2025年太空AI探索技術(shù)評估試題考試時長：120分鐘滿分：100分題型分值分布：-判斷題（20分）-單選題（20分）-多選題（20分）-案例分析（18分）-論述題（22分）總分：100分---一、判斷題（共10題，每題2分，總分20分）1.人工智能在太空探索中的應(yīng)用主要依賴于地面控制中心實時傳輸數(shù)據(jù)。2.深度學(xué)習(xí)算法在火星表面地形識別任務(wù)中優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。3.星載AI系統(tǒng)必須具備完全自主的決策能力以應(yīng)對突發(fā)空間環(huán)境變化。4.空間AI的能耗效率比地面AI更高，主要因為太空任務(wù)對能源限制嚴(yán)格。5.量子計算目前尚未在太空AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。6.太空AI的倫理問題主要涉及數(shù)據(jù)隱私而非任務(wù)安全性。7.遙感衛(wèi)星搭載的AI模塊通常采用邊緣計算架構(gòu)以減少延遲。8.太空AI的算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來源于地面模擬實驗而非真實太空環(huán)境。9.星際探測器上的AI系統(tǒng)需具備跨行星際通信協(xié)議兼容性。10.太空AI的故障自愈能力依賴于冗余設(shè)計而非算法優(yōu)化。二、單選題（共10題，每題2分，總分20分）1.以下哪項技術(shù)是當(dāng)前太空AI任務(wù)中應(yīng)用最廣泛的？A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.貝葉斯決策樹2.火星車導(dǎo)航系統(tǒng)中最關(guān)鍵的AI模塊是？A.自然語言處理B.狀態(tài)空間規(guī)劃C.圖像識別D.預(yù)測性維護(hù)3.太空AI的“小樣本學(xué)習(xí)”技術(shù)主要解決什么問題？A.數(shù)據(jù)傳輸帶寬不足B.環(huán)境樣本多樣性低C.計算資源受限D(zhuǎn).算法收斂速度慢4.星載AI系統(tǒng)在低功耗設(shè)計時優(yōu)先考慮哪種算法？A.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.輕量級CNNC.遺傳算法D.隨機(jī)森林5.太空AI的“遷移學(xué)習(xí)”主要應(yīng)用于？A.地面任務(wù)優(yōu)化B.跨任務(wù)知識共享C.數(shù)據(jù)壓縮D.硬件加速6.以下哪項是太空AI面臨的最大挑戰(zhàn)？A.計算精度B.能耗效率C.算法復(fù)雜度D.數(shù)據(jù)標(biāo)注7.太空AI的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”模式主要解決什么問題？A.數(shù)據(jù)孤島B.網(wǎng)絡(luò)延遲C.硬件故障D.算法漂移8.星際通信AI模塊的核心功能是？A.壓縮數(shù)據(jù)B.解碼信號C.優(yōu)化路由D.生成加密密鑰9.太空AI的“自監(jiān)督學(xué)習(xí)”技術(shù)主要依賴？A.人工標(biāo)注B.環(huán)境數(shù)據(jù)自生成C.預(yù)訓(xùn)練模型D.強(qiáng)化獎勵10.太空AI的“魯棒性”設(shè)計主要針對？A.硬件故障B.環(huán)境干擾C.算法錯誤D.數(shù)據(jù)污染三、多選題（共10題，每題2分，總分20分）1.太空AI的典型應(yīng)用場景包括？A.火星車自主導(dǎo)航B.衛(wèi)星軌道維持C.星際信號解碼D.太陽風(fēng)暴預(yù)測2.星載AI系統(tǒng)需具備哪些特性？A.低功耗B.高可靠性C.快速響應(yīng)D.大規(guī)模并行計算3.太空AI的“邊緣計算”架構(gòu)優(yōu)勢包括？A.減少數(shù)據(jù)傳輸B.降低延遲C.提高安全性D.增強(qiáng)隱私保護(hù)4.太空AI的“遷移學(xué)習(xí)”可應(yīng)用于？A.地面任務(wù)經(jīng)驗遷移B.跨任務(wù)模型適配C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.算法優(yōu)化5.太空AI的“自監(jiān)督學(xué)習(xí)”技術(shù)依賴？A.環(huán)境數(shù)據(jù)自標(biāo)注B.無監(jiān)督模式C.預(yù)訓(xùn)練模型D.強(qiáng)化獎勵6.星際通信AI模塊需解決哪些問題？A.信號衰減B.延遲抖動C.多普勒效應(yīng)D.加密安全7.太空AI的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”模式優(yōu)勢包括？A.保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.減少傳輸成本C.