2025专业技术人员继续教育人工智能赋能制造业高质量发展试题及答案

2025专业技术人员继续教育人工智能赋能制造业高质量发展试题及答案

1 下列关于 “人工智能赋能制造业” 的核心逻辑，表述最准确的是（  ）

A. 用人工智能完全替代人类劳动，实现无人工厂

B. 通过人工智能优化生产全流程，提升效率、质量与创新能力

C. 仅将人工智能用于产品销售环节，与生产制造无关

D. 以人工智能降低生产成本为唯一目标，忽视产品质量

答案：B

解析：人工智能赋能制造业的核心是 “全流程优化”，通过数据驱动的智能决策，在生产、研发、管理等环节提升效率、保障质量、激发创新（B 正确）；A 选项 “完全替代人类” 过于绝对，C 选项 “仅用于销售” 忽视生产端核心价值，D 选项 “唯一目标降成本” 违背高质量发展的 “质量优先” 导向，故正确答案为 B。

2 下列技术中，不属于人工智能赋能制造业 “核心技术工具” 的是（  ）

A. 机器/ 学 / 习 /（如生产参数优化模型）

B. 工业机器人（仅执行预设机械动作，无自主决策）

C. 计算机视觉（如产品缺陷检测）

D. 自然语言处理（如工业文档智能分析）

答案：B

解析：人工智能的核心是 “自主决策与/ 学 / 习 /能力”，A（机器/ 学 / 习 /）、C（计算机视觉）、D（自然语言处理）均具备该特征；B 选项 “仅执行预设动作的工业机器人” 属于传统自动化设备，无 AI 的自主决策能力，不属于 AI 核心工具，故正确答案为 B。

3 人工智能赋能制造业中的 “智能排产”，其核心目标是（  ）

A. 延长生产周期，确保产品细节完善

B. 基于订单、设备状态等数据，优化生产任务分配与时间安排

C. 优先满足单一客户需求，忽视整体产能平衡

D. 维持固定生产计划，不适应市场需求变化

答案：B

解析：智能排产通过 AI 算法整合订单需求、设备负荷、物料供应等多维度数据，动态优化生产计划，实现 “高效任务分配与时间管控”（B 正确）；A 选项 “延长周期”、C 选项 “忽视产能平衡”、D 选项 “固定计划” 均违背智能排产的 “动态优化” 核心，故正确答案为 B。

4 人工智能赋能制造业高质量发展的 “关键前提” 是（  ）

A. 大量高质量的工业数据（如生产、设备、质量数据）

B. 完全淘汰传统生产设备

C. 减少研发投入，聚焦应用落地

D. 仅依赖外部技术引进，不自主研发

答案：A

解析：AI 的核心是 “数据驱动”，制造业 AI 模型的训练与优化需依赖大量高质量工业数据（如生产参数、设备传感器数据），这是应用的关键前提（A 正确）；B 选项 “完全淘汰传统设备” 不现实，C 选项 “减少研发投入” 违背技术创新需求，D 选项 “仅依赖外部引进” 不利于长期自主赋能，故正确答案为 A。

5 下列场景中，体现人工智能 “赋能制造业研发创新” 的是（  ）

A. AI 优化生产车间的照明系统，降低能耗

B. AI 辅助设计新产品结构，缩短研发周期（如汽车轻量化设计）

C. AI 监控生产现场人员考勤，提升管理效率

D. AI 统计产品出库数量，优化库存管理

答案：B

解析：研发创新聚焦 “新产品、新技术开发”，AI 辅助产品结构设计（如通过算法优化材料分布）直接推动研发效率提升（B 正确）；A（能耗优化）、C（考勤管理）、D（库存统计）均属于生产管理或运营环节，与研发创新无关，故正确答案为 B。

6 人工智能在制造业 “柔性生产” 中的作用，主要体现为（  ）

A. 固定生产单一产品，提升规模化效率

B. 快速响应多品种、小批量订单需求，动态调整生产流程

C. 减少生产线灵活性，降低产品切换成本

D. 优先保障大批量生产，忽视定制化需求

答案：B

解析：柔性生产的核心是 “适应多品种、小批量需求”，AI 通过动态调整设备参数、物料供应等，实现生产流程的快速切换（B 正确）；A（单一产品）、C（减少灵活性）、D（忽视定制化）均与柔性生产的 “灵活适配” 目标相悖，故正确答案为 B。

