2025年安徽省公需課《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)中的“決策優(yōu)化”功能主要依賴以下哪類技術(shù)實(shí)現(xiàn)？（）A.計(jì)算機(jī)視覺B.自然語言處理C.機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法D.邊緣計(jì)算答案：C解析：決策優(yōu)化需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）生成最優(yōu)決策方案，因此核心是機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法。2.安徽省推動(dòng)“人工智能+制造業(yè)”融合的關(guān)鍵政策文件《安徽省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)計(jì)劃（2024-2026年）》中，明確提出的“三大核心工程”不包括（）。A.工業(yè)大腦培育工程B.智能裝備突破工程C.工業(yè)數(shù)據(jù)要素激活工程D.傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)搬遷工程答案：D解析：該文件重點(diǎn)聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)支撐（工業(yè)大腦）、硬件基礎(chǔ)（智能裝備）和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（工業(yè)數(shù)據(jù)要素），傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)搬遷屬于產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整，非核心工程。3.以下哪項(xiàng)是制造業(yè)AI應(yīng)用中“預(yù)測性維護(hù)”的典型場景？（）A.生產(chǎn)線實(shí)時(shí)缺陷檢測B.設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)建模預(yù)測故障C.供應(yīng)鏈需求預(yù)測D.產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化答案：B解析：預(yù)測性維護(hù)通過采集設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)（如振動(dòng)、溫度），利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測潛在故障，提前安排維護(hù)，屬于設(shè)備層的智能管理。4.安徽省在推動(dòng)AI賦能制造業(yè)時(shí)，重點(diǎn)依托的“雙中心”優(yōu)勢是指（）。A.合肥綜合性國家科學(xué)中心與蕪湖機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心B.合肥先進(jìn)計(jì)算中心與馬鞍山鋼鐵工業(yè)中心C.蕪湖汽車制造中心與蚌埠硅基材料中心D.安慶化工中心與滁州家電中心答案：A解析：安徽省明確提出依托合肥綜合性國家科學(xué)中心（集聚量子計(jì)算、人工智能等前沿研發(fā)資源）和蕪湖機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心（聚焦工業(yè)機(jī)器人、智能裝備研發(fā)），構(gòu)建“雙中心”技術(shù)支撐體系。5.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“數(shù)字孿生”技術(shù)的核心價(jià)值是（）。A.降低硬件設(shè)備采購成本B.實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與虛擬模型的實(shí)時(shí)映射與交互C.替代人工進(jìn)行生產(chǎn)操作D.簡化生產(chǎn)流程管理答案：B解析：數(shù)字孿生通過構(gòu)建物理設(shè)備/產(chǎn)線的虛擬模型，實(shí)時(shí)同步數(shù)據(jù)，支持模擬仿真、故障診斷和優(yōu)化決策，核心是“虛實(shí)交互”。6.以下哪類企業(yè)最適合優(yōu)先部署“AI+質(zhì)量檢測”系統(tǒng)？（）A.年產(chǎn)能500萬元的小型食品加工廠B.生產(chǎn)精密電子元件的中型制造企業(yè)C.依賴手工定制的傳統(tǒng)家具作坊D.原材料標(biāo)準(zhǔn)化程度低的初級(jí)農(nóng)產(chǎn)品加工廠答案：B解析：精密電子元件對(duì)檢測精度（如微米級(jí)缺陷）和效率要求高，人工檢測易漏檢且成本高，AI視覺檢測可顯著提升質(zhì)量穩(wěn)定性。7.安徽省“皖企登云”工程中，針對(duì)AI+制造的“云服務(wù)”重點(diǎn)不包括（）。A.工業(yè)AI算法庫B.設(shè)備上云與遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)C.企業(yè)辦公OA系統(tǒng)D.制造工藝知識(shí)庫答案：C解析：“皖企登云”聚焦生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的數(shù)字化，辦公OA屬于管理信息化，非AI+制造核心云服務(wù)。8.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“小樣本學(xué)習(xí)”技術(shù)主要解決的問題是（）。