“AI+氢能” 深度融合面临的挑战
思瀚产业研究院    2025-11-12

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。

一、数据质量较差

AI技术与氢能的深度融合被视为未来能源技术的重要方向，然而这一融合进程面临着重大的数据挑战。数据样本不足和数据孤岛等问题正严重制约着AI技术在氢能领域的应用效果。这些数据问题不仅阻碍了技术创新和成本降低，更延缓了整个氢能产业的商业化进程。

1. 氢能行业数据样本不足，并且存在数据孤岛

氢能产业作为战略性新兴产业，目前仍处于初级发展阶段，尚未完全实现规模化与商业化运营，数据积累基础薄弱。尽管我国氢气产能在2024年底已超过5000万吨/年，但主要来源于化石能源制氢，绿氢规模仍然有限。

根据《中国绿氢市场总结与展望（2025H1）》数据显示，截至2025年6月底，国内绿氢项目总数达866个，潜在产能1106万吨/年，但开工率不足30%，缺乏稳定运行案例87。这种商业化规模的局限性，直接制约了数据采集的广度与深度。产业的技术复杂性更是加剧了数据样本的不足，氢能产业链长且技术门槛高，涉及制氢、储运、加注和应用等多个环节，每个环节都涉及不同类型的数据，且标准不一。

例如，电解槽内部的复杂反应过程以及储氢材料在不同温度和压力下的性能变化都需要通过精密仪器和长期监测才能获取可靠数据。这种技术复杂性不仅推高了数据采集成本，也使得数据标准化工作更加困难。特别是可再生能源制氢领域，风光发电的间歇性和波动性使得数据采集工作面临极大挑战，难以形成高质量、连续性的数据集。与此同时，数据孤岛现象成为氢能行业数字化转型的另一大障碍。

竞争壁垒是形成数据孤岛的首要原因。在氢能产业商业化初期，吸引了大量企业的参与，但由于氢能技术的商业价值较高，许多企业将运营数据、技术参数等视为核心资产，不愿与其他企业或研究机构共享，担心数据共享会导致竞争优势丧失。这种“数据私有化”的现象导致行业内部难以形成有效的数据流通和共享机制。造成数据孤岛问题的另一主要原因是行业标准的缺失。在数据格式、接口协议、传输安全等关键领域，行业标准尚未完善，制约了氢能行业数据跨部门、跨地区、跨层级、跨系统、跨业务的开放共享。这种标准的缺失使得数据的整合和共享面临着巨大的技术障碍和转换成本。

2. 数据格式不一致，异构数据整合难度大

氢能系统的多物理场耦合特性导致了数据的内在异构性。

氢能产业链覆盖制氢、储运、加注和应用等多个环节，每个环节均涉及复杂的多物理场耦合与多尺度过程。这些过程产生的数据具有先天异构性，构成了数据整合的主要障碍。从数据来源看，氢能系统的多物理场耦合特性导致了数据的内在异构性。在可再生能源制氢技术中，电解槽内部流场分布、设备空间布局逻辑关系以及运行状态等信息的数字化是实现智能化管理的基础。然而，这些数据源自电化学反应、热力学传递、流体动力学等多个物理过程，每个过程都会产生不同结构和格式的数据记录。

氢能产业数据呈现多元化特征，进一步加剧了整合难度。

以电解水制氢技术为例，该过程涉及电流、电压、温度、压力等关键参数，这些参数的控制相互独立，仅通过结果反馈与预警实现有限交互，导致系统内部数据存储格式不一、缺乏统一标准，显著增加了整合与分析难度。另一方面，氢能产业链条长、涉及环节多，进一步加剧了外部数据整合的复杂性。

企业需协同来自政府部门、行业协会、供应链伙伴及市场平台等多源数据，而此类数据在格式、通信协议与语义层面均难以统一，进一步加大了数据同步与系统整合的难度。从数据形式看，氢能产业数据呈现多元化特征，进一步加剧了整合难度。产业数据不仅包括结构化的设备参数、产量统计等数据库信息，还包含大量非结构化的研发文献、技术报告、专利文档等。这些异构数据缺乏统一标准，描述方式各不相同。