7 下列关于 “人工智能与制造业数字化转型关系” 的说法，错误的是（  ）

A. 数字化转型为 AI 应用提供数据基础（如工业数据采集）

B. AI 是数字化转型的核心赋能工具（如数据价值挖掘）

C. 两者相互支撑，共同推动制造业高质量发展

D. AI 可独立于数字化转型，直接赋能传统制造业

答案：D

解析：AI 依赖数字化转型积累的工业数据（如设备联网、数据采集），无法脱离数字化基础独立应用（D 错误）；A（数据基础）、B（核心工具）、C（相互支撑）均准确反映两者关系，故正确答案为 D。

8 人工智能赋能制造业面临的 “主要数据挑战” 不包括（  ）

A. 工业数据格式不统一，难以整合分析

B. 关键生产数据采集不完整，影响 AI 模型准确性

C. 数据安全与隐私保护需求（如核心工艺数据泄露风险）

D. 数据量过大，导致存储成本降低

答案：D

解析：AI 赋能的主要数据挑战包括格式不统一（A）、采集不完整（B）、安全风险（C）；D 选项 “存储成本降低” 是数据量增加的正面结果（非挑战），且与实际情况不符（数据量大会提升存储成本），故正确答案为 D。

9 人工智能赋能制造业中的 “质量异常根因分析”，其核心作用是（  ）

A. 仅识别质量问题，不探究原因

B. 基于生产数据，快速定位导致质量异常的关键因素（如参数、物料）

C. 将质量问题归咎于单一环节，忽视多因素关联

D. 推迟质量改进，优先保障生产进度

答案：B

解析：根因分析通过 AI 算法整合质量数据与生产过程数据（如温度、压力、物料批次），精准定位问题源头（如某参数超标导致缺陷），核心是 “追溯关键因素”（B 正确）；A（不探究原因）、C（单一归因）、D（推迟改进）均违背该功能的 “问题解决导向”，故正确答案为 B。

10 下列政策措施中，最能直接支撑 “人工智能赋能制造业” 的是（  ）

A. 加大对工业数据平台建设的补贴（如制造业大数据中心）

B. 限制制造业企业引入 AI 技术，保护传统就业

C. 减少对 AI 研发企业的税收优惠

D. 降低制造业数字化改造的资金支持

答案：A

解析：AI 赋能制造业需 “数据基础 + 技术支持”，工业数据平台建设能为 AI 提供数据存储与整合能力，直接支撑应用落地（A 正确）；B（限制 AI）、C（减少优惠）、D（降低支持）均阻碍 AI 与制造业融合，故正确答案为 A。

11 人工智能在制造业 “供应链协同” 中的应用，不包括（  ）

A. 基于 AI 预测原材料需求，优化采购计划

B. 实时监控物流信息，动态调整运输路线

C. 仅依赖人工经验，固定供应商合作模式

D. 分析供应链风险（如原材料短缺），提前制定应对方案

答案：C

解析：AI 赋能供应链协同的核心是 “数据驱动的动态优化”，A（需求预测）、B（物流调整）、D（风险分析）均符合；C 选项 “仅依赖人工经验、固定模式” 属于传统供应链管理，无 AI 应用，故正确答案为 C。

12 人工智能赋能制造业高质量发展的 “核心目标” 不包括（  ）

A. 提升生产效率，降低单位产品成本

B. 强化质量管控，减少不合格品率

C. 推动绿色生产，降低能源消耗与污染

D. 扩大资源浪费，追求短期经济效益

答案：D

解析：高质量发展的核心是 “效率、质量、绿色” 协同，A（效率）、B（质量）、C（绿色）均符合；D 选项 “扩大浪费、短期效益” 违背高质量发展的 “可持续、高质量” 导向，故正确答案为 D。