2025年北京市昌平区高二（下）期末考试语文试卷（含答案）

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1、 第 1 页/共 14页 2025 北京昌平高二（下）期末 语 文 2025.7 本试卷共 8 页，150 分。考试时长 150 分钟。考生务必将答案答在答题卡上，在试卷上作答无效。考试结束后，将答题卡交回。一、本大题共一、本大题共 5 5 小题，共小题，共 1818 分。分。阅读下面材料，完成 15 题。材料一 具身智能、智能机器人、人形机器人等诸多新概念、新名词越来越多地出现在大众面前。具身智能是人工智能的一个前沿分支，是指智能体（如机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化。具身智能主要是基于物理实体，能够与物理世界进行感知和交互，以及有行动

2、的一种智能系统。它区别于 DeepSeek 或者 ChatGPT 等离身智能，以及只存在于虚拟空间、数字空间、信息空间的智能。具身智能本身代表的是人工智能技术走进物理世界，与不同的硬件本体结合，这个硬件可以是一个机器手臂、四足机器人、六足机器人、轮式机器人，也可以是人形机器人。如果说离身智能只是动嘴皮子，具身智能则需要在物理世界干活，是一个实干家。智能机器人是具身智能的一种表现形式，它需要满足两个条件：一是具有物理的身体，二是能够与物理世界构成感知、思考、交互和行动的能力。它可以是轮式、轮带式、复合型，甚至是机械臂类型的机器人。与智能机器人相比，传统的智能化设备没有安装传感器，完全靠程序驱动，

3、不会根据环境的变化做出相应的响应，只是机械地执行，缺少感知、交互和思考物理世界的过程。智能机器人融合了视觉感知、学习理解、智能计算等一系列智能技术，使机器人在环境中能够感知、决策、行动，它偏向于一种类脑智能。人形机器人属于智能机器人的一类，除了长得像人，应该是功能和思考行为都模拟人的一种机器人，它也被称为具身智能体的最佳载体。人形机器人技术大概经历基础科研、工业应用、生活服务三个发展阶段，目前正处于探索第三阶段的关键期。人形机器人的应用场景正在不断拓展，如一汽红旗、北汽越野的零配件搬运，蔚来汽车的车辆瑕疵检测，以及一些智能装备企业的线缆分拣等，将人们从简单重复、危险度高的工作岗位中解脱出来。尽

4、管业界人士十分看好具身智能，特别是人形机器人的应用前景，但人形机器人距离大规模落地应用，特别是进入寻常百姓家，还有很长一段路要走。操作的效能、安全和成本这三要素是衡量一项新技术能否进入产业化的重要标准。从目前实验角度来看，拥有智能大脑的人形机器人可能会更加灵活、高效，但从机械操作等能力来看，人形机器人特别是双足人形机器人的效能并没有想象中那么好。人形机器人在未来 10 年内将走进工业、特种、危险等场景，只有经过这些场景的充分验证，才有可能进入家庭。（取材于王伟的相关文章）材料二 人形机器人展现出的技能只是万里长征的第一步，真正实现量产还需要解决多种工程化的问题，第 2 页/共 14页 在技术、

5、供应链和市场等多个环节都需要持续优化。目前，零部件硬件性能不过关，是制约量产的关键因素之一。人形机器人需要具备重量轻、体积小、能量密度高以及耐冲击性强等特点，但现有零部件材料和工艺难以完全满足这些需求。例如，传统电机能耗高、续航时间短，本体厂商需要高效率、低功耗的电机。从上游供应链来看，某些人形机器人关键零部件国产化率低、成本高昂，需依赖供应商与人形机器人本体企业共同研发。零部件技术的突破必须建立在规模化量产的基础上，而量产能力的形成不仅需要技术创新，更需要制造工艺的持续优化。应当以具体应用场景为切入点，逐步提升零部件性能。随着场景应用的深入，新的性能需求会自然显现。以人形机器人关节为例，初期

6、可能只需要满足机器人基本运动功能，但随着任务复杂度提升，本体厂商会对扭矩密度、响应速度等参数提出更高要求，这些需求反馈将精准指导零部件厂商的研发方向。此外，人形机器人底层算法尚未统一，多项核心技术亟待突破。在实验室样机转向大规模生产阶段，机器人需要更加稳定的运动平衡能力、上下肢协调能力。大模型应用仍面临实时性、可解释性等挑战，高质量、大规模数据集不足以及能耗大和续航力不足也是制约人形机器人实际应用的关键问题。在落地过程中，人形机器人是先进入特定场景还是先量产？两者并非完全对立，而是可以并行或分阶段推进的策略选择，最终取决于技术成熟度、市场需求、成本控制等多重因素。从家用场景到工业应用，人形机器人对可靠性的要求由低到高。以扫地机器人为例，在家用环境中，设备需要持续稳定运行至少 1000 小时，这是消费者能够接受的基本门槛；而在工业应用领域，可靠性要求则呈现数量级的提升，工业设备通常需要达到 20000 小时以上的稳定运行时间。因此，人形机器人的可靠性至关重要。人形机器人技术复杂、产业链长，需要大量资金和时间投入，可在导览、康养服务等技术难度小且需求量大的场景进行试点，整合多场景应用数据,