（来源：研报虎）
本报告系统探讨了AI技术与氢能两大前沿领域的融合现状、挑战与未来路径。第一章指出，氢能作为实现深度脱碳与保障能源安全的载体，产业发展瓶颈亟需突破，快速发展的AI技术正成为驱动氢能产业降本增效的关键力量。
第二章阐述了AI如何驱动氢能全产业链变革。AI广泛用于氢能产业链各场景，报告从场景成熟度与价值潜力两个维度分析，揭示其应用现状与未来发展潜力。在制氢环节，AI正引发催化剂研发范式革命，机器学习与自动化实验室(A-Lab)加速新材料发现与合成；同时，AI通过预测可再生能源出力优化电解槽参数，借助数字孪生和预测性维护提升设备寿命。其中，催化剂研发场景成熟度低，但价值潜力大；预测性维护场景成熟度高，已成为应用热点。在储运环节，AI用于筛选高性能储氢材料，并规划运输路线，但目前尚处于初级阶段，需兼顾效率与安全。在加氢站应用中，AI管理系统有望实现供需动态匹配与安全风险预警，但加氢站数量较少限制了AI的应用。在应用端，AI赋能燃料电池汽车的能源管理、续航优化与故障诊断，场景成熟度相对较高，推动商业化进程加速。
第三章聚焦全球“AI+氢能”实践，展现了各国不同的发展路径。德国、法国和英国等欧洲国家通过政策引导与资金支持，推动AI在氢能项目审批、天然氢勘探与生产优化中的应用。亚洲地区，中国从法律层面确立氢能地位，并推动全链条智能化；日本与韩国则在燃料电池、氢能发电厂等具体产品和系统中深度融合AI。北美方面，美国企业在AI辅助分子筛选与电解槽优化上取得进展，但政策存在不确定性。印度则通过国家绿色氢使命，吸引跨国企业部署AI赋能的绿氢项目。
第四章深入分析了“AI+氢能”深度融合面临的挑战。首要挑战是数据问题，包括样本不足、数据孤岛以及格式不一致导致的整合难题。其次是从实验室成果到工厂规模化应用之间存在稳定性与可靠性的“双重鸿沟”。三是标准与法规滞后，缺乏统一的数据、模型与测试标准，责任认定与准入要求不明确。此外，跨学科人才的匮乏以及当前应用场景过度集中于交通领域，而忽视工业、建筑等更具脱碳潜力的场景，也制约了AI赋能潜力的充分发挥。
第五章为推动“AI+氢能”高质量发展提出建议。一是提升数据质量，建设国际互认的数据治理与共享体系。二是加速成果转化，通过建立工程化验证平台和逐级认证流程，打通从实验室到工厂的路径。三是完善标准与法规，推动建立国际统一的技术标准与明确的法律责任体系。四是培养复合型人才，通过跨学科教育、企业实训与国际交流弥补人才缺口。五是拓展应用场景，将AI赋能范围从交通延伸至工业、建筑与能源系统等领域。
综上所述，AI与氢能的协同发展已成为全球能源转型的重要趋势。通过克服当前的数据、技术、标准与人才挑战，并积极拓展应用边界，“AI+氢能”有望释放巨大乘数效应，为构建清洁、安全、高效的现代能源体系提供重要支撑。
