一、注意事项

1. 本题本由给定资料与作答要求两部分构成。考试时限为180分钟，其中阅读给定资料参考时限为50分钟，作答参考时限为130分钟。
2. 请在题本、答题卡指定位置用黑色字迹的钢笔或签字笔填写姓名和准考证号，并按考试要求填涂相关信息。
3. 请用黑色字迹的钢笔或签字笔在答题卡指定区域内作答，超出答题区域的作答无效。
4. 待监考人员宣布考试开始后，方可开始答题。
5. 所有题目一律使用现代汉语作答。未按要求作答的，不得分。
6. 监考人员宣布考试结束时，应立即停止作答，按要求整理题本、答题卡和草稿纸。

二、给定资料

资料1

早上七点半，澜江市桥湾区智慧物流园已经响起传送带的低鸣。一台银灰色搬运机器人从货架旁转身，托起周转箱，沿黄色标线向装卸口移动。走到半途，前方突然滚来一个被风吹动的空纸箱。机器人停住了，却没有绕行，也没有发出求助信号，只是一遍遍重新规划同一条路线。三分钟后，现场管理员按下暂停键，把它推回测试区。

“展厅里走得很顺，到了仓库就像不会走路了。”园区运营负责人陈纬说。去年，园区集中引进一批智能设备，希望缓解夜班用工紧张和高温车厢装卸难题。供应商演示时，机器人可以识别固定货架、搬运标准箱体，动作连贯，引来不少企业围观。真正投入使用后，仓库地面高低差、临时堆放物、照明变化、网络抖动、混装货物形状不一等问题接连出现。机器人在理想环境下的“最好成绩”，无法直接转化为复杂现场中的“稳定能力”。

园区最初把故障都交给设备企业处理。工程师远程调参，机器人当天恢复，换一个仓库又出现新问题。企业认为仓库作业不规范，园区认为产品适应性不足，使用方则抱怨自己成了“免费试错的人”。由于合同只写了平均搬运速度和最大负载，没有约定复杂环境通过率、故障恢复时间、数据归属和版本升级责任，三方每次都要重新争论。设备没有形成常态化使用，工人还要随时待命，原本期待的提效反而多了一层协调成本。

桥湾区工信部门调研发现，这并非个别现象。有的智能巡检设备能识别预先标注的缺陷，却难以判断锈斑、油污和真正裂纹的区别；有的服务机器人可以完成单项动作，但任务一长、环境一变就要重新训练；有的企业为了赶发布节点，先做最容易被镜头看见的动作，可靠性、维护性和人机协同反而被放在后面。区里一位干部说：“会亮相不等于会上岗。产业化不是把样机多造几台，而是让产品在成本、安全和效率上经得起反复使用。”

为此，桥湾区没有再办一场单纯的产品展示会，而是在物流园划出三个“实景实训单元”：常温仓模拟高频分拣，冷链仓设置低温、潮湿和结霜条件，装卸区保留坡道、窄通道和非标准货物。使用企业先提出最费力、最危险、最容易出错的作业环节，设备企业据此设计任务；职业院校教师和一线技师共同拆解动作，安全人员设定停止、接管和隔离规则。每轮测试不评“动作是否好看”，重点记录连续运行时长、异常识别、人工接管次数、单位作业成本和故障修复时间。

第一次测试就暴露出新的分歧。设备企业希望采集尽可能多的现场视频和工人操作数据，用于训练模型；物流企业担心订单、客户和仓储布局泄露；工人则担心自己的动作被完整记录后，岗位会被替代。区数据服务中心组织各方重新划分信息：为识别货物姿态所必需的数据可以采集，但要去除客户标识；涉及员工人脸、声音的内容原则上不采集，确需采集的要单独说明用途和保存期限；训练数据与企业经营数据分区存储，调用过程留痕。参与测试的工人由“被观察者”变成任务设计者，可以指出哪些动作看似熟练却有安全隐患。

装卸班长周师傅在车厢里干了十八年。他发现，工程师原先把“抓住纸箱”设为成功，实际还要判断箱体是否受潮、底部能否承重、堆码后会不会挤压易碎品。他带着年轻工程师连续蹲了两个夜班，把经验拆成二十多条判断条件。有工程师感叹：“师傅一眼就能看出的东西，模型要靠大量标注才学会。”周师傅却说，老师傅也要学新本事。过去他靠耳朵判断传送带异响，现在要学会读运行日志、标注异常，让经验能够被机器和新人共同理解。