A.降低模型訓(xùn)練對(duì)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴B.提升模型在復(fù)雜場景下的泛化能力C.減少計(jì)算資源消耗D.優(yōu)化模型推理速度答案：A解析：制造業(yè)中許多場景（如罕見缺陷檢測）難以獲取大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，小樣本學(xué)習(xí)通過遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等方法，僅需少量樣本即可訓(xùn)練有效模型。9.以下哪項(xiàng)是AI賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的“直接效益”？（）A.提升企業(yè)品牌知名度B.降低單位產(chǎn)品能耗C.擴(kuò)大市場份額D.增強(qiáng)員工技能水平答案：B解析：AI通過優(yōu)化工藝（如調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)）可直接降低能耗；品牌、市場份額、員工技能屬于間接或長期效益。10.安徽省推動(dòng)AI+制造的“區(qū)域協(xié)同”策略中，“合蕪蚌”產(chǎn)業(yè)帶的核心定位是（）。A.傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造示范區(qū)B.人工智能基礎(chǔ)研發(fā)與高端制造集聚區(qū)C.勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接區(qū)D.原材料與能源保障基地答案：B解析：合（合肥）蕪（蕪湖）蚌（蚌埠）是安徽省創(chuàng)新資源最集中的區(qū)域，重點(diǎn)發(fā)展AI芯片、工業(yè)軟件、智能裝備等高端制造，形成研發(fā)-制造協(xié)同的產(chǎn)業(yè)帶。二、判斷題（每題2分，共20分。正確填“√”，錯(cuò)誤填“×”）1.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“數(shù)據(jù)孤島”問題僅存在于企業(yè)內(nèi)部不同部門之間。（）答案：×解析：數(shù)據(jù)孤島不僅存在于企業(yè)內(nèi)部（如生產(chǎn)與質(zhì)檢部門數(shù)據(jù)未打通），還包括企業(yè)與供應(yīng)商、客戶之間的數(shù)據(jù)壁壘（如供應(yīng)鏈上下游數(shù)據(jù)無法共享）。2.邊緣計(jì)算在制造業(yè)AI應(yīng)用中的主要作用是將數(shù)據(jù)處理從云端轉(zhuǎn)移到設(shè)備端，降低實(shí)時(shí)性要求。（）答案：×解析：邊緣計(jì)算是將部分?jǐn)?shù)據(jù)處理從云端下沉到設(shè)備或邊緣節(jié)點(diǎn)（如車間網(wǎng)關(guān)），目的是減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升實(shí)時(shí)性（如實(shí)時(shí)缺陷檢測需毫秒級(jí)響應(yīng)）。3.安徽省支持制造業(yè)企業(yè)“AI換人”的核心目標(biāo)是完全替代一線操作工人。（）答案：×解析：目標(biāo)是通過AI替代重復(fù)性、高風(fēng)險(xiǎn)操作（如高溫環(huán)境下的檢測），推動(dòng)工人向“操作+運(yùn)維”復(fù)合型崗位轉(zhuǎn)型，而非完全替代。4.工業(yè)機(jī)器人的“自主決策”能力主要依賴預(yù)編程指令，與人工智能無關(guān)。（）答案：×解析：傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人依賴預(yù)編程，而智能工業(yè)機(jī)器人通過集成視覺傳感器、機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境調(diào)整動(dòng)作（如自適應(yīng)抓?。瑢儆贏I應(yīng)用。5.制造業(yè)AI模型的“可解釋性”對(duì)質(zhì)量管控至關(guān)重要，例如需明確缺陷檢測模型判斷“不合格”的具體依據(jù)。（）答案：√解析：在質(zhì)量管控中，若模型判定產(chǎn)品不合格，需追溯其依據(jù)（如某區(qū)域像素值異常），否則無法改進(jìn)工藝或驗(yàn)證模型可靠性。6.安徽省制造業(yè)企業(yè)使用AI技術(shù)后，必須將所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)上傳至公共云平臺(tái)以符合政策要求。（）答案：×解析：政策鼓勵(lì)數(shù)據(jù)“應(yīng)上盡上”，但涉及企業(yè)核心工藝的敏感數(shù)據(jù)可通過私有云或混合云存儲(chǔ)，保障數(shù)據(jù)安全。7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在制造業(yè)中的“過擬合”問題表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)中預(yù)測準(zhǔn)確率下降。（）答案：√解析：過擬合是模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲，導(dǎo)致泛化能力差，無法適應(yīng)新場景，這在制造業(yè)復(fù)雜工況中常見（如不同批次原材料差異）。8.“AI+供應(yīng)鏈管理”可以通過需求預(yù)測模型降低庫存成本，但無法優(yōu)化物流路徑。