2025年河南省公需課《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（共15題，每題2分，共30分）1.人工智能在制造業(yè)中最核心的價(jià)值體現(xiàn)是：A.降低設(shè)備采購成本B.提升生產(chǎn)過程的智能化決策能力C.減少一線操作工人數(shù)量D.優(yōu)化廠房空間布局2.以下哪項(xiàng)技術(shù)是智能質(zhì)檢的核心支撐？A.自然語言處理（NLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.知識(shí)圖譜3.預(yù)測(cè)性維護(hù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)類型是：A.靜態(tài)產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖紙B.設(shè)備運(yùn)行時(shí)序數(shù)據(jù)C.客戶訂單文本D.供應(yīng)鏈物流單據(jù)4.河南省《制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型行動(dòng)計(jì)劃（20232025年）》中提出的“三個(gè)全覆蓋”不包括：A.規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)5G網(wǎng)絡(luò)全覆蓋B.重點(diǎn)行業(yè)智能工廠全覆蓋C.中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)全覆蓋D.關(guān)鍵工序數(shù)控化設(shè)備全覆蓋5.數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景是：A.原材料價(jià)格預(yù)測(cè)B.生產(chǎn)線虛擬調(diào)試C.員工技能培訓(xùn)D.產(chǎn)品市場(chǎng)定位分析6.邊緣計(jì)算在智能制造中的主要作用是：A.降低云端計(jì)算成本B.實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與決策C.存儲(chǔ)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)D.優(yōu)化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)布局7.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型最適合處理設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的故障診斷？A.支持向量機(jī)（SVM）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.隨機(jī)森林D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）8.智能制造系統(tǒng)中，“人機(jī)協(xié)作”的核心目標(biāo)是：A.完全替代人工操作B.提升工人安全與效率C.減少管理崗位數(shù)量D.降低產(chǎn)品設(shè)計(jì)復(fù)雜度9.河南省推動(dòng)制造業(yè)與AI融合的關(guān)鍵載體是：A.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化集群B.智能制造標(biāo)桿企業(yè)C.高校科研實(shí)驗(yàn)室D.跨境電商產(chǎn)業(yè)園10.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的“數(shù)據(jù)中臺(tái)”主要功能是：A.存儲(chǔ)原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并提供分析服務(wù)C.管理企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)D.處理客戶投訴信息11.以下哪項(xiàng)屬于AI賦能制造業(yè)的“軟性”效益？A.產(chǎn)品合格率提升B.設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少C.企業(yè)創(chuàng)新能力增強(qiáng)D.單位能耗降低12.用于工藝參數(shù)優(yōu)化的AI技術(shù)通常基于：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.遷移學(xué)習(xí)13.制造業(yè)AI應(yīng)用中，“小樣本學(xué)習(xí)”主要解決的問題是：A.數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高B.計(jì)算資源不足C.模型泛化能力差D.網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲14.《智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》中，“智能服務(wù)”的核心要求是：A.產(chǎn)品全生命周期管理B.生產(chǎn)線自動(dòng)化改造C.原材料集中采購D.員工績效考核數(shù)字化15.河南省制造業(yè)AI應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域不包括：A.裝備制造B.食品加工C.紡織服裝D.