三个月后，一款装卸机器人没有急着扩大部署，而是在两个班组中小规模试用。园区规定，涉及人员混行的区域必须保留物理隔离和人工急停；遇到不确定货物时，机器人应主动降速并请求确认；关键版本更新先在测试单元回归验证，再进入生产区。设备企业依据连续故障记录调整夹具和算法，使用企业则重新整理货位、包装和交接流程。双方逐渐认识到，有些问题要靠产品改进，有些问题要靠现场标准化，不能把所有责任都推给对方。

试用结果没有出现“效率翻倍”的戏剧性变化，但夜班高温车厢内的人工搬运时间明显减少，设备停机原因也从“说不清”变成可以分类追踪。园区据此改变采购方式：不再只看参数和演示视频，而是设置场景测试、试用评估、分阶段验收和退出机制；对尚未成熟的产品，可以给试错空间，但不能降低安全底线；对验证有效的方案，再通过联合采购和共享服务降低中小企业使用成本。

陈纬把桥湾区的做法概括为四句话：从真实问题出题，用真实环境考试，让真实用户评价，靠真实数据改进。他说，场景开放不是把公共空间和企业现场无条件交给技术试验，更不是地方替产品背书，而是建立一套需求可表达、风险可控制、结果可复核的共同学习机制。“技术到了现场，先别急着问它有多聪明，要问它解决了什么问题、在什么条件下可靠、出了问题谁来接住。”

资料2

澜江市发展研究中心围绕“新技术为什么难以从样机走向规模应用”开展座谈。参会者来自制造企业、医院、职业院校、科研机构、保险机构和行业协会。主持人没有让大家介绍各自的“领先成果”，而是请每个人写下最希望其他主体解决的一件事。纸条贴满白板后，研究人员发现，供给方关心技术能力，需求方关心稳定使用，管理方关心公共价值与风险，彼此使用的是不同语言。

研发企业“衡途智能”负责人林墨说，企业不是不愿意做真实场景，而是不知道需求是真是假。有些单位在对接会上列出几十项功能，真正愿意开放流程、提供数据、投入人员的却很少；有些需求只出现一次，定制成本高，难以复制；还有单位希望企业先免费开发，项目成熟后再讨论采购。企业如果跟着每一张“愿望清单”走，研发力量会被大量低价值定制消耗。因此，需求开放不能停留在征集口号，还要说明问题频率、现有成本、使用条件和采购可能。

市中心医院后勤处负责人举了药品配送的例子。医院楼层多、人员密集，配送任务稳定，看上去适合机器人。可真实流程涉及电梯权限、洁污分流、夜间静音、紧急通道和药品交接责任。医院不能为了试验打乱诊疗秩序，也不可能把全部内部地图和运行数据交给企业。后勤处希望先从非急救时段、非敏感物资入手，明确哪些区域可进入、哪些任务必须人工确认，再逐步扩大。她说：“需求方不是给技术出一道静态考题，而是和研发方共同把问题定义清楚。”

职业技术学院教授吴启认为，一线技能人员是供需之间不可替代的“翻译者”。算法工程师知道系统能做什么，车间师傅知道工作实际怎样发生。如果缺少翻译，研发方可能把容易测量的指标当成真正需求，使用方也可能把长期形成的习惯当成不能改变的规则。学院因此开设“场景工程”实践课，让学生跟班观察，把一个岗位拆成环境、对象、动作、异常、责任五类信息，再与企业共同设计测试任务。课程不只是为新产业培养人，也帮助传统岗位完成能力更新。

一位老技师讲起“手艺数字化”时说，经验不是一句“凭感觉”。老师傅判断焊接质量，会同时注意声音、弧光、熔池状态和材料变化。若只把最终动作拍下来，机器学不到判断过程；若把经验拆成可描述的信号、参数和处置规则，就能形成标准、教材和数据。传承也不是徒弟复制师傅的每个动作。新设备进入车间后，年轻人懂编程，老师傅懂工艺，双方互相校正，老经验才可能转化为新能力。