（）答案：×解析：AI可同時(shí)優(yōu)化需求預(yù)測（減少庫存積壓）和物流路徑（通過路徑規(guī)劃算法降低運(yùn)輸成本），例如京東物流的“青龍系統(tǒng)”已實(shí)現(xiàn)類似功能。9.安徽省制造業(yè)企業(yè)開展AI應(yīng)用時(shí)，只需關(guān)注技術(shù)投入，無需考慮員工技能培訓(xùn)。（）答案：×解析：AI系統(tǒng)需與員工協(xié)同工作（如操作、維護(hù)、分析），員工技能不足會(huì)導(dǎo)致“技術(shù)閑置”，因此培訓(xùn)（如AI基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)采集規(guī)范）是關(guān)鍵配套措施。10.制造業(yè)AI應(yīng)用的“經(jīng)濟(jì)可行性”僅需計(jì)算設(shè)備與軟件采購成本，無需考慮后期維護(hù)與升級(jí)費(fèi)用。（）答案：×解析：經(jīng)濟(jì)可行性需綜合評(píng)估全生命周期成本（采購+運(yùn)維+升級(jí)）與收益（降本+增效+質(zhì)量提升），避免因后期維護(hù)成本過高導(dǎo)致項(xiàng)目虧損。三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述人工智能在制造業(yè)“工藝優(yōu)化”中的具體應(yīng)用場景及技術(shù)路徑。答案：應(yīng)用場景包括：（1）生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化（如注塑機(jī)溫度、壓力設(shè)置）；（2）工藝路線規(guī)劃（如多工序生產(chǎn)的最優(yōu)順序）；（3）材料配方調(diào)整（如化工產(chǎn)品原料比例優(yōu)化）。技術(shù)路徑：（1）數(shù)據(jù)采集：通過傳感器、PLC（可編程邏輯控制器）采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)及產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)；（2）建模分析：利用機(jī)器學(xué)習(xí)（如回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）建立“工藝參數(shù)-質(zhì)量”關(guān)聯(lián)模型；（3）優(yōu)化決策：通過優(yōu)化算法（如遺傳算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）搜索最優(yōu)工藝參數(shù)組合；（4）驗(yàn)證迭代：將優(yōu)化參數(shù)應(yīng)用于產(chǎn)線，驗(yàn)證效果后持續(xù)迭代模型。示例：某汽車零部件企業(yè)通過采集5000組壓鑄工藝數(shù)據(jù)，訓(xùn)練XGBoost模型預(yù)測產(chǎn)品合格率，結(jié)合粒子群算法優(yōu)化壓鑄溫度（從480℃調(diào)整至495℃），使合格率從92%提升至96%。2.結(jié)合安徽省產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，說明發(fā)展“AI+制造業(yè)”的三大優(yōu)勢。答案：（1）創(chuàng)新資源集聚優(yōu)勢：擁有合肥綜合性國家科學(xué)中心，集聚中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、中科院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院等頂尖科研機(jī)構(gòu)，在人工智能基礎(chǔ)算法（如量子機(jī)器學(xué)習(xí)）、傳感器等領(lǐng)域研發(fā)能力突出；（2）產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善優(yōu)勢：形成“芯屏汽合”“急終生智”等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群（如蔚來、比亞迪新能源汽車，京東方顯示面板），為AI應(yīng)用提供豐富場景（如智能工廠、自動(dòng)駕駛零部件檢測）；（3）政策支持先行優(yōu)勢：出臺(tái)《安徽省新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2023-2027年）》《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)計(jì)劃》等政策，設(shè)立專項(xiàng)基金（如省科技重大專項(xiàng)每年投入超10億元），支持企業(yè)“AI+制造”改造。3.分析制造業(yè)AI應(yīng)用中“數(shù)據(jù)質(zhì)量”面臨的主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。答案：挑戰(zhàn)：（1）數(shù)據(jù)缺失：設(shè)備傳感器故障、通信中斷導(dǎo)致關(guān)鍵數(shù)據(jù)（如溫度、壓力）缺失；（2）數(shù)據(jù)噪聲：工業(yè)環(huán)境電磁干擾、傳感器精度不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤差（如振動(dòng)值異常波動(dòng)）；（3）數(shù)據(jù)標(biāo)簽難獲取：質(zhì)量檢測中，缺陷樣本（如芯片微裂紋）數(shù)量少且標(biāo)注需專業(yè)人員；（4）數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一：不同設(shè)備（如德國進(jìn)口機(jī)床與國產(chǎn)PLC）數(shù)據(jù)接口協(xié)議（如OPCUA、Modbus）不一致，難以集成。