2025年公需課《人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》試題(附答案）一、單項選擇題（共15題，每題2分，共30分）1.人工智能在制造業(yè)中實現(xiàn)“預測性維護”的核心技術(shù)是（）。A.自然語言處理（NLP）B.計算機視覺（CV）C.機器學習（ML）中的時序預測模型D.知識圖譜（KG）2.以下哪項不屬于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心功能？（）A.設備接入與數(shù)據(jù)采集B.工業(yè)機理模型開發(fā)C.消費級App應用分發(fā)D.生產(chǎn)流程優(yōu)化服務3.根據(jù)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率目標是（）。A.50%B.68%C.75%D.82%4.數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中應用時，其“孿生體”的核心是（）。A.物理設備的3D模型B.實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬映射C.歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析D.人工經(jīng)驗的數(shù)字化記錄5.制造業(yè)中“AI+質(zhì)量檢測”相比傳統(tǒng)人工檢測的最大優(yōu)勢是（）。A.降低設備采購成本B.減少檢測人員數(shù)量C.提升微小缺陷識別率（如0.1mm級瑕疵）D.支持非接觸式檢測6.以下哪項屬于AI賦能制造業(yè)“降本”的典型場景？（）A.基于需求預測的動態(tài)排產(chǎn)B.客戶定制化產(chǎn)品設計C.生產(chǎn)線可視化監(jiān)控D.設備能耗異常預警7.工業(yè)數(shù)據(jù)的“五維特征”不包括（）。A.多源異構(gòu)性B.實時性C.低價值密度D.高隱私性8.知識圖譜在制造業(yè)中的主要應用是（）。A.設備運行狀態(tài)實時顯示B.工藝知識的關聯(lián)推理與復用C.生產(chǎn)計劃的動態(tài)調(diào)整D.供應鏈庫存的智能管理9.邊緣計算在制造業(yè)中的核心作用是（）。A.降低云端計算壓力B.實現(xiàn)毫秒級實時決策C.減少數(shù)據(jù)傳輸成本D.提升數(shù)據(jù)存儲容量10.以下哪項是AI與制造業(yè)融合的“技術(shù)瓶頸”？（）A.工業(yè)數(shù)據(jù)標注成本高B.企業(yè)數(shù)字化基礎薄弱C.跨行業(yè)標準不統(tǒng)一D.以上均是11.國家“東數(shù)西算”工程對制造業(yè)AI應用的直接影響是（）。A.降低企業(yè)本地算力成本B.提升跨區(qū)域協(xié)同制造效率C.加速工業(yè)軟件國產(chǎn)化替代D.優(yōu)化工業(yè)數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)12.以下哪種AI算法最適合解決“多工序生產(chǎn)節(jié)拍優(yōu)化”問題？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.強化學習（RL）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.支持向量機（SVM）13.制造業(yè)“智能工廠”的核心標志是（）。A.部署工業(yè)機器人B.實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)貫通C.引入AI質(zhì)檢設備D.建立車間級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺14.以下哪項屬于“AI+綠色制造”的典型應用？（）A.基于能耗預測的工藝參數(shù)調(diào)整B.客戶需求的個性化分析C.供應鏈節(jié)點的物流路徑優(yōu)化D.產(chǎn)品生命周期的成本核算15.工業(yè)大模型（如華為盤古制造大模型）的核心優(yōu)勢是（）。A.支持通用場景的快速適配B.降低單一任務的訓練成本C.提升特定工藝的精度D.實現(xiàn)跨語言的技術(shù)文檔理解二、多項選擇題（共10題，每題3分，共30分，少選、錯選均不得分）1.人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心路徑包括（）。A.生產(chǎn)流程的智能化決策B.產(chǎn)品全生命周期的價值提升C.供應鏈的動態(tài)協(xié)同優(yōu)化D.客戶需求的實時響應與定制2.工業(yè)數(shù)據(jù)采集的關鍵技術(shù)手段有（）。A.傳感器網(wǎng)絡（如MEMS傳感器）B.工業(yè)協(xié)議解析（如OPCUA、Modbus）C.