内容摘要
本报告由毕马威中国携手国际氢能燃料电池协会于2025年11月发布，系统探讨了AI技术与氢能产业融合的现状、挑战与未来路径。报告指出，氢能是实现深度脱碳与保障能源安全的重要载体，而AI技术正成为驱动氢能产业降本增效的关键力量。报告从场景成熟度与价值潜力两个维度，分析了AI在制氢、储运氢、加氢站、用氢等全产业链的应用现状：在制氢环节，AI推动催化剂研发范式革命，并通过预测性维护等提升设备效率；在储运环节，AI用于材料筛选与运输路线规划，但尚处初级阶段；在加氢站环节，AI管理系统有望实现供需匹配与安全预警；在应用端，AI赋能燃料电池汽车与氢动力无人机的能源管理、故障诊断等，场景成熟度相对较高。报告还梳理了全球主要国家“AI+氢能”的发展路径，并指出当前面临的数据问题、实验室到工厂的转化鸿沟、标准法规滞后、复合型人才匮乏、应用场景过于集中于交通等挑战。最后，报告从数据治理、成果转化、标准法规、人才培养、场景拓展五方面提出建议，认为“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支撑。
目录结构
摘要
引言
第一章 氢能与AI技术融合的背景
深度脱碳的核心载体
能源安全的战略选择
AI技术迅速发展的破局潜力
第二章 AI技术在氢能产业链中的应用概览
人工神经网络（ANN）探测氢泄露及评估潜在危害
机器学习（ML）算法减轻氢泄露风险并优化存储系统
计算机视觉（CV）与模式识别探测工业环境中的氢泄露
燃料电池车
氢动力无人机
加速储氢材料筛选，提升储氢材料性能
规划氢气运输方案，提升氢气运输安全性
研发环节：催化剂研发向数据和AI技术驱动的范式变革
生产环节：优化氢能生产计划，提升制氢工厂自动化
运营环节：提升电解槽系统的性能和效率
维护环节：借助AI技术对设备进行预测性维护
制氢端
储运端
加氢站
用氢端
安全领域
氢能对AI技术发展的赋能
算力即电力：AI推动数据中心成为新增用电需求主力
氢能作为清洁能源/氢储能对AI赋能的优势
全球氢能AI相关投资有望快速增长
全球“AI+氢能”实践
欧洲氢能战略政策及AI赋能氢能案例（德国、法国、英国）
亚洲氢能战略政策及AI赋能氢能案例（中国、日本、韩国、印度）
北美氢能战略政策及AI赋能氢能案例（美国）
“AI+氢能”深度融合面临的挑战
数据问题（样本不足、数据孤岛、数据格式不一致、AI幻觉）
从实验室成果到工厂规模化应用的“双重鸿沟”
标准规范与政策法规滞后
跨学科人才匮乏
“AI+氢能”场景应用受限
推动“AI+氢能”高质量发展的建议
提升数据质量：建设国际互认的数据治理与共享体系
加速实验室成果向工厂应用的转化：建设“工程化验证链”与示范加速器
推动国际标准规范、认证与法规协调：建立可追溯、可认证的法律责任与准入体系
培养跨学科复合型人才：建立国际人才培养与流动机制
扩展“AI+氢能”应用场景：从交通向工业、建筑与能源系统延伸
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