AI技术在氢能领域的应用研究

2025年11月 摘要 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。 引 言 在当前全球能源格局深刻变革、碳中和共识不断增强的背景下，氢能作为绿色低碳、来源丰富、应用广泛的二次能源，其战略价值日益凸显。氢能因其零排放、高能量密度和储能特性，已成为各国深度脱碳的载体，同时也是保障国家能源安全的重要战略选择。2024年，《中华人民共和国能源法》首次从法律层面确立了氢能的能源地位，“十五五”规划建议中明确提出推动氢能成为新的经济增长点，标志着中国氢能产业正从试点探索进入有序破局的新阶段。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度融入各行各业。AI技术作为整合的、有目标的系统，在加速产业智能升级方面展现出革命性潜力。毕马威国际调查显示，能源行业虽在AI应用成熟度上相对滞后，但已有79%的受访企业通过AI实现效率改善，76%的企业计划增加AI投入，展现出积极的应用前景。在此背景下，“AI+氢能”的深度融合，不仅能够通过智能算法优化氢能全产业链条，提升绿氢制备效率、降低生产成本，而且为能源体系数字化转型提供关键技术支撑，成为推动能源革命、实现“双碳”目标的重要路径。 鉴于此，毕马威中国携手国际氢能燃料电池协会，共同启动了“AI在氢能领域应用研究”课题。该课题旨在深入探讨AI如何赋能“制氢-储运氢-加氢站-用氢”全产业链，分析全球范围内“AI+氢能”的实践案例，以及剖析“AI+氢能”推进过程中面临的挑战，并提出针对性的建议。在报告撰写过程中，毕马威与国际氢能燃料电池协会广泛访谈了十余家氢能企业高管、高校及科研机构专家，全面呈现了氢能行业在AI技术应用方面的最新进展。来自产业界与学术界的宝贵意见与深刻见解，不仅极大地拓宽了报告的视野，使其更具前瞻性和指导性，也提升了报告的深度。 对业界而言，本报告旨在推动企业间及校企之间的信息共享与技术交流，构建协同创新的生态体系，从而促进氢能行业的高质量发展。对投资者来说，报告提供了氢能前沿动态，有助于识别氢能产业链中具有突破潜力的关键环节，为投资决策提供有力参考。对政策决策者而言，报告则呼吁各国政府、行业协会及相关部门加强合作，促进标准互通与政策协调，共同助力全球氢能产业的可持续发展。 05 13 37 51 63 联系我们69 鸣谢70 氢能是全球实现脱碳目标的重要手段 1.深度脱碳的核心载体 氢能是一种绿色低碳、来源丰富、应用广泛的二次能源。近年来，越来越多的国家提出碳中和愿景，氢能因其零排放、高能量密度和储能特性，已成为各国深度脱碳的核心载体。 根据制取方式和碳排放量的不同，目前氢能主要分为灰氢、蓝氢、绿氢三种。其中，绿氢是通过光电、风电等可再生能源电解水制氢，被称为“零碳氢气”，因此绿氢在各国的能源转型规划中占据重要地位。国际能源署（IEA）数据显示，目前全球范围内已经做出最终投资决定的电解槽引入项目达20吉瓦，预计到2030年，绿氢的生产量将扩大到2024年的5倍1。产量的提升及技术的进步将推动绿氢从化工向交通、电力等领域拓展，助力各国实现碳中和目标。 2.能源安全的战略选择 从国际形势来看，当前大国博弈日趋激烈，局部地区冲突加剧，能源安全重要性日益提升。氢能的来源途径丰富，可以摆脱自然资源禀赋的限制，有助于提升能源自主性与安全性，因此不少国家和地区制定氢能发展战略，保障国家能源安全。例如，美国在2024年发布新版氢项目计划，重点发展电解制氢技术2；德国、荷兰等国通过“氢能进口战略” 锁定北非、澳大利亚等绿氢产能3。 从中国氢能发展实践看，中国氢能产业正从试点探索进入有序破局的新阶段。中央政府在2024年颁布的《中华人民共和国能源法》，明确将氢能纳入能源管理体系，首次从法律层面确立了氢能的能源地位。这种“政策设计+市场驱动”的战略为国家能源安全发展打下坚实基础。 AI技术迅速发展的破局潜力 1.AI的界定 人工智能（Artificial Intelligence，AI）的内涵和外延随着时代发展和技术进步一直在迭代更新，其解读因研究目的和角度而异。本报告综合国际组织与国家标准观点，从“系统”视角把握AI，即视其为整合的、有目标的系统，而非单一技术。这种视角有助于统一宏观认知，并为产业应用提供清晰框架。 本报告综合国际组织与国家标准观点，从“系统”视角把握AI，即视其为整合的、有目标的系统，而非单一技术。这种视角有助于统一宏观认知，并为产业应用提供清晰框架 国际上，经济合作与发展组织（OECD）定义AI系统为：基于机器的系统，能够针对明确或隐含的目标，从输入中推断出如何生成可以影响物理或虚拟环境的输出，如预测、内容、建议或决策，并且不同AI系统部署后的自主性和适应性水平存在差异。 