例如，氢燃料电池的性能测试报告与电解槽的运行日志可能在数据格式、单位和技术术语上存在显著差异。即使同为传感器数据，不同厂商设备的数据协议、采样频率和精度也可能千差万别，导致数据质量参差不齐，错误、缺失、不一致等问题普遍存在，需要进行大量的清洗和预处理工作，极大增加了数据整合的技术复杂度。

3. AI系统自身存在幻觉

在AI技术与氢能深度融合的进程中，AI系统自身的“幻觉”问题正成为一个不可忽视的技术瓶颈。所谓AI幻觉是指模型在缺乏真实依据的情况下，生成虚假、误导性甚至完全虚构内容的现象。其本质源于AI模型基于概率统计而非逻辑推理的底层架构，而在氢能这类对安全性和精确性要求极高的领域，可能引发从研发到运营的全链条风险。

在氢能这一快速发展的前沿领域，高质量数据的缺失是诱发AI幻觉的主要原因之一。氢能技术涉及复杂的化学反应机理、精密工程参数和严格安全标准，然而当前主流大模型主要基于概率生成文本，缺乏真正的逻辑推理能力，技术上难以完全避免幻觉产生。尤其值得关注的是，当训练数据不足时，AI往往会通过算法预测进行“信息补全”，而在氢能领域，大量研究尚未形成广泛共识，专业知识更新迅速，这进一步加剧了幻觉的风险。

研究显示，当训练数据中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容就会增加11.2% 。除数据层面的挑战外，AI模型在理解氢能系统背后复杂物理与化学机制方面存在固有局限。氢能过程涉及电化学、热力学、流体动力学等多个学科的深度耦合，而现有大语言模型本质上缺乏对因果关系的真实推理能力。

因此，当面对如电解槽内流场分布、储氢罐材料耐压性评估、运输安全规程制定等专业场景时，模型虽能生成流畅文本，却可能无法准确把握参数间的内在关联，从而导致事实性幻觉或忠实性幻觉，如编造不存在的技术指标、曲解实验数据、对已有信息的错误引申与逻辑偏离。此类幻觉所带来的风险在氢能这一高危场景中被进一步放大。系统常运行于高温高压、易燃易爆环境，如电解制氢与液态储运环节，若AI在设备状态预测、控制策略生成或安全规程设计中输出不可靠内容，便可能引发工艺失调、设备故障甚至安全事故。

随着AI逐步渗透至氢能研究的各个环节，包括文献分析、实验设计、系统模拟与运行预测等，幻觉风险也同时贯穿于整个科研与应用链条之中，对技术发展的可靠性与安全性构成潜在威胁。

二、从实验室走向工厂应用需要跨越多重障碍

目前，AI在氢能领域的催化剂研发、材料设计、过程优化等环节均已出现不少探索，但大多数仍然停留在理论计算或实验室阶段，而如何跨越从理论计算到实验室，再从实验室到工厂这两道鸿沟，正是当前“AI+氢能”应用面临的最核心、最艰巨的挑战之一。

1. 理论计算到实验应用的第一道鸿沟

在AI驱动的氢能发展中，从海量的理论计算数据中筛选出最具潜力的候选材料，是加速研发进程的第一步。然而，纯粹的理论计算参数并不能直接应用到实验室中，其核心在于理论模型的理想化假设与真实的实验室环境存在着巨大差异。以 Meta AI牵头的 Open Catalyst Project 为例，该项目通过大规模的密度泛函理论计算，生成了一个包含数百万种催化剂-吸附物相互作用的庞大数据库，并在此基础上训练AI模型，使其能以前所未有的速度预测新材料的催化活性。在短短几个月内通过6.85亿次AI加速模拟分析了20,000种材料，并识别出525种潜在催化剂材料88。这极大地加速了新催化剂的筛选过程，在理论层面取得了巨大成功。但AI预测通常基于理想条件，而实际实验涉及众多不可控因素，如杂质、表面缺陷、反应条件波动等，这些因素在计算模型中难以完全模拟。