科研机构代表担心，过度强调“马上能用”会挤压基础研究。他说，有些技术需要长期积累，不能因为一次场景测试失败就判定没有价值。应用场景应当分层：有的用于验证科学原理，有的用于解决工程问题，有的用于形成商业产品，有的用于公共服务常态部署。不同阶段的评价标准不能混用。实验室原型可以允许失败，公共服务上线则必须有充分验证和责任安排。“场景牵引不是让研究只追着眼前订单跑，而是让不同阶段知道下一步要跨过什么门槛。”

保险机构代表提出，规模应用不仅要解决“能不能”，还要解决“出了问题怎么办”。传统设备的风险边界相对清楚，而自主系统可能因硬件故障、算法判断、数据质量、现场操作等多种因素共同导致事故。若责任长期模糊，使用单位不敢采购，企业也难以定价。保险可以通过风险评估、事故数据和费率变化反向促进安全改进，但前提是产品运行记录真实、事故定义统一、关键操作可追溯。保险不能替代企业责任，更不能成为降低安全标准的理由。

行业协会秘书长则强调标准的作用。新技术早期变化快，标准不能把路线锁死；没有基本标准，又会出现每个项目重新测试、不同平台数据不能互认的问题。协会尝试建立“底线标准＋场景指标＋迭代记录”三层体系：底线标准约束人身安全、数据保护和应急处置；场景指标根据物流、养老、巡检等任务分别设置；迭代记录说明产品版本、测试条件和适用范围。这样既保留创新空间，也防止一次成功演示被包装成普遍能力。

市科技局负责人介绍，政府在其中不是替市场选择具体产品，而是提供公共条件。对多个行业共用的测试设施、数据规范和安全评估，可由公共平台降低重复成本；对首台套、早期产品，可以通过小规模试用发现问题；涉及公共服务采购，则要公开透明，避免把“试点单位”变成排他性市场优势。政府还应明确退出机制：试点达到什么条件可以扩大，出现哪些风险必须暂停，测试结束后场地、数据和设备如何处理。

座谈接近尾声，主持人把各方观点画成一个循环：需求方提出问题，研发方形成方案，技能人员补充隐性知识，测试平台暴露偏差，标准和保险校验风险，使用反馈推动再次迭代。有人问，这条链究竟谁居于中心？吴启回答，不应把某一主体放在中心，真实问题才是共同的中心。任何一方只顾展示自身价值，循环都会中断。

研究报告最后写道，产需共融不是供给寻找一个买家，也不是需求等待一个现成答案，而是让问题、技术、人才、资本和规则在可控制的现场里相互校正。场景既是考场，也是课堂：它用真实约束检验技术是否可靠，又把失败、异常和用户经验转化为下一轮成长的教材。考场要求结果经得起检验，课堂允许在边界内试错，二者统一于“让创新真正创造价值”。

资料3

北岭县地处山区，乡镇卫生院、养老服务站和小型加工企业分布较散。县里没有大型科研机构，却希望借助智能设备改善基层服务。两年前，北岭县成立“场景协同办公室”，从群众和一线单位最具体的难题入手，选择适合本地条件的技术，不追求把所有新产品都引进来。

第一个试点是乡镇卫生院的检验样本转运。过去，护士既要照护患者，又要在不同楼层送取样本。项目组原计划采购通用配送机器人，现场勘察时发现，老楼走廊狭窄，电梯没有联网，部分样本对时间和温度有严格要求。办公室没有简单放弃，也没有立即改造整栋楼，而是把路线分成三段：机器人负责新楼内固定线路，电梯和老楼之间由专人交接，样本箱安装温度记录和异常提醒。护士工作量得到一定减轻，但急诊样本仍全部由人工运送。

试点半年后，卫生院提出扩大范围。评估组查看记录发现，设备准时率较高，却有几次因保洁车占道长时间等待；一次交接人员忘记确认，系统显示任务完成，样本实际仍在箱内。县里没有只按平均准时率验收，而是增加“任务闭合”指标，要求发出、到达、人工接收三个节点均可核验，并重新调整保洁时段。设备企业据此修改提醒逻辑。这个看似很小的异常，让大家认识到，自动化替代的是部分动作，责任链不能随动作一起消失。

