐直接燃燒天然氣C.下游客戶使用軸承時(shí)的能耗折算D.員工通勤汽油消耗E.外購(gòu)電力在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的間接排放答案：A、C、D15.下列關(guān)于工業(yè)AI模型安全攻防的描述，正確的有A.在輸入圖像添加人眼不可見的擾動(dòng)可導(dǎo)致誤分類B.梯度掩蔽可有效防御黑盒查詢攻擊C.模型竊取攻擊可通過API輸出logits實(shí)現(xiàn)D.采用差分隱私會(huì)在一定程度上降低模型精度E.物理世界攻擊需考慮打印色差、光照變化答案：A、C、D、E三、填空題（每空2分，共20分）16.2025年，某液晶面板廠采用AI對(duì)蒸鍍機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，其采集的射頻電源反射功率信號(hào)采樣率為10kHz，若采用滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度為256點(diǎn)、步長(zhǎng)64點(diǎn)，則每秒可產(chǎn)生________個(gè)樣本。答案：15617.某風(fēng)電齒輪箱AI診斷模型使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)公開數(shù)據(jù)集，其中軸承外圈故障特征頻率（BPFO）計(jì)算公式為BPFO=n×________×(1?d/D×cosα)。答案：0.518.在工業(yè)場(chǎng)景下，若AI模型推理時(shí)延服從正態(tài)分布N(μ=85ms,σ=5ms)，則2025年產(chǎn)線要求99.7%節(jié)拍小于________ms。答案：10019.某水泥廠使用AI優(yōu)化煤粉燃燒，若二次風(fēng)溫度從1050°C提高到1150°C，理論上可節(jié)約煤粉________%（經(jīng)驗(yàn)系數(shù)按每升高10°C節(jié)煤0.32%計(jì)算，結(jié)果保留兩位小數(shù)）。答案：3.2020.2025年，某晶圓廠AI質(zhì)檢模型采用混合精度訓(xùn)練，F(xiàn)P16與FP32算力比為2:1，若總訓(xùn)練時(shí)間為3.5小時(shí)，則相較純FP32縮短________小時(shí)（假設(shè)FP32基準(zhǔn)為7小時(shí)）。答案：3.521.某AI質(zhì)檢系統(tǒng)要求誤報(bào)率≤0.5%，若真實(shí)缺陷率為0.8%，當(dāng)檢測(cè)靈敏度為99%，則此時(shí)精確率P=________%（結(jié)果保留一位小數(shù)）。答案：61.522.在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫中，2025年某平臺(tái)采用旋轉(zhuǎn)門壓縮算法，壓縮比為15:1，若原始數(shù)據(jù)量為2.4GB，則壓縮后大小為________MB。答案：16023.某AI排產(chǎn)系統(tǒng)使用遺傳算法，種群規(guī)模為200，交叉概率0.9，變異概率0.05，則每代期望產(chǎn)生的新個(gè)體數(shù)為________。答案：20024.2025年，某港口無人集卡采用5GA網(wǎng)絡(luò)，空口時(shí)延最低可降至________ms（3GPPRelease19指標(biāo)）。答案：525.若AI模型參數(shù)文件采用ZIP壓縮，壓縮前大小為412MB，壓縮后大小為103MB，則壓縮率為________%。答案：75四、簡(jiǎn)答題（共25分）26.（封閉型，6分）2025年，某注塑機(jī)車間利用AI對(duì)鎖模力進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，現(xiàn)場(chǎng)發(fā)現(xiàn)當(dāng)油溫超過55°C后預(yù)測(cè)誤差驟增。請(qǐng)分析可能原因并給出兩條改進(jìn)措施。答案：原因：訓(xùn)練集缺乏高溫工況樣本，導(dǎo)致模型外推失效；溫度升高導(dǎo)致液壓油黏度下降，系統(tǒng)增益變化，原有特征分布漂移。改進(jìn)：1.在高溫段補(bǔ)充采集數(shù)據(jù)并做在線增量學(xué)習(xí)；2.在輸入特征中顯式引入油溫及其非線性變換項(xiàng)，采用域適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)（如DANN）提升魯棒性。27.（開放型，9分）某航空復(fù)合材料鋪絲產(chǎn)線計(jì)劃引入AI進(jìn)行在線褶皺檢測(cè)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一套包含數(shù)據(jù)、模型、部署、運(yùn)維四部分的完整方案，要求兼顧零漏檢與低誤報(bào)，并說明如何持續(xù)迭代。答案：數(shù)據(jù)：采用16K線掃相機(jī)+平行背光，采集速度2m/s，圖像分辨率0.05mm/px；建立三級(jí)標(biāo)注：無褶皺、輕微、嚴(yán)重；采用主動(dòng)學(xué)習(xí)，優(yōu)先標(biāo)注高不確定性樣本；使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成虛擬褶皺，擴(kuò)充稀有嚴(yán)重類。