2025年貴州省公需課《人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》試題及答案一、單項選擇題（共15題，每題2分，共30分）1.以下哪項不屬于人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心目標？A.降低單位產(chǎn)品能耗B.提升生產(chǎn)線柔性化能力C.減少人工參與全流程D.縮短產(chǎn)品研發(fā)周期2.工業(yè)領域AI應用與消費領域AI的核心差異在于：A.數(shù)據(jù)量更大B.對實時性要求更高C.需深度結(jié)合行業(yè)知識D.模型訓練成本更低3.貴州某裝備制造企業(yè)通過部署基于計算機視覺的缺陷檢測系統(tǒng)后，良品率從89%提升至96%，其核心技術支撐是：A.自然語言處理（NLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.強化學習（RL）D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）4.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中，邊緣計算的主要作用是：A.降低云端計算壓力B.提升數(shù)據(jù)傳輸速率C.存儲全量歷史數(shù)據(jù)D.實現(xiàn)跨設備協(xié)同控制5.以下哪項是數(shù)字孿生技術在制造業(yè)的典型應用？A.預測設備剩余壽命（RUL）B.優(yōu)化生產(chǎn)線布局C.自動生成工藝參數(shù)D.實時監(jiān)控車間溫濕度6.貴州省“萬企融合”大行動中，“AI+制造業(yè)”的重點方向不包括：A.原材料工業(yè)智能轉(zhuǎn)型B.消費品工業(yè)個性化定制C.能源行業(yè)智能電網(wǎng)建設D.裝備制造業(yè)數(shù)字化車間7.工業(yè)大模型與通用大模型的關鍵區(qū)別是：A.參數(shù)量級更大B.支持多模態(tài)輸入C.嵌入行業(yè)機理知識D.訓練數(shù)據(jù)來源更廣8.預測性維護（PdM）的核心流程是：A.數(shù)據(jù)采集→特征提取→模型訓練→故障預警B.設備停機→故障診斷→維修→數(shù)據(jù)記錄C.人工巡檢→異常上報→維修→復盤D.歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計→設定閾值→超限報警9.貴州某鋁加工企業(yè)通過AI優(yōu)化電解鋁生產(chǎn)工藝，主要降低的能耗環(huán)節(jié)是：A.礦石破碎B.電解槽加熱C.鋁液鑄造D.成品包裝10.以下哪項不屬于智能制造系統(tǒng)的核心層級？A.設備層（傳感器、PLC）B.執(zhí)行層（MES、SCADA）C.決策層（ERP、BI）D.展示層（工業(yè)APP、大屏）11.AI驅(qū)動的工藝參數(shù)優(yōu)化中，常用的算法是：A.支持向量機（SVM）B.遺傳算法（GA）C.K近鄰（KNN）D.樸素貝葉斯12.貴州航天電器“5G+智能車間”中，AI主要用于：A.電子元件微小缺陷檢測B.車間人員考勤管理C.產(chǎn)品物流路徑規(guī)劃D.設備采購成本核算13.工業(yè)AI落地的“最后一公里”挑戰(zhàn)是：A.數(shù)據(jù)采集不完整B.模型泛化能力不足C.與現(xiàn)有系統(tǒng)集成困難D.企業(yè)高層認知不足14.以下哪項是AI賦能制造業(yè)綠色發(fā)展的直接體現(xiàn)？A.減少原材料浪費B.提升員工技能水平C.縮短交貨周期D.增加產(chǎn)品功能模塊15.貴州“工業(yè)云”平臺中，AI模塊的核心功能是：A.企業(yè)信息展示B.跨企業(yè)數(shù)據(jù)共享C.工業(yè)機理模型訓練D.政府政策發(fā)布二、多項選擇題（共10題，每題3分，共30分。每題至少2個正確選項，多選、錯選、漏選均不得分）1.人工智能在制造業(yè)的典型應用場景包括：A.智能質(zhì)量檢測（AQI）B.預測性維護（PdM）C.供應鏈動態(tài)優(yōu)化D.員工績效評估2.工業(yè)AI系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的要求包括：A.多源異構(gòu)（設備、工藝、環(huán)境）B.高實時性（毫秒級采集）C.標注成本低（自動標注）D.