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2025年安徽省公需课《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分）

1.人工智能在制造业中实现“决策智能化”的核心技术支撑是（）。

A.工业机器人编程

B.机器学习与知识推理

C.传感器数据采集

D.3D打印成型技术

答案：B

解析：决策智能化需要系统基于历史数据和实时信息自主生成最优策略，依赖机器学习模型的训练优化和知识图谱的逻辑推理能力，因此选B。

2.以下哪项不属于“AI+制造业”典型应用场景？（）

A.基于计算机视觉的表面缺陷检测

B.基于数字孪生的产线仿真优化

C.基于区块链的原材料溯源

D.基于预测性维护的设备故障预警

答案：C

解析：区块链属于分布式账本技术，主要用于数据存证和溯源，与AI的智能计算无直接关联，因此选C。

3.制造业AI落地的“数据瓶颈”主要体现在（）。

A.设备传感器数量不足

B.多源异构数据的融合与标注难度大

C.企业网络带宽限制

D.员工数据安全意识薄弱

答案：B

解析：制造业数据来自PLC、SCADA、IoT等多系统，格式复杂（时序、图像、文本），且标注需要领域知识，是AI模型训练的主要障碍，因此选B。

4.智能工厂中“边缘计算”的核心作用是（）。

A.降低云服务器计算成本

B.提升实时性要求高的场景响应速度

C.替代传统工业控制PLC

D.实现跨工厂数据集中存储

答案：B

解析：边缘计算将部分计算任务从云端下沉到设备端，可解决质检、设备控制等场景的低延迟需求，因此选B。

5.以下哪项技术是实现“个性化定制”与“规模化生产”协同的关键？（）

A.工业大数据分析

B.5G低时延通信

C.柔性制造系统+AI排产

D.3D打印快速成型

答案：C

解析：柔性制造系统（FMS）支持产线快速切换，AI排产算法可动态优化订单与产能匹配，是大规模定制的核心，因此选C。

6.制造业AI应用中“小样本学习”的主要价值是（）。

A.减少对标注数据的依赖

B.降低模型训练计算资源需求

C.提升模型泛化能力

D.简化模型部署流程

答案：A

解析：制造业中罕见缺陷、特殊工艺等场景数据量少，小样本学习通过迁移学习、元学习等方法降低对大量标注数据的依赖，因此选A。

7.以下哪类企业最适合优先部署AI质检系统？（）

A.年产能500万件的标准件加工厂（缺陷率0.1%）

B.年产能20万件的精密光学元件制造厂（缺陷率5%）

C.年产能1000万件的普通塑料制品厂（缺陷率0.05%）

D.年产能10万件的手工定制家具作坊（缺陷率3%）

答案：B

解析：AI质检的ROI（投资回报率）与缺陷率、单件价值正相关。精密光学元件单价高、缺陷率较高（5%），人工目检成本高且易漏检，因此选B。

8.数字孪生技术在制造业中的核心价值是（）。

A.构建虚拟工厂的3D可视化模型

B.通过虚实映射实现全生命周期优化

C.替代物理测试降低实验成本

D.实时监控设备运行状态

答案：B

解析：数字孪生不仅是可视化，更通过实时数据交互和仿真模型，实现设计、生产、运维各阶段的预测与优化，因此选B。

9.制造业AI伦理风险的典型表现是（）。

A.模型预测结果偏差导致决策失误

B.工业机器人操作精度下降

C.员工因技术替代产生失业焦虑

D.数据泄露引发商业机密损失

答案：A

解析：伦理风险主要指AI系统因算法偏见、可解释性不足等导致的决策不公正或不可控，如质检模型误判良品为次品，因此选A。

10.安徽省推动“AI+制造业”的关键抓手是（）。

A.引进国际顶尖AI企业设立区域总部

B.培育本土“制造业+AI”解决方案服务商

C.建设超算中心提升算力供给

D.强制要求规上企业部署AI系统

答案：B

解析：结合安徽省制造业以家电、汽车、装备制造为主的特点，培育本土化服务商（如科大智能、埃夫特等）更能匹配企业需求，因此选B。

二、多项选择题（每题3分，共15分，少选得1分，错选不得分）

1.人工智能赋能制造业高质量发展的核心目标包括（）。

A.降低单位产品能耗与碳排放

B.提升生产效率与产品良率

C.推动从“制造”向“智造+服务”转型

D.完全替代一线操作工人

答案：ABC

解析：AI的目标是优化而非完全替代人力（D错误），ABC均为高质量发展的核心指标。

2.制造业AI应用的技术基础包括