模型：采用EfficientNetV2Lencoder+UNet++decoder，引入工業(yè)紋理先驗(yàn)通道注意力；損失函數(shù)為Dice+FocalLoss，解決前景占比<1%問題；在TensorRTFP16下推理耗時(shí)38ms，滿足60ms節(jié)拍。部署：采用云邊協(xié)同，邊緣GPUJetsonAGXOrin64GB做推理，云側(cè)做聯(lián)邦聚合；通過MQTT上傳加密梯度，模型差分更新包<6MB。運(yùn)維：建立漂移監(jiān)控，采用KS檢驗(yàn)對(duì)Embedding分布做每日檢測(cè)，漂移閾值0.15；若觸發(fā)，自動(dòng)啟動(dòng)增量學(xué)習(xí)；每季度人工復(fù)核100張臨界樣本，持續(xù)優(yōu)化。迭代：引入工人反饋APP，對(duì)誤報(bào)窗口一鍵標(biāo)注，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)閾值做reward=1.5×召回?0.5×誤報(bào)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)閾值尋優(yōu)。28.（封閉型，5分）2025年，某半導(dǎo)體AMHS系統(tǒng)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度天車，狀態(tài)空間含96維連續(xù)變量。訓(xùn)練階段出現(xiàn)“高方差”問題，導(dǎo)致策略梯度噪聲大。請(qǐng)給出兩種方差縮減技術(shù)并說明原理。答案：1.基線減法（BaselineSubtraction）：利用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)估計(jì)狀態(tài)值函數(shù)V(s)，從累計(jì)回報(bào)G_t中減去V(s)得到優(yōu)勢(shì)函數(shù)A，降低梯度方差同時(shí)保持無偏性；2.優(yōu)勢(shì)ActorCritic（A2C）：采用n步回報(bào)估計(jì)，引入TD(λ)權(quán)衡偏差與方差，通過調(diào)整λ=0.95在方差縮減與偏差增加間取得平衡。29.（開放型，5分）某化工流程反應(yīng)釜AI溫控系統(tǒng)采用模型預(yù)測(cè)控制（MPC）+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型?，F(xiàn)場(chǎng)發(fā)現(xiàn)當(dāng)進(jìn)料流量階躍變化±20%時(shí)，超調(diào)量仍達(dá)8°C，超出±5°C工藝窗口。請(qǐng)?zhí)岢鲆环N在線自適應(yīng)方案，使超調(diào)量<3°C，并說明實(shí)施難點(diǎn)。答案：方案：采用在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)（OSELM）作為自適應(yīng)預(yù)測(cè)器，每10秒更新一次輸出層權(quán)重；MPC滾動(dòng)時(shí)域保持30步，預(yù)測(cè)時(shí)域50步；引入魯棒TubeMPC，將模型誤差視為有界擾動(dòng)，Tube半徑根據(jù)在線誤差上界自動(dòng)調(diào)整；控制目標(biāo)加入松弛變量，硬約束溫度±5°C，軟約束超調(diào)<3°C。實(shí)施難點(diǎn)：1.OSELM需保證實(shí)時(shí)性，10秒內(nèi)完成矩陣求逆，要求邊緣CPU單精度>200GFLOPS；2.需設(shè)計(jì)安全約束，防止自適應(yīng)過程出現(xiàn)發(fā)散，采用投影算子將參數(shù)限制在可行集；3.傳感器漂移與閥門非線性需額外補(bǔ)償，需引入Hammerstein辨識(shí)增加復(fù)雜度。五、應(yīng)用題（共40分）30.（計(jì)算類，10分）2025年，某動(dòng)力電池廠AI視覺系統(tǒng)檢測(cè)極片露箔缺陷。已知：產(chǎn)線速度120m/min，相機(jī)視野寬度1200mm，橫向分辨率2048px；單張圖像縱向覆蓋6mm；模型推理耗時(shí)45ms，GPU利用率80%；缺陷最小尺寸0.2mm×0.2mm，要求至少覆蓋5×5像素。問題：（1）計(jì)算單相機(jī)每秒需采集多少幀才能無遺漏？（2）若采用4GPU并行，每GPU最大batch=8，是否滿足實(shí)時(shí)？（3）若需再提高產(chǎn)線速度至180m/min，在不升級(jí)相機(jī)前提下給出兩種可行方案。答案：（1）產(chǎn)線速度=120/60=2m/s=2000mm/s；每幀縱向6mm，故幀率≥2000/6=333.3fps，取整334fps。（2）單幀推理45ms，GPU利用率80%，則單GPU理論吞吐=1000/45×0.8=17.8fps；4GPU并行總吞吐=17.8×4=71.2fps；所需334fps遠(yuǎn)大于71.2fps，不滿足；即使batch=8，單GPU吞吐≈17.8×8=142.4fps，4GPU=569fps>334fps，可滿足。