長周期連續(xù)性（覆蓋全工況）3.貴州省推動“AI+制造業(yè)”的政策支持包括：A.智能制造專項資金補貼B.工業(yè)數(shù)據(jù)共享激勵機制C.企業(yè)上云稅收優(yōu)惠D.高校AI人才定向培養(yǎng)4.數(shù)字孿生在制造業(yè)的價值體現(xiàn)在：A.虛擬調(diào)試減少試錯成本B.實時映射優(yōu)化生產(chǎn)決策C.歷史數(shù)據(jù)回溯故障根因D.替代物理設備運行5.工業(yè)大模型的關鍵技術特征有：A.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（文本、圖像、時序）B.小樣本學習能力（適配工業(yè)場景數(shù)據(jù)少）C.可解釋性（符合工藝邏輯）D.通用任務覆蓋（無需行業(yè)定制）6.AI驅(qū)動的柔性制造主要體現(xiàn)在：A.快速切換產(chǎn)品型號B.動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)C.自動識別原材料差異D.固定生產(chǎn)線布局7.貴州制造業(yè)企業(yè)引入AI面臨的主要挑戰(zhàn)包括：A.工業(yè)數(shù)據(jù)采集標準化不足B.AI人才本地化供給短缺C.傳統(tǒng)設備數(shù)字化改造成本高D.市場對AI產(chǎn)品接受度低8.以下屬于AI賦能制造業(yè)“降本增效”的量化指標有：A.設備綜合效率（OEE）提升15%B.不良品率下降8個百分點C.生產(chǎn)周期縮短20%D.員工數(shù)量減少30%9.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的關鍵技術包括：A.5G低時延通信B.邊緣計算節(jié)點C.工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)換（OPCUA、Modbus）D.消費級WiFi覆蓋10.貴州“AI+特色產(chǎn)業(yè)”的典型案例有：A.老干媽辣椒制品AI分選系統(tǒng)（雜質(zhì)識別）B.甕福集團磷化工AI工藝優(yōu)化C.中偉新材料電池前驅(qū)體智能工廠D.茅臺白酒勾調(diào)AI輔助決策三、填空題（共10題，每題2分，共20分）1.工業(yè)AI的核心是通過__________驅(qū)動制造系統(tǒng)從經(jīng)驗決策向數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變。2.貴州省“萬企融合”大行動提出，到2025年推動__________戶以上企業(yè)開展深度融合。3.計算機視覺在制造業(yè)的典型應用是__________（如表面劃痕、尺寸偏差檢測）。4.預測性維護的關鍵指標是__________（RUL，RemainingUsefulLife）。5.數(shù)字孿生系統(tǒng)由物理實體、虛擬模型、__________和服務系統(tǒng)四部分構(gòu)成。6.貴州航天電器通過部署__________（技術）實現(xiàn)了連接器插針共面度的微米級檢測。7.工業(yè)大模型需結(jié)合__________（如熱力學方程、材料特性）提升預測準確性。8.AI驅(qū)動的工藝優(yōu)化中，__________算法（如粒子群優(yōu)化）常用于多目標參數(shù)尋優(yōu)。9.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的“端邊云”架構(gòu)中，“邊”指的是__________（如智能網(wǎng)關、邊緣服務器）。10.貴州“工業(yè)云”平臺已接入超過__________家企業(yè)，提供AI模型訓練、數(shù)據(jù)可視化等服務。四、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述AI如何提升制造業(yè)質(zhì)量檢測的效率與精度。（要求結(jié)合具體技術說明）2.分析貴州省發(fā)展“AI+制造業(yè)”的產(chǎn)業(yè)基礎優(yōu)勢。（至少列舉3項）3.說明工業(yè)大模型與傳統(tǒng)工業(yè)軟件的區(qū)別及互補性。五、應用題（共1題，12分）貴州某中小型裝備制造企業(yè)（年營收2億元，員工200人，主要生產(chǎn)工業(yè)泵閥）計劃引入AI技術提升競爭力。