提高模型泛化能力D.增強(qiáng)系統(tǒng)安全性8.太空AI的“小樣本學(xué)習(xí)”技術(shù)可應(yīng)用于？A.火星地形識別B.小行星表面探測C.星際信號分類D.空間垃圾監(jiān)測9.太空AI的“魯棒性”設(shè)計需考慮？A.環(huán)境干擾B.硬件故障C.算法漂移D.數(shù)據(jù)污染10.太空AI的未來發(fā)展趨勢包括？A.量子計算集成B.跨行星際通信優(yōu)化C.自主進(jìn)化能力D.多模態(tài)融合四、案例分析（共3題，每題6分，總分18分）案例1：火星車自主導(dǎo)航AI系統(tǒng)某火星車搭載的AI導(dǎo)航系統(tǒng)需在復(fù)雜地形中自主規(guī)劃路徑，系統(tǒng)需實時處理多源傳感器數(shù)據(jù)（激光雷達(dá)、攝像頭、IMU），并應(yīng)對沙塵暴導(dǎo)致的傳感器噪聲。請分析該系統(tǒng)需具備的關(guān)鍵AI技術(shù)及設(shè)計要點(diǎn)。案例2：星際通信AI解碼模塊某星際探測器需與地球進(jìn)行通信，信號傳輸距離達(dá)40億公里，存在嚴(yán)重衰減和延遲。AI解碼模塊需在低信噪比條件下實現(xiàn)高效解碼，請說明該模塊的技術(shù)挑戰(zhàn)及解決方案。案例3：空間垃圾監(jiān)測AI系統(tǒng)某地球軌道衛(wèi)星搭載AI系統(tǒng)用于監(jiān)測空間垃圾，系統(tǒng)需實時分析雷達(dá)回波數(shù)據(jù)并識別垃圾類型。請分析該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程及AI模型設(shè)計要點(diǎn)。五、論述題（共2題，每題11分，總分22分）1.論述太空AI的“邊緣計算”架構(gòu)在星際探測任務(wù)中的重要性，并分析其技術(shù)挑戰(zhàn)及優(yōu)化方向。2.結(jié)合當(dāng)前技術(shù)進(jìn)展，論述太空AI在未來深空探測任務(wù)中的潛在應(yīng)用及面臨的倫理問題。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.×（太空AI依賴自主決策，地面控制僅輔助）2.√（深度學(xué)習(xí)在圖像識別中表現(xiàn)優(yōu)異）3.×（需地面支持，完全自主不可行）4.√（太空能源限制嚴(yán)格，算法需高效）5.√（量子計算仍處于實驗階段）6.×（涉及任務(wù)安全與數(shù)據(jù)安全）7.√（邊緣計算減少傳輸延遲）8.×（真實太空環(huán)境數(shù)據(jù)更關(guān)鍵）9.√（需兼容不同星際協(xié)議）10.√（冗余設(shè)計提高可靠性）二、單選題1.B（CNN在圖像識別中應(yīng)用最廣）2.B（狀態(tài)空間規(guī)劃是核心）3.B（小樣本學(xué)習(xí)解決樣本稀缺）4.B（輕量級CNN適合低功耗）5.B（跨任務(wù)知識共享）6.B（能耗效率是主要瓶頸）7.A（解決數(shù)據(jù)孤島問題）8.C（優(yōu)化路由是關(guān)鍵功能）9.B（環(huán)境數(shù)據(jù)自生成）10.B（環(huán)境干擾需重點(diǎn)應(yīng)對）三、多選題1.ABCD（均屬典型應(yīng)用場景）2.ABCD（均屬關(guān)鍵特性）3.ABCD（均為邊緣計算優(yōu)勢）4.ABC（可應(yīng)用于多種場景）5.AB（依賴環(huán)境數(shù)據(jù)自標(biāo)注）6.ABCD（均需解決的技術(shù)問題）7.ABCD（均為優(yōu)勢）8.ABCD（均屬應(yīng)用領(lǐng)域）9.ABCD（均需考慮的魯棒性要素）10.ABCD（均為未來趨勢）四、案例分析案例1答案要點(diǎn)：-關(guān)鍵技術(shù)：SLAM（同步定位與建圖）、路徑規(guī)劃（A算法）、傳感器融合（卡爾曼濾波）、噪聲抑制（自適應(yīng)濾波）。-設(shè)計要點(diǎn)：實時性（低延遲算法）、容錯性（多傳感器冗余）、自適應(yīng)性（動態(tài)調(diào)整路徑）。案例2答案要點(diǎn)：-技術(shù)挑戰(zhàn)：低信噪比、長延遲、解碼復(fù)雜度。-解決方案：深度學(xué)習(xí)模型（DNN）、信道編碼（Turbo碼）、預(yù)訓(xùn)練模型（地面數(shù)據(jù)訓(xùn)練）。案例3答案要點(diǎn)：-數(shù)據(jù)處理流程：數(shù)據(jù)預(yù)處理（濾波）、特征提?。ɡ走_(dá)回波分析）、分類（CNN或SVM）。-AI模型設(shè)計：輕量級模型（MobileNet）、多模態(tài)融合（雷達(dá)+光學(xué)）、實時性優(yōu)化（GPU加速）。五、論述題1.邊緣計算的重要性及優(yōu)化方向答案要點(diǎn)：-重要性：減少傳輸延遲（實時決策）、降低帶寬需求（本地處理）、提高安全性（數(shù)據(jù)不外傳）。-技術(shù)挑戰(zhàn)：計算資源限制、功耗控制、異構(gòu)硬件集成。