礦產(chǎn)開采二、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題3分，共30分。每題至少2個(gè)正確選項(xiàng)，錯(cuò)選、漏選均不得分）1.人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主要路徑包括：A.生產(chǎn)過程智能化控制B.產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字化優(yōu)化C.供應(yīng)鏈協(xié)同動(dòng)態(tài)調(diào)整D.售后服務(wù)遠(yuǎn)程診斷2.以下屬于AI驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)新模式的有：A.大規(guī)模個(gè)性化定制B.基于預(yù)測(cè)的按需生產(chǎn)C.傳統(tǒng)手工單件制造D.跨企業(yè)產(chǎn)能共享3.工業(yè)視覺檢測(cè)相比人工檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)包括：A.檢測(cè)速度更快B.可適應(yīng)惡劣環(huán)境C.能檢測(cè)微小缺陷D.完全無需人工干預(yù)4.河南省支持制造業(yè)AI發(fā)展的政策工具有：A.智能制造專項(xiàng)補(bǔ)貼B.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型獎(jiǎng)補(bǔ)C.高校AI人才定向培養(yǎng)D.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)5.影響制造業(yè)AI落地的主要挑戰(zhàn)有：A.工業(yè)數(shù)據(jù)采集難度大B.行業(yè)知識(shí)與AI技術(shù)融合不足C.企業(yè)資金投入能力有限D(zhuǎn).消費(fèi)者對(duì)智能產(chǎn)品接受度低6.數(shù)字孿生系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分包括：A.物理實(shí)體B.虛擬模型C.數(shù)據(jù)交互接口D.專家知識(shí)庫7.機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景包括：A.設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)（RUL）B.產(chǎn)品質(zhì)量缺陷分類C.生產(chǎn)計(jì)劃動(dòng)態(tài)排程D.廠房建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)8.工業(yè)5G網(wǎng)絡(luò)在智能制造中的作用包括：A.支持高可靠低時(shí)延數(shù)據(jù)傳輸B.連接海量工業(yè)傳感器C.替代有線網(wǎng)絡(luò)降低成本D.保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)隱私安全9.中小企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的可行策略有：A.租用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)B.聚焦單點(diǎn)場(chǎng)景優(yōu)化C.自主研發(fā)全流程AI系統(tǒng)D.與服務(wù)商合作定制解決方案10.《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出的“智能制造五大工程”包括：A.智能制造裝備創(chuàng)新工程B.工業(yè)軟件突破工程C.智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系工程D.制造業(yè)人才提升工程三、填空題（共10題，每題2分，共20分）1.人工智能與制造業(yè)融合的本質(zhì)是通過________技術(shù)重構(gòu)生產(chǎn)要素配置方式。2.智能工廠的核心特征是________、________、________（填三個(gè)關(guān)鍵詞）。3.工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型特征包括________、________、________（填三個(gè)特征）。4.河南省提出“________”戰(zhàn)略，推動(dòng)制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。5.預(yù)測(cè)性維護(hù)的關(guān)鍵步驟包括數(shù)據(jù)采集、________、________、決策輸出。6.工業(yè)視覺系統(tǒng)的核心組件包括光源、________、圖像采集卡、________。7.數(shù)字孿生技術(shù)的“雙向映射”是指物理實(shí)體與________之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。8.制造業(yè)AI應(yīng)用中，________技術(shù)可解決不同設(shè)備協(xié)議不兼容問題。9.中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“輕量級(jí)”工具主要包括________、________（舉例兩種）。10.智能制造的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)________、________、________的高度協(xié)同（填三個(gè)維度）。