第二个试点发生在石坎镇养老服务站。企业展示的陪伴机器人会聊天、播放音乐、提醒服药，老人起初觉得新鲜。使用一段时间后，有人听不清机器声音，有人把提醒当成医生指令，还有老人反复向机器人讲述家庭信息。服务站暂停了健康建议功能，将机器人定位为活动辅助和一般提醒，涉及用药、跌倒、情绪异常等事项必须转给护理人员。站里还设置明显提示，说明机器能做什么、不能做什么，个人谈话记录默认不长期保存。

护理员起初担心设备增加工作。后来，项目组让护理员参与设计日程，把重复播放、签到提醒等任务交给机器人，把节省的时间用于陪伴行动不便的老人。年轻护理员负责基础设置，年长护理员负责判断老人状态，两人共同记录哪些提醒有效、哪些表达容易误解。服务站负责人说，技术没有减少对人的需要，而是改变了人的工作重点。若把陪伴简单理解为播放内容，就会用机器替代最不能替代的部分。

第三个试点是山地果园运输。小型履带运输设备能够把采摘筐从坡地运到道路旁，减少肩挑背扛。但不同果园坡度、土质和行距差别大，单户购买和维护成本较高。县供销服务站于是按作业时长提供共享服务，农户提前申报地块，技术员先勘察路线。连续降雨或坡度超过安全范围时暂停作业。设备运行形成的路线数据只用于调度和安全评估，不公开单户产量信息。

共享模式受到欢迎，也出现“排队难”。果实集中成熟时，设备数量不足，离服务站近的村更容易安排。办公室随后公布调度规则，将成熟窗口、人工搬运困难程度、预约时间和安全条件纳入排序，并为偏远村设置流动服务日。有人建议立刻再买一批设备，财政部门则认为要先核算利用率、维修能力和季节空置成本。最后，县里通过租赁和社会合作补充高峰运力，没有把短期需求全部转化为固定资产。

三类试点逐渐形成一套工作方法：一线单位提出问题时，先描述现有流程和成本，不直接指定产品；办公室组织技术、业务、安全和使用者共同勘察；对风险可控、价值明确的任务，小范围测试；测试中记录正常结果，也记录失败和人工接管；评估后决定修改、扩大、暂停或退出。项目经费按阶段拨付，是否扩大不以新闻曝光量为依据。

县里还建设了一间公共实训室，供设备企业、职业学校和使用单位开展基础测试。最初，大家希望把各类数据都集中起来，后来发现医疗、养老、农业数据性质不同，不能装进同一个“数据池”。实训室改为提供统一接口和脱敏工具，原始数据原则上留在持有单位；确需跨主体使用的，明确用途、范围和期限。系统管理员没有业务审批权限，业务人员也不能随意导出全部记录。

一年后，第三方评估肯定了试点在减轻重复劳动、发现基层需求、培养复合型人员方面的成效，同时指出三类不足：部分单位仍把设备到场当成项目完成，缺少长期运维预算；不同产品接口不统一，升级后可能无法兼容；基层既懂业务又懂技术的人才不足，遇到复杂故障仍高度依赖厂家；个别宣传把阶段性测试说成全面应用，容易抬高群众预期。

办公室据此提出改进：在立项时同步测算三年运维和人员培训成本；建立设备版本、故障和退出档案；联合职业学校培养“业务＋设备＋安全”复合型服务员；公开试点适用范围，不使用未经长期验证的效果表述；对医疗、养老等高风险领域，保留人工复核和替代方案。县里还计划邀请群众代表参与评估，让使用者不仅回答“满意不满意”，还说明在哪个环节得到帮助、遇到什么困难。

北岭县县长在专题会上说，山区县发展新技术，既不能因为条件有限就站在门外，也不能看到热闹就照搬大城市方案。真正的普惠不是每个地方都摆上同样的设备，而是把合适的技术放到合适的环节，让成本有人算、风险有人管、服务能持续。“我们开放的不是一个供拍照的舞台，而是群众问题能够进入研发、技术进步能够回到生活的通道。”

