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2025年人工智能工程师考核试卷：人工智能与边缘计算结合案例分析试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

试题一

请阅读以下智能工厂设备预测性维护场景描述，并回答相关问题。

某智能工厂部署了大量工业传感器，用于监测关键生产设备的运行状态。为了提高设备可靠性并减少非计划停机时间，工厂希望引入基于AI的预测性维护系统。该系统需要在靠近设备现场的边缘计算网关上实时分析传感器数据，并预测设备可能发生的故障，以便提前进行维护。假设网络带宽有限，且对预测的实时性要求较高（延迟需控制在100毫秒以内）。

1.请分析在此场景下，将AI模型完全部署在云端可能面临的挑战。至少列举三个关键挑战，并简要说明原因。

2.假设你需要设计一个边缘计算架构来支持该预测性维护系统。请描述该架构的核心组件，并说明每个组件的主要功能。你需要明确AI模型在边缘侧的部署策略（例如，是整个模型、模型的部分层还是仅特征提取器部署在边缘？），并解释选择该策略的理由。

3.考虑到边缘网关的计算能力和存储资源有限，请提出至少三种AI模型优化技术，用于将选定的预测模型部署到边缘网关上。对其中一种技术进行简要说明，阐述其原理以及在该场景下的适用性。

4.为了确保系统的准确性和鲁棒性，需要考虑模型更新策略。请描述一种适用于该场景的边缘模型更新机制，说明其工作原理，并分析其优缺点。

5.除了模型本身，请讨论在部署和运行此AI边缘应用时，需要考虑的其他重要因素，例如数据预处理、资源管理（计算、内存、功耗）和边缘设备的安全问题，选择其中两个因素进行详细阐述。

试题二

请阅读以下智慧城市交通信号优化场景描述，并回答相关问题。

在一个大型城市的核心区域，交通拥堵是一个长期存在的难题。为了利用人工智能技术改善交通流量，城市管理部门计划在主要路口的边缘计算单元上部署AI应用，根据实时交通数据动态调整信号灯配时。边缘计算单元收集来自路口地磁传感器、摄像头和交通流量的数据，并将处理结果（如建议的信号灯时长）发送给中央交通控制系统，同时也能独立进行局部优化。该系统需要处理大量实时数据，并对信号调整的响应速度要求高。

1.在此场景中，选择部署边缘计算进行交通信号优化的主要优势是什么？请从实时性、数据隐私、系统可靠性至少三个方面进行说明。

2.假设用于分析交通流模式和优化信号配时的AI模型较为复杂，计算量较大。请讨论在边缘计算单元部署此类模型可能遇到的主要资源瓶颈，并提出至少两种相应的缓解策略。

3.描述一种可行的边缘与云端协同机制，用于该交通信号优化系统。说明云端和边缘分别承担哪些主要任务？这种协同机制如何提高整个交通管理系统的性能和效率？

4.考虑到交通信号决策的严肃性，模型的准确性和稳定性至关重要。请提出至少两种确保部署在边缘计算单元的AI模型可靠运行的方法。

5.在设计和部署此交通信号AI边缘应用时，需要关注数据的安全性问题。请列举至少三种潜在的安全风险，并针对其中一种风险，提出具体的防范措施。

试题三

请阅读以下移动医疗远程监护场景描述，并回答相关问题。

某医疗机构为需要居家康复的病人提供远程监护服务。通过在病人佩戴的设备上集成多种生理传感器（如心率、血氧、体温），收集实时生理数据。为了提高监护效率和及时性，希望在靠近病人（例如，通过家庭网关或专用边缘设备）的边缘侧进行初步的数据分析和异常检测。如果检测到潜在的健康风险（如心率骤停、严重低氧），系统应立即通知病人和医护人员。同时，为了保护病人隐私，敏感数据不应直接发送到云端存储，除非经过边缘侧的匿名化处理或确认风险严重。对延迟的要求取决于具体场景，例如紧急事件通知需在几秒钟内完成。

1.在此场景下，将所有生理数据实时上传到云端进行分析，可能存在的隐私风险是什么？请详细说明，并解释边缘计算如何在保护数据隐私方面发挥作用。

2.请设计一个适用于该移动医疗远程监护场景的AI边缘计算解决方案架构。说明关键组件（如数据采集边缘设备、边缘分析节点、通信网络、云端平台（如果需要））及其功能。明确AI异常检测模型在边缘侧的部署方式，并说明理由。

3.生理信号数据具有连续性和时序性特点。请讨论在边缘设备上进行实时异常检测时，AI模型需要考虑的关键因素，并说明如何处理数据中的噪声和干扰以提升检测准确性。

4.边缘设备（如智能手环、家庭网关）的能量供应通常是有限的。请提出至少两种适用于该场景的AI模型轻量化或优化策略，以降低模型的计算和内存需求，从而延长设备电池寿命。

5.随着参与监护的病人数量增加，边缘设备和网络负载可能会增长。请讨论如何设计系统以实现可扩展性，确保系统能够平稳运行并支持未来更多用户的接入。考虑边缘节点的部署和资源管理问题。

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试卷答案

试题