四、簡答題（共5題，每題6分，共30分）1.簡述智能質(zhì)檢中“深度學(xué)習(xí)+傳統(tǒng)算法”融合的技術(shù)路徑。2.說明預(yù)測(cè)性維護(hù)相比傳統(tǒng)定期維護(hù)的優(yōu)勢(shì)。3.分析河南省制造業(yè)AI應(yīng)用中“數(shù)據(jù)孤島”問題的成因及解決措施。4.列舉工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能中小企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的三種典型服務(wù)模式。5.闡述“人機(jī)協(xié)作”在智能制造中的具體表現(xiàn)形式。五、綜合應(yīng)用題（共3題，第1題10分，第2題15分，第3題20分，共45分）1.某河南裝備制造企業(yè)計(jì)劃引入AI技術(shù)優(yōu)化焊接工藝參數(shù)，現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù)包括：焊機(jī)電流/電壓/速度等6個(gè)工藝參數(shù)（連續(xù)型）、焊縫缺陷類型（5類）、產(chǎn)品合格率（連續(xù)型）。（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟；（2）推薦適用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型并說明理由。2.某食品加工企業(yè)因人工質(zhì)檢漏檢率高（約8%），擬部署AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)。已知：生產(chǎn)線速度：600件/分鐘；缺陷類型：雜質(zhì)混入、包裝破損、標(biāo)簽錯(cuò)位（共3類）；現(xiàn)有樣本：缺陷樣本2000張（每類約667張），正常樣本50000張。（1）分析該企業(yè)部署AI視覺檢測(cè)的技術(shù)難點(diǎn)；（2）提出針對(duì)性解決方案（需包含數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型選擇、部署方式）。3.結(jié)合河南省制造業(yè)現(xiàn)狀（如裝備制造、食品加工、新材料等產(chǎn)業(yè)），撰寫一份“AI賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”的企業(yè)轉(zhuǎn)型建議報(bào)告（要求：包含現(xiàn)狀分析、痛點(diǎn)診斷、AI應(yīng)用場(chǎng)景選擇、實(shí)施路徑、保障措施，字?jǐn)?shù)不少于800字）。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.B4.D5.B6.B7.B8.B9.B10.B11.C12.C13.A14.A15.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABC8.AB9.ABD10.ABCD三、填空題1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策2.數(shù)據(jù)貫通、自主決策、柔性生產(chǎn)（或其他合理答案）3.多源異構(gòu)、時(shí)序性強(qiáng)、價(jià)值密度低4.換道領(lǐng)跑5.特征提取、模型訓(xùn)練（或故障預(yù)測(cè)）6.工業(yè)相機(jī)、圖像處理軟件7.虛擬模型8.工業(yè)協(xié)議解析（或OPCUA）9.云MES系統(tǒng)、低代碼開發(fā)平臺(tái)（或其他合理答案）10.研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)四、簡答題1.答案要點(diǎn)：（1）傳統(tǒng)算法預(yù)處理：通過邊緣檢測(cè)、閾值分割等提取缺陷區(qū)域；（2）深度學(xué)習(xí)特征提?。豪肅NN自動(dòng)學(xué)習(xí)缺陷紋理、形狀等深層特征；（3）融合決策：傳統(tǒng)算法輸出幾何參數(shù)（如缺陷尺寸）與深度學(xué)習(xí)分類結(jié)果結(jié)合，提升檢測(cè)魯棒性；（4）典型應(yīng)用：如金屬表面劃痕檢測(cè)中，傳統(tǒng)算法定位劃痕位置，CNN分類劃痕嚴(yán)重程度。2.答案要點(diǎn)：（1）避免過度維護(hù)：基于設(shè)備實(shí)際狀態(tài)而非固定周期，降低維護(hù)成本；（2）減少非計(jì)劃停機(jī)：提前預(yù)測(cè)故障，安排維護(hù)計(jì)劃，提升設(shè)備利用率；（3）延長設(shè)備壽命：避免因定期拆卸導(dǎo)致的額外磨損；（4）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：積累設(shè)備健康數(shù)據(jù)，反哺設(shè)計(jì)改進(jìn)。3.答案要點(diǎn)：成因：企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)異構(gòu)（如ERP、MES、PLM協(xié)議不兼容）；跨企業(yè)數(shù)據(jù)共享機(jī)制缺失（供應(yīng)商、客戶數(shù)據(jù)壁壘）；工業(yè)設(shè)備接口封閉（老舊設(shè)備無數(shù)據(jù)輸出功能）。