假設你是企業(yè)數(shù)字化顧問，請設計一套“AI賦能轉(zhuǎn)型方案”，要求包含：（1）重點應用場景選擇（23個）；（2）需解決的關鍵問題；（3）預期效益（量化指標）；（4）實施步驟（34階段）。參考答案一、單項選擇題1.C（AI目標是優(yōu)化而非完全替代人工）2.C（工業(yè)場景需結(jié)合工藝知識，消費領域更依賴通用數(shù)據(jù)）3.B（CNN是圖像識別的核心算法）4.A（邊緣計算在本地處理數(shù)據(jù)，減少云端壓力）5.B（數(shù)字孿生通過虛擬模型優(yōu)化實體布局）6.C（能源行業(yè)屬于“AI+能源”，非制造業(yè)重點）7.C（工業(yè)大模型嵌入行業(yè)機理知識，通用大模型無此特性）8.A（預測性維護需數(shù)據(jù)驅(qū)動的全流程）9.B（電解槽加熱是鋁生產(chǎn)能耗最高環(huán)節(jié)）10.D（展示層非核心層級，屬應用層）11.B（遺傳算法用于多參數(shù)優(yōu)化）12.A（航天電器專注電子元件精密檢測）13.C（系統(tǒng)集成是落地難點）14.A（減少原材料浪費直接降低碳排放）15.C（工業(yè)云核心是模型訓練與服務）二、多項選擇題1.ABC（員工績效評估屬管理領域，非制造核心場景）2.ABD（工業(yè)數(shù)據(jù)標注需人工參與，成本高）3.ABCD（均為貴州省實際政策）4.ABC（數(shù)字孿生不替代物理設備）5.ABC（工業(yè)大模型需行業(yè)定制）6.ABC（柔性制造需動態(tài)調(diào)整布局）7.ABC（貴州制造業(yè)市場需求穩(wěn)定，接受度較高）8.ABC（員工數(shù)量減少非必然指標，可能轉(zhuǎn)崗）9.ABC（工業(yè)場景需專用通信技術，非消費級WiFi）10.ABCD（均為貴州實際案例）三、填空題1.數(shù)據(jù)2.50003.外觀缺陷檢測4.剩余使用壽命5.數(shù)據(jù)連接6.機器視覺（或計算機視覺）7.工業(yè)機理模型8.啟發(fā)式優(yōu)化9.邊緣節(jié)點10.3萬四、簡答題1.答案要點：技術應用：通過計算機視覺（CNN、Transformer）采集產(chǎn)品圖像，替代人工目檢；利用深度學習模型識別微小缺陷（如劃痕、尺寸偏差）。效率提升：AI檢測速度可達每秒數(shù)百件（人工約1020件/分鐘），24小時連續(xù)工作；精度提升：模型準確率可達99.5%以上（人工約90%），可檢測微米級缺陷（人工僅毫米級）。2.答案要點：產(chǎn)業(yè)基礎：擁有航天、磷化、鋁加工等特色制造業(yè)集群，設備數(shù)字化改造需求明確；政策支持：“萬企融合”“數(shù)字經(jīng)濟倍增”等政策提供資金與稅收優(yōu)惠；數(shù)據(jù)資源：工業(yè)云平臺已積累設備、工藝、能耗等多源數(shù)據(jù)，為AI訓練提供基礎；區(qū)位優(yōu)勢：西部陸海新通道節(jié)點，供應鏈優(yōu)化需求推動AI應用（任選3項）。3.答案要點：區(qū)別：傳統(tǒng)工業(yè)軟件基于固定規(guī)則/機理模型（如CAD、CAE），需專家編程；工業(yè)大模型通過數(shù)據(jù)訓練學習規(guī)律，支持多任務泛化。互補性：工業(yè)大模型可自動優(yōu)化傳統(tǒng)軟件的參數(shù)（如CAE仿真參數(shù)）；傳統(tǒng)軟件的機理知識可作為大模型的先驗約束，提升可解釋性。五、應用題（示例）方案設計：（1）重點應用場景：場景1：泵閥鑄件表面缺陷檢測（替代人工目檢）；場景2：關鍵設備（如數(shù)控機床）預測性維護；場景3：訂單生產(chǎn)采購動態(tài)協(xié)同（優(yōu)化排產(chǎn)）。（2）需解決的關鍵問題：缺陷檢測：人工目檢漏檢率高（約15%）、效率低（8小時/班次檢測500件）；設備維護：當前采用定期維護（停機損失約2萬元/次），故障停機無預警（年停機時間約120小時）；排產(chǎn)優(yōu)化：依賴經(jīng)驗排產(chǎn)，訂單交期延誤率10%，原材料庫存周轉(zhuǎn)率低（當前4次/年）。（3）預期效益：缺陷檢測：漏檢率降至2%以下，檢測效率提升至2000件/班次；預測性維護：故障停機時間減少50%（年節(jié)省60小時），維護成本降低30%；排產(chǎn)優(yōu)化：訂單交期延誤率降至3%，庫存周轉(zhuǎn)率提升至6次/年。（4）實施步驟：階段1（0