視覺識別（如工業(yè)相機+OCR）D.邊緣計算網(wǎng)關3.數(shù)字孿生在制造業(yè)中的典型應用場景包括（）。A.新產(chǎn)線投產(chǎn)前的虛擬調(diào)試B.設備故障的遠程診斷與修復C.市場需求的長期預測D.工藝參數(shù)的仿真優(yōu)化4.制造業(yè)AI應用中“數(shù)據(jù)孤島”的主要表現(xiàn)有（）。A.不同設備數(shù)據(jù)格式不兼容B.車間與管理層數(shù)據(jù)未打通C.跨企業(yè)供應鏈數(shù)據(jù)共享困難D.歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)未融合5.以下屬于AI賦能制造業(yè)“提質(zhì)”的案例有（）。A.某汽車廠通過AI視覺檢測將漆面缺陷漏檢率從5%降至0.3%B.某電子廠利用預測性維護減少設備停機時間20%C.某家電企業(yè)通過需求預測模型將庫存周轉(zhuǎn)率提升15%D.某鋼鐵廠通過AI優(yōu)化軋制參數(shù)使成材率提高1.2%6.工業(yè)機器學習模型訓練的關鍵挑戰(zhàn)包括（）。A.標注數(shù)據(jù)量少（如罕見故障樣本）B.數(shù)據(jù)分布隨工況變化（概念漂移）C.模型需要滿足實時性要求（如毫秒級推理）D.模型可解釋性要求高（需符合工藝邏輯）7.國家支持AI與制造業(yè)融合的政策工具有（）。A.智能制造標準體系建設（如《智能制造能力成熟度模型》）B.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程專項C.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動D.新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設8.以下哪些技術(shù)屬于“AI+5G”在制造業(yè)中的協(xié)同應用？（）A.高清工業(yè)視頻的實時回傳與分析B.多機器人的協(xié)同控制（低時延）C.設備狀態(tài)數(shù)據(jù)的海量采集（大連接）D.邊緣服務器的算力調(diào)度（廣覆蓋）9.制造業(yè)AI應用的倫理與安全風險包括（）。A.算法偏見導致質(zhì)量誤判B.工業(yè)數(shù)據(jù)泄露引發(fā)生產(chǎn)安全C.AI決策失誤導致設備損壞D.員工因技術(shù)替代產(chǎn)生的就業(yè)壓力10.中小企業(yè)AI賦能的可行路徑有（）。A.依托區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺租用AI服務B.聚焦單一場景（如質(zhì)檢、排產(chǎn)）的輕量化應用C.與高校/科研機構(gòu)合作開發(fā)專用模型D.全面部署自主AI系統(tǒng)（如自建數(shù)據(jù)中心）三、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.制造業(yè)AI應用的基礎是________，其核心要求是“全要素、全流程、全價值鏈”的貫通。2.工業(yè)知識圖譜的構(gòu)建需要融合________（如設備手冊）與________（如操作經(jīng)驗）兩類知識。3.預測性維護的技術(shù)流程包括數(shù)據(jù)采集、________、模型訓練、故障預測與維護決策。4.AI驅(qū)動的“智能排產(chǎn)”需要同時考慮訂單交期、設備產(chǎn)能、________、物料齊套性等約束條件。5.工業(yè)大模型的“小樣本學習”能力可解決制造業(yè)中________（如特殊工藝場景）的數(shù)據(jù)不足問題。四、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述人工智能如何通過“數(shù)據(jù)模型決策”閉環(huán)提升制造業(yè)生產(chǎn)效率。（6分）2.列舉并說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在AI賦能制造業(yè)中的三大核心作用。（6分）3.分析“AI+供應鏈管理”相比傳統(tǒng)模式的優(yōu)勢（至少3點）。（6分）五、案例分析題（共1題，12分）背景：某家電制造企業(yè)面臨以下問題：空調(diào)壓縮機裝配線人工目檢漏檢率達8%（行業(yè)平均5%），且檢測效率低（每小時300臺）；設備故障停機時間每月約40小時（行業(yè)平均25小時），維修依賴老員工經(jīng)驗；原材料庫存周轉(zhuǎn)率為4次/年（行業(yè)先進水平8次/年），常因缺料導致交期延誤。問題：如果你是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問，建議該企業(yè)優(yōu)先部署哪些AI應用場景？請說明每個場景的技術(shù)路徑及預期效果。