澜江市政协准备围绕“以高价值场景促进新技术可靠应用”开展专题协商。前期调研认为，当前仍存在需求征集泛化、测试设施分散、采购验收重参数轻实效、数据使用边界不清、复合人才不足、试点退出机制缺失等问题。部分委员建议建设市级场景清单和公共验证平台，支持区县共享测试资源；部分委员提醒，不能以扶持创新为名指定交易对象，也不能把公共服务对象置于不必要的试验风险中。如何在开放与审慎之间形成制度化路径，成为提案需要回应的重点。

资料4

技术进步常以一个令人惊叹的瞬间进入公众视野：机器跑得更快，系统回答得更准，设备完成了过去难以完成的动作。但社会真正发生改变，往往不是在掌声最响的那一刻，而是在新技术离开展台之后。它能否在灰尘、噪声、拥挤和突发状况中稳定工作，能否被普通人负担和使用，能否在发生错误时及时停下并找到责任人，决定了“看得见的新奇”能否沉淀为“用得上的能力”。

从原型到产品，从产品到服务，中间并非一条笔直通道。实验室可以控制温度、光线和变量，真实世界却充满例外。一个动作在一百次中成功九十九次，用于娱乐表演或许足够，用于生命安全和关键生产却可能远远不够。应用不是把技术成果简单搬到现场，而是让技术接受约束、让流程作出调整、让使用者参与判断。现场提出的麻烦，恰恰构成创新继续生长的养分。

有人认为，需求只是市场末端的采购信号，供给方把产品做好自然会找到用户。也有人认为，企业应当完全按照用户提出的功能开发。两种看法都忽略了需求本身也需要被发现和塑造。用户熟悉问题，却未必知道技术边界；研发人员熟悉方案，却可能不了解日常工作中的隐性规则。双方只有共同观察、反复试用，才能把“希望更方便”转化为可验证的任务，把“技术很先进”转化为可感知的价值。

传统技艺与智能技术的相遇也说明，更新并不等于清空过去。一线工人多年形成的经验，藏在手感、声音和对异常的直觉中，是技术进入生产现场的重要知识。若把工人只当作被替代对象，创新会失去最熟悉问题的人；若把经验视作只能口传心授的秘密，也难以支持规模化生产。将隐性经验整理为工艺规则、训练数据和教学方法，同时让技能人员学习数字工具，传承便不只是复制旧动作，而是在新条件下延续解决问题的能力。

比赛和试点具有特殊价值。比赛把难题公开，让不同方案在共同规则下接受检验；试点允许小步探索，以较低成本暴露错误。但比赛的奖牌不等于市场订单，试点的挂牌也不等于常态服务。若只选最容易成功的场景，只展示最好的一次结果，失败信息就无法进入改进；若为了追求应用数量仓促铺开，又可能让使用者承担尚未识别的风险。试的意义在于学习，点的价值在于通向可复制的面。

场景开放因此需要边界。不是所有区域都适合测试，不是所有数据都可以采集，也不是所有人都应在不知情的情况下成为试验对象。越是涉及医疗、养老、交通等公共领域，越要明确知情、授权、接管、停止和救济机制。包容审慎不是一味放宽，更不是因噎废食，而是根据风险等级安排验证强度，让低风险创新有空间，让高风险应用有护栏。

治理也要跟上产品迭代的速度。传统监管往往在产品定型后检查，新技术却可能通过一次软件更新改变能力和风险。如果标准只描述某个版本，很快会落后；如果规则只写原则，现场又无从执行。可以把不可突破的安全底线、不同场景的具体指标和持续更新的版本记录结合起来，以运行数据发现风险，以事故复盘修正标准，使治理从一次准入转向全生命周期管理。

当然，不能把所有希望都寄托于数据。可记录的指标容易得到重视，不易量化的尊严、信任和人的感受可能被忽略。养老服务的价值不能只看提醒次数，公共服务的质量也不能只看机器完成多少任务。技术应当把人从重复、危险的劳动中解放出来，使人有更多精力处理需要同理心、价值判断和复杂沟通的事务，而不是把人的需要削成系统容易识别的格式。

产业成长需要耐心。早期产品可能成本高、能力有限，若没有应用机会，很难获得改进所需的反馈；若靠长期补贴维持没有真实价值的应用，同样不能形成健康产业。公共政策可以提供共性测试设施、首用机会和规则指引，降低创新初期的协调成本，但不能替企业承诺效果、替市场决定胜负。能解决真实问题、能持续降低成本、能守住责任边界，才是从政策扶持走向市场选择的基础。