中国国家标准（GB/T 41867-2022）则将AI系统界定为：具备不同自动化级别的工程系统，可基于人类设定目标，使用AI相关的多种技术和方法，开发表征数据、知识、过程等的模型，产生诸如内容、预测、推荐或决策等输出。 从更广泛的技术与应用范畴来看，AI涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习等子领域，应用包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、智能决策支持、智能机器人等多系统。 AI与氢能等产业的融合则体现为“智能化”，既延续了自动化、信息化、数字化的演进脉络，又呈现出本质差异。 自动化：以替代人类重复性劳动为核心，通过预设规则实现无人干预的自动执行，强调效率与精准。 信息化：以信息技术（IT）和通信技术（CT）为核心，利用计算机辅助管理物理世界的资源与流程，强调流程与管理。 数字化：以数据处理与量化为核心，将物理世界映射为虚拟形式，是实现更高级别分析与决策的前提。 智能化：以赋予机器类似人类的智慧与能力（如感知、认知、分析、决策等）为核心，其建立在前三者基础之上，但区别在于具备学习和适应的能力，即自学习、自适应、自进化等自主性，能应对复杂和不确定的环境。 2.AI技术正深度赋能千行百业智能升级 AI技术正深度融入千行百业，加速进入科技、零售、能源等领域。在此背景下，毕马威国际对全球1,000多家企业的AI应用情况进行了调查，涵盖科技、医疗保健、生命科学、工业制造、能源、零售、保险、银行等8个行业，从智能成熟度、技术应用、投资回报、未来支出、风险管理五大要素中总结AI技术在行业的应用情况（图1）。 从智能成熟度来看，8个行业中超半数的受访行业均有不同程度的AI应用。在受访企业中，有85%的医疗保健企业及84%的工业制造企业都正在积极开发内部AI解决方案，展现出革命性的突破能力。但也要看到，只有56%的受访能源企业在试用AI，能源行业仍需努力提升自身实力，追赶行业领先水平。 从技术应用来看，受访的多数行业技术应用程度较高。85%的受访生命科技企业已经大量使用或正逐步增加自主代理式系统的使用、84%的受访医疗保健企业正使用具备AI能力的数据平台、83%的受访银行企业采用本地解决方案、81%的受访科技企业将嵌入式AI作为核心的业务价值驱动要素。仅有64%的受访能源企业已部署云IT基础设施，AI的应用程度相较其他行业仍有较大发展空间。 从投资回报来看，AI技术的使用为各行业带来可观的回报与效率的优化。调查显示，79%的受访能源企业表示已经实现了效率改善，60%的受访能源企业表示已经通过AI技术获得10%以上的投资回报。相比之下，由于技术转化率较低，只有56%的受访零售行业的投资回报率超过10%，反映仍有部分零售企业的AI技术投资尚未获得可量化收益。 从未来支出来看，随着回报的增长，受访的行业都计划加大对AI技术的投入。调查显示，85%的受访科技企业、77%的受访工业制造企业和76%的受访能源企业将增加AI的投资，分别位列前三。虽然能源行业AI智能成熟度和技术应用程度相对较低，但是能源行业比较注重AI在能源行业的应用潜力，多数能源企业计划增加AI技术的支出，推动能源智能化水平的提升。 从风险管理来看，作为一种影响面广的颠覆性技术，AI技术的发展伴随着数据隐私、监管合规、数据孤岛、质量差异等风险。受访的能源企业表示正面临着包括数据质量、监管复杂性、预算限制三方面风险，占比分别为58%、38%、37%。另外，有71%的受访银行认为需要建立健全的监管合规框架，体现出各行业在发展AI技术的过程中所面临的隐私风险与数据安全压力。 在风控监督、人机交互等场景中，AI技术已得到较为广泛的应用 AI技术正以前所未有的速度融入各行各业，其应用场景不断拓展并深化。从应用范围来看，由于不同行业的智能化转型成熟度存在差异，AI技术的普及呈现出梯次推进的特点。目前，该技术已在电信、互联网、政务及金融等领域率先落地，并逐步向医疗健康、泛交通、工业制造和能源等多个行业延伸。 就应用深度而言，AI技术当前主要聚焦于解决实际操作中的降本增效问题，尤其在人机交互频繁且重复性任务较多的场景中表现突出，如智能客服和风险合规等（图2）。 3.AI×氢能的乘数效应 对于实现“双碳”目标，“AI+能源”是不可或缺的手段。氢能产业的发展重点在于效率提升和降低成本，技术创新是根本的驱动力。与AI技术相关的传感器、数据采集与智能算法，能够实现电解槽状态可视化、运行安全与调控优化，构建出电解“制氢—储氢—