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2025年黑龙江省公需课《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.人工智能与制造业融合的核心目标是：

A.降低劳动力成本

B.实现全流程智能化决策

C.减少原材料消耗

D.提升生产线自动化水平

答案：B

解析：人工智能赋能制造业的核心是通过算法与数据驱动，实现从生产、管理到服务的全流程智能化决策，而非单一环节的效率提升。

2.黑龙江省装备制造业中，人工智能技术应用最广泛的领域是：

A.农业机械制造

B.航空航天装备

C.石油化工设备

D.重型矿山机械

答案：A

解析：黑龙江作为农业大省，农业机械制造（如智能播种机、无人收割机）是本地装备制造业的优势领域，AI技术（如视觉识别、路径规划）在此类设备中应用最深入。

3.制造业中“数字孪生”技术的关键作用是：

A.替代物理设备运行

B.实时模拟与优化生产过程

C.减少设备维护成本

D.提升产品设计速度

答案：B

解析：数字孪生通过构建物理实体的虚拟模型，实时映射生产过程，支持动态优化和故障预测，而非直接替代物理设备。

4.以下哪项不属于人工智能在制造业质量检测中的典型技术？

A.卷积神经网络（CNN）图像识别

B.支持向量机（SVM）缺陷分类

C.工业机器人机械臂控制

D.深度学习异常检测

答案：C

解析：工业机器人机械臂控制属于自动化技术范畴，而质量检测的AI技术主要依赖图像识别、分类与异常检测算法。

5.黑龙江省推动“AI+农产品加工”的首要需求是：

A.提升冷链物流效率

B.实现原料品质快速分级

C.降低加工能耗

D.优化产品包装设计

答案：B

解析：黑龙江是农产品主产区（如大豆、玉米、乳制品），原料品质（如霉变、杂质）的快速分级（通过AI视觉检测）是加工环节的首要痛点，直接影响产品质量与附加值。

6.制造业中“边缘计算+AI”的主要优势是：

A.降低云端计算成本

B.减少数据传输延迟

C.提升模型训练精度

D.简化设备操作复杂度

答案：B

解析：边缘计算将AI推理部署在设备端（如车间传感器），减少数据上传云端的延迟，满足实时性要求高的场景（如设备故障预警）。

7.以下哪项是制约黑龙江省制造业AI应用的关键瓶颈？

A.工业数据采集与标注能力不足

B.企业对AI技术接受度低

C.政策支持力度不够

D.劳动力成本上升

答案：A

解析：制造业AI应用依赖高质量工业数据（如设备运行参数、工艺参数），但黑龙江部分企业存在数据采集设备老旧、数据标注标准化缺失等问题，导致模型训练效果受限。

8.人工智能赋能制造业“服务化转型”的典型场景是：

A.智能生产线改造

B.产品远程运维服务

C.车间能耗优化

D.供应链库存管理

答案：B

解析：服务化转型指从“卖产品”转向“卖服务”，例如通过AI监测设备运行状态（如振动、温度），提供预测性维护服务，延长设备生命周期。

9.黑龙江省发展“寒地智能装备”的核心技术需求是：

A.低温环境下的传感器稳定性

B.高纬度地区GPS信号增强

C.抗寒材料研发

D.冰雪场景视觉识别

答案：A

解析：寒地装备（如冬季施工机械、极地科考设备）需在-30℃以下环境运行，传感器（如温度、压力传感器）的低温稳定性（如抗冻裂、信号不失真）是AI控制的基础。

10.制造业AI应用中，“小样本学习”技术的主要价值是：

A.降低模型训练所需数据量

B.提升模型泛化能力

C.减少计算资源消耗

D.简化模型部署流程

答案：A

解析：制造业中许多场景（如特殊工艺缺陷检测）样本量少，小样本学习技术通过迁移学习或元学习，仅需少量标注数据即可训练有效模型。

二、多项选择题（每题3分，共15分，少选、错选均不得分）

1.人工智能与制造业融合的技术基础包括：

A.工业物联网（IIoT）

B.5G通信

C.知识图谱

D.量子计算

答案：ABC

解析：工业物联网实现设备数据采集，5G满足实时通信需求，知识图谱整合工艺经验，三者是AI应用的基础；量子计算当前尚未大规模应用于制造业。

2.黑龙江省推动“AI+制造业”的优势资源包括：

A.高校与科研院所AI研发能力（如哈工大、哈工程）

B.装备制造业产业基础（如齐重数控、哈电集团）

C.寒地场景应用需求（如冬季施工、极地装备）

D.丰富的新能源电力供应（如风电、水电）