在一些车间，老师傅把几十年手艺拆成新的工艺参数，青年工程师又把参数写进设备程序；在一些社区，工作人员先听群众讲麻烦，再决定是否需要一台机器；在一些测试场，失败不再被藏起来，而被编号、分析并进入下一次改进。这里没有“技术万能”的想象，也没有“变化可怕”的退缩。人们做的是把经验与算法、需求与供给、创新与治理接在一起。

真正可靠的能力，往往长在反复校正之中。树木不是因为被摆在温室里供人观赏而根深叶茂，技术也不是因为参数漂亮就自然成熟。真实场景有风雨、有阻力，也有来自使用者的判断和创造。它迫使创新回答最朴素的问题：为什么做、为谁做、在什么条件下能做好、出了偏差怎样改。

有人说：“好的场景，不只是给技术一块落地的地方，更给它一面认识自己的镜子。”在这面镜子里，优势和短板同时显现，人的经验与机器的能力相互照见，发展的速度与安全的尺度彼此校正。把一次演示变成一项稳定服务，把一个样机变成一套可持续能力，需要的不只是更聪明的机器，还有更清楚的问题、更开放的协作、更耐心的训练和更负责任的制度。

三、作答要求

第1题

根据“给定资料1”，概括桥湾区推动智能设备从“会亮相”走向“会上岗”的主要做法。（10分）

要求：全面、准确、简明，有条理；不超过200字。

第2题

“给定资料2”中提到：“场景既是考场，也是课堂。”请谈谈你对这句话的理解。（15分）

要求：分析全面，理解准确，条理清晰；不超过300字。

第3题

根据“给定资料3”，总结北岭县开展新技术场景试点取得的成效，并提出进一步改进的建议。（20分）

要求：紧扣资料，内容全面，建议有针对性；不超过400字。

第4题

假如你是澜江市政协工作人员，请根据“给定资料1—3”，围绕“以高价值场景促进新技术可靠应用”起草一份政协提案。（20分）

要求：（1）问题明确，建议具体；（2）结构完整，层次清楚；（3）语言简洁、规范；（4）不超过500字。

第5题

“给定资料4”中说：“好的场景，不只是给技术一块落地的地方，更给它一面认识自己的镜子。”请结合对这句话的思考，联系实际，自选角度，自拟题目，写一篇文章。（35分）

要求：（1）观点明确，见解深刻；（2）参考给定资料，但不拘泥于给定资料；（3）思路清晰，语言流畅；（4）字数1000—1200字。

教研依据（不属于考生作答材料）

• 人民日报，2026年8月23日：《师徒三代创新“夺冠”记》。
• 光明日报，2026年8月23日：《产需共融向未来——从两场世界级大会看中国机器人产业新气象》。
• 数字中国建设峰会官网，2026年8月19日：《机器人热潮里的“中国机遇2.0”》。
• 工业和信息化部、国务院国资委，2026年6月：《2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动》。
• 工业和信息化部，2026年6月18日：《关于公开征求〈人形机器人 变电站场景技术要求〉等10项行业标准计划项目意见的公示》。
• 中央网信办指导发布，2025年9月：《人工智能安全治理框架》2.0版及相关权威解读。
• 求是网，2026年8月15日：《提高防灾减灾救灾能力》，用于核验技术应用须统筹科技支撑、基层基础与责任落实的一般治理边界。

上述来源用于把握“产业工人技能传承—真实场景验证—产需协同—安全治理”的时政议程与政策边界。本卷不复制媒体案例、原句结构或既有真题材料，地方情境均为重新构造。2026年8月23日未检索到求是网与本主题直接相关的新发内容，故依规则采用8月15日权威文章补充一般治理依据，未改写或虚构发布日期。

命题说明

本卷采用2025国考地市级卷风格的四材料、五题、180分钟结构。五道题依次考查经验概括、语句理解、成效与建议、政协提案和议论文。命题以“问题定义—场景验证—反馈迭代—规模应用—安全治理”为统一链条，不附参考答案。