2025年湖南省公需課《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.人工智能在制造業(yè)中實(shí)現(xiàn)“工藝參數(shù)自優(yōu)化”的核心技術(shù)支撐是（）。A.自然語言處理（NLP）B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）C.知識(shí)圖譜（KnowledgeGraph）D.遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）2.某汽車制造企業(yè)通過部署AI視覺檢測系統(tǒng)，將零件表面缺陷檢出率從85%提升至99.2%，其技術(shù)底層主要依賴（）。A.激光雷達(dá)三維建模B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）3.湖南省“智賦萬企”行動(dòng)中，針對中小制造企業(yè)推廣的“輕量化AI解決方案”核心目標(biāo)是（）。A.降低企業(yè)算力硬件投入門檻B(tài).替代企業(yè)全部人工操作C.強(qiáng)制要求企業(yè)上云D.統(tǒng)一全省制造業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)4.預(yù)測性維護(hù)（PredictiveMaintenance）的關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源是（）。A.市場銷售數(shù)據(jù)B.設(shè)備運(yùn)行實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)C.客戶反饋文本數(shù)據(jù)D.歷史財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)5.在AI驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈協(xié)同中，“需求預(yù)測準(zhǔn)確率提升”主要依賴（）。A.規(guī)則引擎（RuleEngine）B.時(shí)間序列預(yù)測模型C.知識(shí)推理（KnowledgeReasoning）D.情感分析（SentimentAnalysis）6.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“數(shù)字孿生（DigitalTwin）”技術(shù)的核心價(jià)值是（）。A.降低物理設(shè)備制造成本B.實(shí)現(xiàn)虛擬空間對物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)映射與優(yōu)化C.替代物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)節(jié)D.提升產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)效率7.湖南省制造業(yè)AI應(yīng)用的“數(shù)據(jù)合規(guī)”核心依據(jù)是（）。A.《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》B.《湖南省智能制造“十四五”發(fā)展規(guī)劃》C.《數(shù)據(jù)安全法》與《個(gè)人信息保護(hù)法》D.《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》8.某工程機(jī)械企業(yè)通過AI優(yōu)化焊接工藝，將焊材損耗率降低18%，其技術(shù)路徑是（）。A.基于歷史工藝參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練B.基于客戶需求的自然語言處理分析C.基于設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)的異常檢測D.基于產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖紙的語義分割9.制約中小制造企業(yè)AI落地的關(guān)鍵瓶頸是（）。A.企業(yè)高層對AI的認(rèn)知不足B.缺乏高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)數(shù)據(jù)C.政府政策支持力度不夠D.國際AI技術(shù)封鎖10.湖南省推動(dòng)“AI+制造業(yè)”融合的特色路徑是（）。A.全面引進(jìn)德國工業(yè)4.0全套解決方案B.依托裝備制造、新材料等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，打造行業(yè)專屬AI模型C.優(yōu)先發(fā)展消費(fèi)電子制造業(yè)AI應(yīng)用D.強(qiáng)制要求所有企業(yè)使用同一AI平臺(tái)二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15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)展的核心維度包括（）。A.生產(chǎn)效率提升B.產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性增強(qiáng)C.能源資源利用率優(yōu)化D.服務(wù)模式從“賣產(chǎn)品”向“賣服務(wù)”延伸2.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“小樣本學(xué)習(xí)（Few-shotLearning）”的典型應(yīng)用場景有（）。A.罕見缺陷類型的視覺檢測B.新車型定制化需求的快速響應(yīng)C.大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)件的尺寸測量D.