應(yīng)對(duì)措施：（1）數(shù)據(jù)補(bǔ)全：通過插值算法（如線性插值、KNN插值）或建立缺失值預(yù)測模型（如隨機(jī)森林）補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)；（2）噪聲過濾：采用滑動(dòng)窗口濾波、小波變換等方法去除高頻噪聲；（3）小樣本標(biāo)注：聯(lián)合行業(yè)專家制定缺陷分類標(biāo)準(zhǔn)，利用主動(dòng)學(xué)習(xí)（模型標(biāo)注不確定樣本由專家復(fù)核）降低標(biāo)注成本；（4）數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化：推動(dòng)企業(yè)采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議（如OPCUA），或通過邊緣網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)多協(xié)議轉(zhuǎn)換（如華為工業(yè)網(wǎng)關(guān)支持50+種協(xié)議）。四、論述題（30分）結(jié)合安徽省制造業(yè)現(xiàn)狀，論述如何通過“人工智能+制造業(yè)”推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，并提出3條具體實(shí)施建議。答案：安徽省制造業(yè)正處于從“規(guī)模擴(kuò)張”向“質(zhì)量效益”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，面臨傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)（如鋼鐵、家電）產(chǎn)能過剩、新興產(chǎn)業(yè)（如新能源汽車、機(jī)器人）需提升競爭力等挑戰(zhàn)。人工智能通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策、協(xié)同優(yōu)化”，可從以下方面推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展：（一）推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)（如家電、建材）存在能耗高、質(zhì)量穩(wěn)定性差等問題。AI可通過工藝優(yōu)化降低能耗（如海螺水泥利用AI優(yōu)化熟料燒成溫度，煤耗降低3%）；通過智能檢測提升質(zhì)量（如美菱冰箱采用AI視覺檢測門體縫隙，漏檢率從2%降至0.1%）。（二）賦能新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新：安徽省新興產(chǎn)業(yè)（如新能源汽車、集成電路）需突破關(guān)鍵技術(shù)。AI可加速研發(fā)迭代（如蔚來汽車?yán)脭?shù)字孿生模擬電池?zé)峁芾?，研發(fā)周期縮短40%）；優(yōu)化供應(yīng)鏈協(xié)同（如長鑫存儲(chǔ)通過AI預(yù)測芯片需求，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)從60天降至45天）。（三）促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同：AI可推動(dòng)“鏈主企業(yè)+配套企業(yè)”協(xié)同發(fā)展。例如，依托奇瑞汽車（鏈主）的智能工廠數(shù)據(jù)，帶動(dòng)周邊零部件企業(yè)（如蕪湖恒信）部署AI質(zhì)檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全鏈條質(zhì)量管控；通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（如卡奧斯安徽平臺(tái)）共享產(chǎn)能、技術(shù)，降低中小企業(yè)數(shù)字化門檻。具體實(shí)施建議：1.建設(shè)“行業(yè)級(jí)AI公共服務(wù)平臺(tái)”：針對(duì)家電、汽車、鋼鐵等安徽省重點(diǎn)行業(yè)，由政府聯(lián)合龍頭企業(yè)（如美的、蔚來、馬鋼）建設(shè)行業(yè)AI平臺(tái)，提供通用算法庫（如家電外觀檢測模型）、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、算力支持，降低中小企業(yè)AI應(yīng)用成本。例如，支持合肥家電產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)“智能家電AI平臺(tái)”，覆蓋冰箱、空調(diào)、洗衣機(jī)的缺陷檢測、需求預(yù)測等場景。2.強(qiáng)化“AI+制造”人才培養(yǎng)：聯(lián)合高校（如中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、合肥工業(yè)大學(xué)）開設(shè)“智能制造”交叉學(xué)科，設(shè)置AI算法、工業(yè)數(shù)據(jù)建模等課程；推動(dòng)“企業(yè)導(dǎo)師+高校教授”雙導(dǎo)師制，培養(yǎng)既懂制造工藝又懂AI技術(shù)的復(fù)合型人才。例如，支持蕪湖機(jī)器人產(chǎn)業(yè)基地與安徽工程大學(xué)合作，開設(shè)“工業(yè)機(jī)器人智能控制”