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2025年人工智能发展现状试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.2025年，全球人工智能算力市场中，以下哪类芯片成为主流？

A.GPU（图形处理器）

B.ASIC（专用集成电路）

C.类脑芯片（神经形态芯片）

D.FPGA（现场可编程门阵列）

2.截至2025年6月，全球已发布的参数规模超过万亿级的通用大模型数量约为？

A.5-8个

B.10-15个

C.18-22个

D.25个以上

3.2025年，在医疗AI领域，最具突破性的应用是？

A.基于单模态影像的肿瘤早期筛查

B.多模态诊疗决策支持系统（整合影像、病理、基因组数据）

C.手术机器人自主完成复杂器官切除

D.智能问诊平台替代医生完成初诊

4.2025年，欧盟《人工智能法案》（AIAct）升级版重点强化了对哪类AI系统的监管？

A.风险等级“低”的AI（如智能推荐）

B.风险等级“高”的AI（如招聘、司法决策）

C.生成式AI（如AIGC内容生成）

D.自动驾驶系统

5.2025年，具身智能（EmbodiedAI）的核心技术突破体现在？

A.单一物理环境下的任务执行（如仓库分拣）

B.跨环境自适应能力（如家庭服务机器人同时处理清洁、取物、交互）

C.机器人视觉精度提升至亚毫米级

D.机械臂运动规划算法速度提高50%

6.2025年，中国在AI伦理治理方面推出的核心政策是？

A.《生成式人工智能服务管理暂行办法》实施细则

B.《数据安全法》修订版

C.《新一代人工智能发展规划》2.0版

D.《人工智能算法备案指南》

7.2025年，全球AI芯片市场份额占比最高的企业是？

A.英伟达（NVIDIA）

B.华为海思（HiSilicon）

C.英特尔（Intel）

D.寒武纪（Cambricon）

8.2025年，AI在农业领域的典型应用场景是？

A.基于卫星图像的作物病虫害预警

B.全自主智能农机完成播种-收割全流程

C.温室环境AI控制系统（温湿度、光照、水肥调节）

D.农产品电商智能推荐

9.2025年，大模型“小样本学习”能力的关键技术改进是？

A.扩大预训练数据量至EB级

B.引入情境学习（In-ContextLearning）和思维链（ChainofThought）

C.提升模型参数量至20万亿级

D.优化梯度下降算法

10.2025年，AI驱动的“数字人”技术最显著的进步是？

A.面部表情拟真度提升至95%以上

B.支持多语言实时交互（含方言、俚语）

C.具备长期记忆和个性化人格发展能力

D.驱动成本降低至2020年的1/10

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二、多项选择题（每题3分，共15分。至少有2个正确选项）

1.2025年，制约AI大规模落地的关键挑战包括？

A.算力成本与能效比矛盾

B.多模态数据标注的标准化缺失

C.通用大模型的“幻觉”（Hallucination）问题

D.公众对AI的信任度不足

2.2025年，AI在教育领域的创新应用包括？

A.个性化学习路径规划（基于学生认知数据）

B.智能作文批改（含创意与逻辑评分）

C.虚拟教师实现多学科深度讲解（如量子物理）

D.考试作弊AI监测系统（识别替考、远程作弊）

3.2025年，全球AI研发投入前三大领域是？

A.医疗健康

B.自动驾驶

C.生成式AI（AIGC）

D.工业智能制造

4.2025年，AI伦理争议的焦点包括？

A.生成式AI内容的版权归属

B.算法偏见在司法量刑中的放大效应

C.个人生物特征数据（如人脸、声纹）的滥用风险

D.AI系统的“自主决策”责任界定

5.2025年，中国AI产业的优势体现在？

A.海量行业数据积累（如制造业、医疗）

B.开源框架生态（如百度飞桨、阿里灵杰）

C.边缘计算芯片（低功耗、高性价比）

D.通用大模型的理论原创性

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三、简答题（每题8分，共40分）

1.简述2025年多模态大模型的技术突破及其典型应用场景。

2.分析2025年AI芯片“异构计算”趋势的驱动因素及技术特点。

3.2025年，AI在制造业的落地模式发生了哪些变化？请结合具体案例说明。

4.如何理解2025年“AI+生物科技”的融合路径？列举至少3个交叉应用方向。

5.2025年，各国针对生成式AI的监管