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2025年公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20题，40分）

1.人工智能在制造业中的核心应用层不包括以下哪一项？

A.智能决策优化层

B.设备物联感知层

C.业务流程执行层

D.基础算力支撑层

2.工业物联网（IIoT）的核心是通过哪种技术实现设备、系统与人员的实时互联？

A.5G通信技术

B.区块链分布式存储

C.边缘计算节点

D.数字孪生建模

3.以下哪项技术是实现制造过程中缺陷检测的关键？

A.自然语言处理（NLP）

B.计算机视觉（CV）

C.知识图谱（KG）

D.强化学习（RL）

4.根据《“十四五”智能制造发展规划》，我国智能制造发展的“两步走”战略中，2025年的目标是：

A.基本实现制造业智能化转型

B.形成较为完善的智能制造系统

C.智能制造装备和工业软件达到国际先进水平

D.建成全球领先的智能制造体系

5.某汽车制造企业通过部署AI质检系统，将缺陷检出率从85%提升至99.2%，其核心依赖的技术是：

A.卷积神经网络（CNN）对图像特征的提取

B.循环神经网络（RNN）对时序数据的分析

C.生成对抗网络（GAN）对缺陷样本的扩充

D.迁移学习对不同产线的快速适配

6.工业大数据的典型特征不包括：

A.多源异构性

B.实时性要求低

C.价值密度低

D.与物理系统强关联

7.以下哪种模式属于AI驱动的制造业服务化转型？

A.基于预测性维护的设备全生命周期管理

B.基于自动化产线的大规模标准化生产

C.基于3D打印的个性化定制

D.基于ERP系统的库存优化

8.数字孪生技术在制造业中的核心作用是：

A.替代物理设备进行生产

B.构建物理系统的虚拟映射并实时交互

C.简化生产流程的设计

D.降低数据存储成本

9.中小企业应用AI技术的主要瓶颈是：

A.缺乏高端AI人才

B.生产规模小导致数据量不足

C.现有设备智能化改造难度大

D.以上均是

10.以下哪项是AI赋能制造业绿色化的典型场景？

A.通过机器学习优化能源消耗模型

B.采用自动化设备提高生产效率

C.引入工业机器人替代人工

D.升级传统ERP系统提升管理效率

11.工业AI模型的“可解释性”主要解决的问题是：

A.提高模型的预测精度

B.让工程师理解模型决策逻辑

C.降低模型训练的计算成本

D.增强模型的泛化能力

12.以下哪类企业最可能通过AI技术实现“零库存”生产？

A.钢铁冶炼企业（原料需求稳定）

B.消费电子代工厂（订单波动大）

C.食品加工企业（保质期短）

D.汽车零部件供应商（按订单生产）

13.根据《新一代人工智能发展规划》，制造业AI应用的重点方向是：

A.通用人工智能研发

B.专用AI在制造场景的落地

C.基础算法突破

D.算力基础设施建设

14.某家电企业通过AI算法分析用户使用数据，反向优化产品设计，这种模式属于：

A.需求驱动的反向制造

B.大规模定制生产

C.服务型制造

D.柔性制造

15.工业机器人与“智能机器人”的本质区别在于：

A.是否具备自主决策能力

B.是否支持多轴联动

C.重复定位精度高低

D.负载能力大小

16.以下哪项技术是实现“黑灯工厂”（无人工厂）的必要条件？

A.工业视觉检测

B.自动导引运输车（AGV）

C.人机协作机器人（Cobot）

D.以上均是

17.AI驱动的供应链优化主要通过哪种方式实现？

A.实时分析供需数据预测市场变化

B.增加安全库存应对不确定性

C.扩大供应商数量分散风险

D.缩短采购周期降低成本

18.以下哪种场景最适合使用边缘计算处理AI任务？

A.全局生产计划优化（需大量历史数据）

B.设备运行状态实时监测（延迟要求10ms）

C.产品质量大数据分析（需长期趋势挖掘）

D.企业级决策支持（跨部门数据整合）

19.制造业AI伦理风险的核心是：

A.算法偏见导致决策不公

B.数据泄露威胁企业安全

C.人工智能替代产业工人

D.以上均是

20.我国推动AI与制造业融合的关键政策工具不包括：

A.智能制造试点示范项目

B.工业互联网平台建设专项

C.人工智能开源社