人工智能与制造业深度融合的核心目标是
1. 人工智能与制造业深度融合的核心目标是（ ）。
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. 提升设备自动化水平
答案：B
2. 在工业预测性维护中，AI系统通过分析设备振动、温度等时序数据预测故障，其核心技术是（ ）。
A. 规则引擎
B. 机器学/ 习 /（如LSTM神经网络）
C. 专家系统
D. 遗传算法
答案：B
3. 人工智能在制造业质量检测中的主要优势是？
A. 成本高
B. 检测速度慢
C. 能检测复杂缺陷
D. 依赖人工判断
答案：C
4. 在离散型制造（如机械加工）的工艺参数优化场景中，AI技术的主要应用逻辑是：
A. 基于历史良品率数据训练分类模型，标记"合格"与"不合格"
B. 构建工艺参数与产品性能的因果关系模型，通过强化学/ 习 /搜索最优参数组合
C. 利用迁移学/ 习 /复用其他工厂的工艺数据，快速生成优化方案
D. 依靠工程师经验调整参数，AI仅提供数据可视化支持
答案：B
5 工业AI系统部署时，为满足实时性要求（如毫秒级响应），通常采用的架构是（ ）。
A. 云端集中计算
B. 边缘计算（设备端+边缘节点）
C. 雾计算（区域服务器）
D. 区块链分布式计算
答案：B