（12分）六、論述題（共1題，10分）結(jié)合《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》與產(chǎn)業(yè)實踐，論述人工智能在推動制造業(yè)“高端化、智能化、綠色化”發(fā)展中的具體作用。（10分）參考答案一、單項選擇題1.C2.C3.B4.B5.C6.D7.C8.B9.B10.D11.A12.B13.B14.A15.A二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABD4.ABCD5.AD6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABC三、填空題1.工業(yè)數(shù)據(jù)2.顯性知識；隱性知識3.特征工程（或“數(shù)據(jù)預處理”）4.人員排班（或“能源約束”）5.長尾場景四、簡答題1.答案要點：①數(shù)據(jù)采集：通過傳感器、工業(yè)協(xié)議等獲取設備、工藝、質(zhì)量等多源實時數(shù)據(jù)；②模型構(gòu)建：利用機器學習（如時序預測、計算機視覺）訓練工藝優(yōu)化、故障預測等模型；③決策閉環(huán)：模型輸出直接驅(qū)動設備調(diào)整（如參數(shù)優(yōu)化）、維護計劃（如預測性維護）或生產(chǎn)指令（如動態(tài)排產(chǎn)），實現(xiàn)“感知分析決策執(zhí)行”的智能化循環(huán)，減少人工干預延遲，提升效率。2.答案要點（任選3點）：①數(shù)據(jù)匯聚：提供統(tǒng)一接口接入不同設備、系統(tǒng)數(shù)據(jù)，解決“數(shù)據(jù)孤島”問題；②模型開發(fā)：集成工業(yè)機理模型與AI算法，降低企業(yè)自主開發(fā)門檻（如低代碼平臺）；③應用孵化：支持輕量化SaaS應用快速部署（如質(zhì)檢、排產(chǎn)），滿足中小企業(yè)需求；④生態(tài)協(xié)同：連接上下游企業(yè)，實現(xiàn)供應鏈數(shù)據(jù)共享與協(xié)同優(yōu)化。3.答案要點：①需求預測更精準：通過歷史銷售、天氣、社交數(shù)據(jù)等多源分析，降低需求波動導致的庫存積壓或短缺；②動態(tài)協(xié)同更高效：AI實時分析訂單、產(chǎn)能、物流數(shù)據(jù)，自動調(diào)整采購與生產(chǎn)計劃，縮短交期；③風險預警更及時：基于供應鏈網(wǎng)絡數(shù)據(jù)（如供應商產(chǎn)能、運輸狀態(tài)）預測斷供風險，提前制定替代方案；④成本優(yōu)化更智能：通過路徑規(guī)劃（如物流）、批量采購（如原材料）模型降低全鏈成本。五、案例分析題參考答案：建議優(yōu)先部署以下3個場景：（1）AI視覺質(zhì)檢（針對壓縮機裝配線漏檢率高問題）：技術(shù)路徑：部署工業(yè)相機采集裝配線圖像，利用深度學習（如YOLO、ResNet）訓練缺陷檢測模型，結(jié)合邊緣計算實現(xiàn)實時分析（毫秒級響應）。預期效果：漏檢率降至1%以下，檢測效率提升至每小時1000臺，減少50%質(zhì)檢人員。（2）預測性維護（針對設備停機時間長問題）：技術(shù)路徑：在關鍵設備（如壓縮機裝配機）部署振動、溫度傳感器，采集時序數(shù)據(jù)；通過LSTM或Transformer模型訓練故障預測模型，結(jié)合設備機理知識（如軸承壽命曲線）生成維護建議。預期效果：設備停機時間減少至20小時/月，維修準備時間縮短30%，降低突發(fā)故障導致的產(chǎn)能損失。（3）AI智能排產(chǎn)與庫存優(yōu)化（針對庫存周轉(zhuǎn)率低問題）：技術(shù)路徑：整合訂單數(shù)據(jù)、設備產(chǎn)能、原材料庫存數(shù)據(jù)，利用強化學習模型動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計劃；結(jié)合需求預測模型（如Prophet）優(yōu)化安全庫存閾值。預期效果：庫存周轉(zhuǎn)率提升至6次/年，缺料導致的交期延誤減少70%，原材料資金占用降低20%。六、論述題參考答案（需結(jié)合具體政策與案例）：（1）高端化：AI推動制造業(yè)向高附加值環(huán)節(jié)升級。例如，通過數(shù)字孿生技術(shù)（如西門子MindSphere）實現(xiàn)復雜產(chǎn)品（如航空發(fā)動機）的虛擬設計與驗證，縮短研發(fā)周期30%；知識圖譜整合跨領域技術(shù)知識（如材料、工藝），支持高端裝備的自主創(chuàng)新（如國產(chǎn)大飛機關鍵部件研發(fā)）。（2）智能化：AI實現(xiàn)生產(chǎn)全流程的自主決策?！兑?guī)劃》提出“智能制造能力成熟度”分級目標，通過AI視覺（如海爾COSMOPlat的冰箱門體檢測）、預測性維護（如三一重工樹根互聯(lián)平臺的挖掘機監(jiān)控）、智能排產(chǎn)（如美的云平臺的多工廠協(xié)同）等應用，推動企業(yè)從“自動