2. 实验室到工厂应用的第二道鸿沟

如果说AI在新材料的理论计算与实验室合成之间架起了一座初步的桥梁，那么将实验室成果转化为工厂流水线的标品，则是一场更为严峻的考验。例如Google AI Lab的自动化材料合成平台（A-Lab）通过整合AI预测、机器人自动化实验和主动学习，成功地在实验室环境中跑通了从预测-合成-表征的闭环，实现了新材料研发从0到1的自动化。然而，将AI在无尘、恒温、精密的实验室中创造出的合成材料，放入工厂进行规模化生产和应用时，则需要面对例如稳定性、可规模化性等多重挑战。

以稳定性为例，实验室是在抗干扰且恒温恒湿的环境中对合成品进行快速的性能表征，从而得到理想条件下的性能峰值。然而，当这些实验室材料被应用到工厂环境中，例如将其作为氢能电解槽的阳极催化剂或燃料电池的膜电极，则可能需要面对以下问题：

动态变化的挑战：与实验室稳态的测试不同，工厂设备会经历频繁的启停、负荷波动和功率循环。这种动态的、非稳态的工况，会对材料的结构稳定性提出更严苛的要求，诱发不可逆的性能衰退。

长周期的可靠性：商业化的氢能设备要求数千甚至数万小时的稳定运行寿命。AI在实验室中进行的通常是数小时或数十小时的加速老化测试，这与其在全生命周期内的真实表现之间，仍然存在着巨大的不确定性。

三、标准规范与政策法规滞后

1. 缺乏针对氢能场景的AI数据格式、模型开发、测试验证等的统一标准

在“AI+氢能”融合发展的道路上，除了数据稀缺这一核心制约外，缺乏一套贯穿数据、模型到验证全流程的统一标准，则是从根本上阻碍了技术的协同创新、成果的互认互通和产业的规模化发展。当前，氢能行业正被无数个由不同企业、不同技术路线、不同应用场景定义的“标准孤岛”所割裂。这种标准化的缺失，极大地抬高了协作成本，并埋下了严重的安全隐患。

首先在数据层面缺乏统一的数据格式与语义标准，导致数据无法交流。不同厂商的电解槽、燃料电池、传感器，其输出的数据格式、通信协议、采样频率、数据单位都各不相同。要将这些数据进行融合分析，必须耗费巨量精力去进行数据清洗和格式对齐，极大地拉低了研发效率。

其次，在模型开发层面缺乏标准的开发框架与基准，导致资源浪费和模型无法比较。由于没有开源的、经过验证的氢能领域专用AI开发框架或基础模型，每家企业都必须从零开始，重复进行数据清洗、特征工程、模型选型和训练等基础性工作。这不仅造成了巨大的资源浪费，也使得整个行业的技术进步速度，受限于单个企业的研发能力，无法通过开源社区的力量实现快速迭代和协同创新。而且由于标准的缺失，所开发出来的不同模型也无法进行横向对比。

最后，在测试验证层面，缺乏统一的测试规范与认证体系导致AI应用难以得到信任。氢能是对安全性要求极致的行业，AI应用如果不能通过一套严格、统一、被行业公认的测试验证，就不应该被允许在真实的生产环境中部署。目前，对AI应用的测试，大多由开发方自行定义测试场景和用例。这很容易导致模型对未知的、极端的边缘场景毫无准备。未来行业发展需要一套标准化的、覆盖从正常运行到极限故障的全工况测试用例库，来对AI模型的鲁棒性和安全性进行充分的压力测试。此外，就像电器需要3C认证一样，用于氢能产业链关键环节的AI应用，也亟需一套独立的、权威的第三方认证体系。这个体系需要制定明确的认证标准，涵盖AI模型的准确性、可靠性、可解释性、网络安全等多个维度，否则AI的商业化落地将永远停留在试点阶段。