設(shè)備突發(fā)故障的預(yù)測3.湖南省制造業(yè)AI生態(tài)構(gòu)建需要協(xié)同的主體包括（）。A.高校與科研院所（提供算法研發(fā)支持）B.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)（提供算力與數(shù)據(jù)服務(wù)）C.龍頭制造企業(yè)（提供場景與數(shù)據(jù)）D.中小制造企業(yè)（驗(yàn)證技術(shù)適用性）4.AI驅(qū)動(dòng)的“智能排產(chǎn)”相比傳統(tǒng)排產(chǎn)的優(yōu)勢在于（）。A.實(shí)時(shí)感知設(shè)備、訂單、物料等多維度約束B.僅依賴歷史經(jīng)驗(yàn)規(guī)則C.動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)節(jié)拍，降低換線成本D.完全替代人工排產(chǎn)員5.制造業(yè)AI應(yīng)用中的“可解釋性”要求主要源于（）。A.工藝優(yōu)化需要追溯參數(shù)調(diào)整邏輯B.質(zhì)量問題需明確責(zé)任歸屬C.避免“黑箱模型”導(dǎo)致的決策風(fēng)險(xiǎn)D.滿足監(jiān)管機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)披露要求三、判斷題（每題2分，共10分，正確填“√”，錯(cuò)誤填“×”）1.人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用等同于“機(jī)器換人”，最終目標(biāo)是完全替代產(chǎn)業(yè)工人。（）2.工業(yè)數(shù)據(jù)的“高價(jià)值密度”特征使得AI模型訓(xùn)練無需大量數(shù)據(jù)。（）3.湖南省“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”示范工廠的建設(shè)為AI應(yīng)用提供了低時(shí)延、高可靠的網(wǎng)絡(luò)支撐。（）4.知識(shí)圖譜技術(shù)可用于構(gòu)建制造業(yè)工藝知識(shí)庫，解決經(jīng)驗(yàn)型知識(shí)傳承難題。（）5.AI賦能制造業(yè)只會(huì)提升大企業(yè)競爭力，對中小企業(yè)發(fā)展無實(shí)質(zhì)幫助。（）四、簡答題（每題8分，共24分）1.簡述AI驅(qū)動(dòng)的“智能質(zhì)檢”與傳統(tǒng)人工質(zhì)檢的核心差異，并列舉3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。2.結(jié)合湖南省制造業(yè)特點(diǎn)（如裝備制造、新材料、電子信息等），說明AI在“工藝優(yōu)化”中的具體應(yīng)用場景。3.分析制造業(yè)AI應(yīng)用中“數(shù)據(jù)安全”面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，并提出2項(xiàng)針對性防護(hù)措施。五、論述題（每題20分，共40分）1.請結(jié)合“十四五”國家智能制造發(fā)展規(guī)劃與湖南省“智賦萬企”行動(dòng)，論述AI如何推動(dòng)制造業(yè)從“規(guī)模擴(kuò)張”向“質(zhì)量效益”轉(zhuǎn)型，并舉例說明湖南典型企業(yè)的實(shí)踐（如三一重工、中聯(lián)重科等）。2.當(dāng)前，部分制造企業(yè)存在“AI應(yīng)用投入大、見效慢”的困惑。請從技術(shù)適配性、數(shù)據(jù)治理、人才培養(yǎng)3個(gè)維度，提出推動(dòng)制造業(yè)AI“有效落地”的對策建議。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.B（強(qiáng)化學(xué)習(xí)可通過與環(huán)境交互優(yōu)化工藝參數(shù)）2.B（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是視覺檢測的核心技術(shù)）3.A（輕量化方案重點(diǎn)降低中小企業(yè)算力與技術(shù)門檻）4.B（設(shè)備傳感數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ)）5.B（時(shí)間序列模型用于需求預(yù)測）6.B（數(shù)字孿生的核心是虛實(shí)映射與優(yōu)化）7.C（數(shù)據(jù)合規(guī)需依據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》）8.A（工藝優(yōu)化依賴歷史參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)）9.B（中小制造企業(yè)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化工業(yè)數(shù)據(jù)是核心瓶頸）10.B（湖南依托優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)打造專屬AI模型是特色路徑）二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD（四者均為AI賦能的核心維度）2.ABD（小樣本學(xué)習(xí)適用于罕見、定制化、突發(fā)場景）3.ABCD（生態(tài)構(gòu)建需政、產(chǎn)、學(xué)、研協(xié)同）4.AC（智能排產(chǎn)動(dòng)態(tài)感知約束并優(yōu)化，而非完全替代人工）5.ABC（可解釋性源于工藝追溯、責(zé)任明確、決策風(fēng)險(xiǎn)控制）三、判斷題1.×（AI是人機(jī)協(xié)同，而非完全替代人工）2.