（3）方案一：模型蒸餾+TensorRTFP16，推理耗時(shí)降至20ms，單GPU吞吐提升至1000/20×0.8=40fps，4GPU×8batch=1280fps>500fps（180m/min對(duì)應(yīng)500fps），滿足；方案二：降低圖像分辨率，將橫向2048px縮至1024px，縱向等比例縮至3mm，幀率需求降為500/2=250fps，結(jié)合方案一即可。31.（分析類，15分）2025年，某白色家電沖壓車間計(jì)劃引入AI進(jìn)行模具壽命預(yù)測(cè)。歷史數(shù)據(jù)顯示：?jiǎn)未螞_壓厚度1.2mm，材料DC04；模具材質(zhì)SKD11，硬度HRC60；歷史壽命分布：均值80萬次，標(biāo)準(zhǔn)差12萬次；現(xiàn)場(chǎng)可采集信號(hào)：沖壓力曲線、模具溫度、潤(rùn)滑油膜厚度、板材屈服強(qiáng)度波動(dòng)；目標(biāo)：提前10%壽命發(fā)出預(yù)警，即72萬次前預(yù)警，要求召回≥95%，日均誤報(bào)≤1次（每日沖壓2萬次）。請(qǐng)給出特征工程、模型選擇、閾值設(shè)定、驗(yàn)證策略的完整技術(shù)路線，并計(jì)算所需最少驗(yàn)證樣本量。答案：特征工程：1.沖壓力曲線取峰值、均方根、峭度、小波包能量熵（8維）；2.模具溫度取滑動(dòng)平均30min斜率、累積熱疲勞度（2維）；3.油膜厚度取最小值、下降速率（2維）；4.板材屈服強(qiáng)度取當(dāng)日來料標(biāo)準(zhǔn)差（1維）；共13維。模型選擇：采用生存分析XGBoostSurvival，因數(shù)據(jù)含右刪失（部分模具未到壽），采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)形式，基線風(fēng)險(xiǎn)用Breslow估計(jì)；引入ElasticNet正則化，α=0.3。閾值設(shè)定：在驗(yàn)證集上采用TPR=95%對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)得分作為預(yù)警閾值，同時(shí)控制日均誤報(bào)≤1次，即FPRate≤1/20000=0.005%；通過移動(dòng)窗口（窗口=5000次沖壓）平滑得分，降低隨機(jī)抖動(dòng)。驗(yàn)證策略：采用時(shí)間外驗(yàn)證，取最近6個(gè)月數(shù)據(jù)，按模具編號(hào)分層抽樣；驗(yàn)證指標(biāo)：召回95%置信區(qū)間下限≥92%，誤報(bào)率≤0.005%，采用Bootstrap2000次估計(jì)。樣本量計(jì)算：需觀測(cè)到至少60個(gè)失效事件才能保證95%置信區(qū)間寬度±5%；若失效比例20%，則至少需300個(gè)模具樣本；現(xiàn)場(chǎng)6個(gè)月可提供320套模具，滿足要求。32.（綜合類，15分）2025年，某全球汽車集團(tuán)計(jì)劃在其14個(gè)整車工廠部署“AI能源大腦”，實(shí)現(xiàn)電、氣、熱、冷四聯(lián)供優(yōu)化。已知：?jiǎn)螐S平均能耗：電120GWh/年、天然氣8.5Mm3/年、蒸汽3.2萬噸/年、冷水2.1萬m3/年；能源價(jià)格：電0.08$/kWh（分時(shí)高峰+30%）、氣0.35$/m3、蒸汽35$/t、冷水0.2$/m3；現(xiàn)場(chǎng)已部署2萬臺(tái)傳感器，采樣周期1min，歷史3年數(shù)據(jù)完整；目標(biāo)：全年綜合能源成本下降≥8%，碳排放下降≥10%，投資回收期≤2年；限制：不能影響產(chǎn)能節(jié)拍，不能新增重大硬件投資，需兼容現(xiàn)有SCADA。請(qǐng)給出整體架構(gòu)、AI算法、數(shù)據(jù)治理、效果評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)控制的完整落地方案，并匡算年度經(jīng)濟(jì)效益。答案：整體架構(gòu)：感知層：利用現(xiàn)有ModbusTCP/OPCUA網(wǎng)關(guān)匯聚2萬臺(tái)傳感器，新增智能電表分區(qū)計(jì)量，接入開源時(shí)序數(shù)據(jù)庫TimescaleDB；邊緣層：每廠部署2臺(tái)GPU邊緣服務(wù)器（A216GB），運(yùn)行AI推理，通過Kafka把1min聚合特征上傳集團(tuán)云；云層：采用多云聯(lián)邦，總部訓(xùn)練全局大模型（Transformer時(shí)序預(yù)測(cè)+深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DDPG調(diào)度），通過FedAvg下發(fā)各廠；應(yīng)用層：能源駕駛艙實(shí)時(shí)顯示能耗、成本、碳排預(yù)測(cè)，與MES、ERP對(duì)接，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)。AI算法：預(yù)測(cè)：采用Informer模型預(yù)測(cè)未來24小時(shí)電、氣、熱、冷需求，MAPE≤3%；優(yōu)化：建立MILP+