2. 现有法规对AI在氢能安全控制等领域的责任认定、准入要求不明确

AI的快速发展为氢能行业的智能化升级提供了重要支持。然而，在AI与氢能深度融合的过程中，现有的法规体系却未能跟上技术发展的步伐，尤其是在AI在氢能安全控制等领域的责任认定、准入要求方面存在明显滞后。这一问题不仅制约了AI技术的广泛应用，也对行业的规范化发展提出了严峻挑战。

在责任认定方面，现有法规对AI在氢能安全控制领域的责任认定缺乏明确规定。安全是氢能产业高质量发展的首要保障，而AI技术虽然能够通过实时监测和数据分析提升氢能系统的安全性，但在实际应用中，一旦发生事故，责任归属问题往往难以界定。例如，若AI系统因算法错误导致氢气泄漏或爆炸，责任主体目前仍缺乏清晰的法律界定。更复杂的是，具有自主学习能力的AI系统其决策过程往往构成"黑箱"，使得事后调查难以追溯原因。这种责任认定的模糊性，使得企业在应用AI技术时存在顾虑，尤其在高风险的电堆控制、加氢站安全监控等场景。

在准入要求方面，现有法规对AI的准入要求不够明确。尽管相关部门已出台《氢能产业发展中长期规划（2021—2035年）》等政策文件，鼓励运用人工智能等新一代信息技术提升氢能安全水平，但针对AI系统在氢能领域应用的具体准入标准、技术规范、认证程序和监管要求仍处于缺失状态。同时，各地对氢能设施审批管理要求不一，这种碎片化的监管环境进一步加剧了AI应用的准入壁垒。企业投入研发时缺乏明确指引，监管部门执法时缺少确切依据，这种双重不确定性严重制约了技术创新和产业升级。

四、跨学科人才匮乏

人才是引领氢能产业智能化发展的重要战略支撑，目前氢能产业在全球范围内都缺乏兼具氢能专业知识与AI技能的复合型人才，此外人才培养与协同机制尚不成熟也是一大挑战。

1. 兼具氢能专业知识与AI技能的复合型人才稀缺

复合型人才的稀缺一方面源于交叉学科的知识壁垒。氢能产业涵盖制、储、运、用等多个复杂环节，涉及电化学、材料学、流体力学、安全工程等传统工科知识，技术壁垒高且经验依赖性强。而AI技术则以数据科学、算法模型、算力平台为基础，思维模式和技能要求与传统工程领域迥异。让一名AI算法工程师深入理解电解槽催化剂衰减的微观机理，或让一位氢能设备专家独立构建预测性维护模型，都极为困难。

而且，目前AI+氢能大多数仍停留在实验室阶段，但企业与科研机构内部，氢能团队与AI团队往往分属不同部门，存在组织壁垒，有效的跨职能协作与知识共享机制尚未普及，也进一步放大了人才割裂的负面影响。另一方面则源于各地区人才发展的不平衡。以欧盟为例，虽然欧盟近年来大力加码绿氢项目，积极打造数字化氢能检测系统及数字孪生技术，但是欧盟地区有大量高水平科技人才向域外国家流失、劳动力人口缩减，导致人工智能等领域的科技人才规模和质量与美国、中国有明显差距89，从而减慢了氢能行业的智能化进程。

2. 现有教育和职业培训体系不健全

人才培养与协同机制尚不成熟也是一大挑战。以中国为例，目前国内高校教育体系仍以单一学科为主，跨学科的课程设置、项目实践和学位培养方案尚在探索初期，无法规模化输送既懂“分子”又懂“算法”的复合型人才。

数据显示，截至2024年8月，全国开设氢能技术应用专业的院校仅有7家，分布在广东、吉林等地90，难以满足氢能产业快速发展的需求。从培训内容来看，当前培训院校的孵化环境仍存在明显短板，课程设置和培训方向主要集中在氢能概述、制氢技术、储氢技术等方面，而对于大数据工程、人工智能等高阶技术领域的人才培养仍有较大的提升空间。