解決措施：推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼；政府引導(dǎo)建立行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)（如河南省制造業(yè)數(shù)據(jù)中心）；實(shí)施設(shè)備數(shù)字化改造（加裝傳感器、協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)）。4.答案要點(diǎn)：（1）SaaS模式：提供輕量化質(zhì)檢、排程等AI應(yīng)用模塊，按使用付費(fèi)；（2）定制化開發(fā)：針對(duì)企業(yè)痛點(diǎn)（如物料分揀），平臺(tái)服務(wù)商聯(lián)合開發(fā)專用模型；（3）數(shù)據(jù)服務(wù)：平臺(tái)提供行業(yè)知識(shí)庫（如缺陷樣本庫）、算法工具鏈（如AutoML），降低企業(yè)技術(shù)門檻；（4）協(xié)同制造：平臺(tái)整合跨企業(yè)產(chǎn)能數(shù)據(jù)，支持AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)訂單分配（舉例任意三種即可）。5.答案要點(diǎn)：（1）物理協(xié)作：協(xié)作機(jī)器人（Cobot）與工人共享工作空間，完成精密裝配、搬運(yùn)等任務(wù)（如ABBYuMi）；（2）認(rèn)知協(xié)作：AI系統(tǒng)為工人提供實(shí)時(shí)決策支持（如AR眼鏡顯示設(shè)備故障解決方案）；（3）技能增強(qiáng)：通過數(shù)字孿生模擬訓(xùn)練，提升工人操作熟練度；（4）安全保障：AI監(jiān)測(cè)工人操作行為（如疲勞狀態(tài)），預(yù)警危險(xiǎn)動(dòng)作。五、綜合應(yīng)用題1.答案要點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：缺失值處理：用相鄰時(shí)間點(diǎn)均值填充焊機(jī)參數(shù)缺失值；異常值檢測(cè)：通過IQR法或孤立森林識(shí)別電流/電壓異常點(diǎn)并修正；特征工程：計(jì)算工藝參數(shù)的波動(dòng)方差（如電壓標(biāo)準(zhǔn)差）、時(shí)序相關(guān)性（如電流與速度的滯后相關(guān)系數(shù)）；標(biāo)簽處理：將缺陷類型（分類標(biāo)簽）與合格率（回歸標(biāo)簽）分別整理為多輸出模型目標(biāo)。（2）模型推薦及理由：分類任務(wù)（缺陷類型預(yù)測(cè)）：推薦XGBoost或LightGBM，適合多特征小樣本場(chǎng)景，可輸出特征重要性指導(dǎo)工藝優(yōu)化；回歸任務(wù)（合格率預(yù)測(cè)）：推薦深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），通過全連接層捕捉工藝參數(shù)間非線性關(guān)系；或使用多任務(wù)學(xué)習(xí)模型（如TensorFlow的MultiHead模型），同時(shí)預(yù)測(cè)缺陷類型與合格率，提升模型泛化能力。2.答案要點(diǎn)：（1）技術(shù)難點(diǎn)：樣本不平衡：缺陷樣本（2000張）遠(yuǎn)少于正常樣本（50000張），模型易偏向正常類；實(shí)時(shí)性要求高：600件/分鐘≈10件/秒，檢測(cè)延遲需≤100ms；缺陷多樣性：雜質(zhì)（顏色差異）、破損（形狀變化）、標(biāo)簽錯(cuò)位（位置偏移）需不同特征提取策略；環(huán)境干擾：生產(chǎn)線光照波動(dòng)、產(chǎn)品位置偏移可能影響圖像質(zhì)量。（2）解決方案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)缺陷樣本進(jìn)行旋轉(zhuǎn)（±15°）、亮度調(diào)整（±20%）、仿射變換（模擬位置偏移），擴(kuò)充至10000張；正常樣本采用隨機(jī)裁剪（保留核心區(qū)域）避免過擬合；模型選擇：輕量級(jí)CNN（如MobileNetV3）+注意力機(jī)制（SE模塊），在保證精度的同時(shí)降低計(jì)算量；或采用邊緣計(jì)算方案（如部署JetsonAGXOrin），減少云端傳輸延遲；部署方式：前端通過工業(yè)相機(jī)（全局快門，幀率≥30fps）采集圖像，經(jīng)邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)時(shí)推理，不合格品觸發(fā)機(jī)械臂剔除；后端定期將檢測(cè)數(shù)據(jù)回傳云端，優(yōu)化模型（如每月更新一次）。3.建議報(bào)告（示例框架）一、現(xiàn)狀分析河南省制造業(yè)以裝備制造（盾構(gòu)機(jī)、農(nóng)機(jī)）、食品加工（雙匯、三全）、新材料（超硬材料）為支柱，2024年規(guī)上工業(yè)增加值同比增長6.8%，但面臨：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化水平低（關(guān)鍵工序數(shù)控化率約52%，低于全國平均58%）；中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后（僅30%企業(yè)應(yīng)用工業(yè)軟件）；高端AI人才缺口大（制造業(yè)AI工程師占比不足0.5%）。二、痛點(diǎn)診斷1.生產(chǎn)端：設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率低（老舊設(shè)備占比40%），工藝參數(shù)依賴人工經(jīng)驗(yàn)；2.質(zhì)量端：人