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2025年工业设计与智能制造研究试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10分）

1.以下哪项是智能制造系统中实现“决策自主化”的核心技术？

A.工业机器人集群控制

B.边缘计算与AI决策模型

C.5G低时延通信

D.数字孪生可视化平台

2.工业设计领域中，“生成式设计（GenerativeDesign）”的核心特征是？

A.依赖设计师经验进行方案迭代

B.通过算法自动生成多约束条件下的优化方案

C.基于用户调研数据直接绘制设计草图

D.仅用于产品外观造型的快速渲染

3.在智能工厂的人机协作系统中，“安全冗余设计”主要针对以下哪类风险？

A.工人操作失误导致的设备停机

B.机器人因算法缺陷误判操作指令

C.网络攻击导致的生产数据泄露

D.原材料供应延迟引发的产能波动

4.数字孪生技术在工业设计验证阶段的关键作用是？

A.替代物理样机降低研发成本

B.仅用于产品外观的虚拟展示

C.实时同步生产现场的环境参数

D.分析用户使用场景中的潜在故障

5.可持续智能制造的核心目标是？

A.提高单台设备的生产效率

B.实现全生命周期内资源消耗与环境影响最小化

C.降低产品的原材料采购成本

D.缩短新产品从设计到量产的周期

二、简答题（每题10分，共40分）

1.简述智能制造成熟度模型（SmartManufacturingMaturityModel）的五个关键维度，并说明“数据驱动设计”在其中的定位。

2.工业设计中“情感化设计”与智能技术结合的典型场景有哪些？请举例说明其技术实现路径。

3.人机协作（HRC,Human-RobotCollaboration）系统设计需重点考虑哪些技术与伦理问题？

4.柔性制造系统（FMS）对工业设计提出了哪些新要求？请从产品结构、材料选择、模块化设计三个方面展开分析。

三、案例分析题（每题15分，共30分）

案例1：某新能源汽车企业的智能座舱设计

某企业计划开发一款面向家庭用户的智能座舱，需集成语音交互、手势控制、环境感知（温湿度/空气质量）、个性化座椅调节等功能。设计团队需解决以下问题：

（1）如何通过用户旅程地图（UserJourneyMap）识别关键痛点？

（2）智能传感器布局与交互逻辑设计需平衡哪些矛盾（如功能复杂度与用户体验简洁性）？

（3）如何利用数字孪生技术验证多模态交互的可靠性？

案例2：某家电企业的数字化转型实践

某传统家电企业通过引入工业互联网平台，实现了从“大规模标准化生产”向“小批量定制化生产”的转型。其核心措施包括：

-建立用户需求直连设计端的C2M（用户直连制造）系统；

-部署AI生成设计工具，自动优化产品结构；

-在生产线配置可重构工装夹具，支持快速换线。

问题：

（1）C2M系统对工业设计流程的变革体现在哪些环节？

（2）AI生成设计工具如何解决传统设计中的“多目标优化”难题？

（3）可重构工装夹具的设计需满足哪些技术指标（如兼容性、调整效率、可靠性）？

四、论述题（每题15分，共30分）

1.结合具体案例，论述智能制造背景下工业设计的范式转变——从“以产品为中心”到“以用户体验为中心”的演进逻辑，并分析其对设计教育的启示。

2.面向“双碳”目标，工业设计与智能制造的协同创新可从哪些维度推进？请从材料选择、生产流程优化、产品服务系统（PSS,Product-ServiceSystem）设计三个层面展开论述。

参考答案

一、单项选择题

1.B（边缘计算与AI决策模型可实现实时数据处理与自主决策，是智能制造“决策自主化”的核心。）

2.B（生成式设计通过算法输入约束条件，自动生成多方案并筛选优化，是其核心特征。）

3.B（安全冗余设计主要针对机器人因算法或传感器误差导致的误操作风险，保障人机共融安全。）

4.D（数字孪生在设计验证阶段的关键作用是模拟用户实际使用场景，预测潜在故障，而非仅替代物理样机。）

5.B（可持续智能制造强调全生命周期的资源效率与环境友好，而非单一环节的成本或效率。）

二、简答题

1.智能制造成熟度模型的五个维度：

（1）数据集成：跨设备、系统的数据流打通；

（2）系统互联：设备、产线、工厂的网络协同；

（3）智能分析：基于数据的预测性维护与优化；

（4）自主决策：AI驱动的生产/设计自主调整；

（5）生态协同：企业与供应商、用户的全链条协作。

“数据驱动设计”定位