此外，在实践教学方面，由于氢能实验设备造价较高、涉氢安全风险较高等原因，导致学生缺少实践操作的机会，难以将所学的理论知识与实际应用相结合。因此，未来各院校需要制定科学的氢能及人工智能技术课程发展规划，全面优化培训内容与师资力量，同时开发更多数字化教学资源，以实现人才培养的高质量发展。

五、“AI+氢能”场景应用受限

氢能产业链涵盖制取、储存、运输和应用等多个环节，每个环节的基础设施建设都直接影响AI技术的应用效果。此外当前的政策支持过度集中于交通领域，也限制了AI技术在氢能全产业链中跨场景赋能潜力的发挥。

1. 氢能基础设施薄弱导致AI优化缺乏落地载体

从全球范围来看，氢能产业基础设施均存在薄弱、不成网络、且标准不统一的问题，都制约着AI应用价值的落地。以储运环节为例，目前输氢网络的碎片化使得AI难以发挥路径优化的作用。 理论上，AI可以通过整合实时路况、氢气需求、运输成本、安全风险等多维度数据，为长管拖车或液氢槽车规划出一条全局最优的运输路径，实现效率与成本的最佳平衡。

这是AI在物流领域已经非常成熟的应用。然而现实情况是目前氢气运输仍以成本高昂、效率低下的长管拖车运输为主，真正意义上的长距离、跨区域输氢管道网络几乎为空白。此外，运输过程的数字化、智能化水平也普遍不高，车辆的位置、氢气压力、温度等关键数据往往无法实时、准确地上传到云端。这些基础设施端的制约都极大地压缩了AI优化的空间。

在加氢环节，加氢站覆盖率的不足也使得AI无法发挥智能网络协同的作用。在理想状态下，AI可以根据车辆的实时位置、续航里程、加氢站的排队情况、实时氢价等信息，为用户进行智能导航和预约，并通过协同调度，平抑各站点间的负荷峰谷，实现整个加氢网络效率的最大化。

然而现实情况是目前加氢站数量仍然稀少，且数据孤岛的问题严重。截止2024年12月底中国累计建成加氢站497座位居世界首位91，但与加油站和电动汽车充电桩的数量比起来仍是凤毛麟角，难以形成网络效应。更关键的是，不同运营商的加氢站之间，数据标准不一，缺乏统一的、开放的数据接口。AI无法获取一个区域内所有加氢站的实时动态数据，自然也就无法进行网络级的协同调度。

2. 现行政策聚焦交通领域，忽视工业、建筑等场景，抑制AI跨场景赋能潜力

当前氢能政策明显向交通领域倾斜，例如中国各省市推出的氢能高速示范补贴政策多围绕燃料电池汽车展开。这种政策导向虽在特定领域取得了一定示范效果，但也导致了氢能在工业、建筑等场景的应用被相对忽视。此外，由于政策的引导，包括资金、人才和研发投入都涌向了氢燃料电池汽车及其配套的加氢站建设，这也导致了AI在氢能领域的其数据积累和模型研发等都集中于相关场景。氢能作为一种零碳的二次能源，其核心的战略价值应该是在工业、交通、建筑、电力等多领域中发挥零碳效应。

例如在工业领域，AI可优化氢能的生产工艺，实现可再生能源制氢的智能寻优；在建筑领域，AI可协助管理氢能在多能互补系统中的应用，提升电、热、冷、气联供的综合能效。但由于缺乏这些场景的示范项目和政策支持，AI优化缺乏必要的落地载体和数据反馈。未来需要出台更多鼓励氢能在工业脱碳、绿电消纳、长时储能、建筑供能等多场景应用的示范政策，为AI的跨界学习与全局优化，创造出更丰富的数据土壤和更广阔的应用舞台。