×（工業(yè)數(shù)據(jù)通常低價(jià)值密度，需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)）3.√（5G網(wǎng)絡(luò)為AI實(shí)時(shí)應(yīng)用提供支撐）4.√（知識(shí)圖譜可結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)工藝經(jīng)驗(yàn)）5.×（AI通過輕量化方案可助力中小企業(yè)升級(jí)）四、簡答題1.核心差異：傳統(tǒng)質(zhì)檢依賴人工經(jīng)驗(yàn)，效率低、主觀性強(qiáng)、漏檢率高；智能質(zhì)檢通過AI模型自動(dòng)分析圖像/信號(hào)，實(shí)現(xiàn)高速、高精度、無疲勞檢測。關(guān)鍵技術(shù)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、缺陷特征自動(dòng)提取算法、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（如視覺+聲學(xué)）。2.應(yīng)用場景舉例：-裝備制造（如工程機(jī)械）：AI優(yōu)化焊接、熱處理工藝參數(shù)，降低能耗與廢品率（如三一重工通過AI調(diào)整焊槍角度，減少飛濺缺陷）；-新材料（如先進(jìn)陶瓷）：AI模擬材料配方與性能關(guān)系，縮短研發(fā)周期（如湖南某新材料企業(yè)利用生成式AI預(yù)測高溫陶瓷配方）；-電子信息（如功率半導(dǎo)體）：AI實(shí)時(shí)監(jiān)控晶圓制造工藝參數(shù)，提升良品率（如藍(lán)思科技通過AI優(yōu)化鍍膜工藝）。3.主要風(fēng)險(xiǎn)：-數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)（工業(yè)設(shè)計(jì)圖紙、工藝參數(shù)等敏感數(shù)據(jù)被非法獲?。?模型被攻擊風(fēng)險(xiǎn)（adversarialattack導(dǎo)致質(zhì)檢模型誤判）；-合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（未按《數(shù)據(jù)安全法》要求分類分級(jí)保護(hù)數(shù)據(jù)）。防護(hù)措施：-部署聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning），在不轉(zhuǎn)移原始數(shù)據(jù)的前提下訓(xùn)練模型；-采用隱私計(jì)算技術(shù)（如安全多方計(jì)算），實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”；-建立工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)制度，明確敏感數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。五、論述題1.轉(zhuǎn)型邏輯：“十四五”規(guī)劃提出“智能制造為主攻方向”，AI通過“數(shù)據(jù)+算法”重構(gòu)制造全流程：-生產(chǎn)端：AI優(yōu)化工藝參數(shù)（如降低能耗15%）、提升質(zhì)量穩(wěn)定性（如缺陷率下降30%），從“規(guī)模擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量優(yōu)先”；-服務(wù)端：AI支持設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維（如預(yù)測性維護(hù)），企業(yè)從“賣設(shè)備”轉(zhuǎn)向“賣全生命周期服務(wù)”，提升附加值；-管理端：AI驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈協(xié)同（如需求預(yù)測準(zhǔn)確率提升至90%），減少庫存積壓，提高資源利用效率。湖南實(shí)踐：-三一重工“根云平臺(tái)”：通過AI分析全球設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（如油耗、振動(dòng)），實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，客戶設(shè)備停機(jī)時(shí)間縮短40%，服務(wù)成本下降25%；-中聯(lián)重科“AI+混凝土機(jī)械”：利用計(jì)算機(jī)視覺檢測混凝土攪拌均勻度，替代人工取樣，檢測效率提升5倍，廢品率下降20%；-華菱鋼鐵“AI煉鋼”：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化轉(zhuǎn)爐吹氧參數(shù)，噸鋼能耗降低8kg標(biāo)準(zhǔn)煤，年節(jié)約成本超2億元。2.對策建議：-技術(shù)適配性：企業(yè)需明確需求痛點(diǎn)（如“降低質(zhì)檢漏檢率”而非“為AI而AI”），選擇適配的輕量級(jí)模型（如基于邊緣計(jì)算的視覺檢測設(shè)備），避免盲目追求“高大上”算法；聯(lián)合高校/平臺(tái)企業(yè)定制行業(yè)模型（如針對湖南煙花制造的安全檢測模型），提升技術(shù)與場景的匹配度。-數(shù)據(jù)治理：建立“數(shù)據(jù)采集-清洗-標(biāo)注-存儲(chǔ)”全流程規(guī)范，優(yōu)先打通生產(chǎn)設(shè)備、ERP、MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)（如通過OPCUA協(xié)議對接）；中小企業(yè)可依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（如湖南移動(dòng)“中移云”）共享脫敏數(shù)據(jù)，降低自建設(shè)備成本；引入自動(dòng)化標(biāo)注工具（如基