推动“AI+氢能”高质量发展的建议
思瀚产业研究院    2025-11-12

一、提升数据质量：建设国际互认的数据治理与共享体系

建立区域、国际氢能数据基金与枢纽：建议各国政府、国际组织、氢能产业龙头企业等出资，支持采集、清洗、标注和托管示范项目数据（如电解槽、储运、加注、运行日志等），形成“氢能产业可信数据集”。数据集按分层分级访问规则对合作者开放，在保护商业敏感信息的同时促成科研共享。此外，资助研发高效、低成本的数据采集设备，提升数据采集的精度和广度。

制定数据质量与语义标准：推动制定统一的数据格式、时间戳、单位、元数据、语义词表、通信协议和语义标注。可推动各国政府、代表企业和科研机构合作，优先在氢能产业示范区内开展试点，逐步面向国际推广，进而消除数据孤岛，促进数据互联互通。

建立数据可信度评估与证书机制：对数据源进行溯源、完整性、准确性与可信度进行评级，为AI模型训练提供分级“可信标签”，并在投融资与采购中可作为重要参考的合规项。

二、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

设立AI+氢能工程化试验场（工业数字孪生与现场试点）：在具备规模制氢及储运能力的示范园区建立联合试验平台，涵盖从实验室验证层、中试放大层及工业试运营层的闭环流程，整合AI预测、实验室验证和工业化生产的全流程资源，重点验证长期稳定性、负荷波动与极端工况下的各项表现。比如通过模拟电解槽超长时间连续运行，AI提前预警催化剂失效时间，从而达到电解槽寿命预测。此外，可以利用数字孪生技术模拟工厂环境，优化生产工艺，降低实验室成果在工业化过程中面临的不确定性。

实施“逐级放大”的认证流程：建议政府、国际组织、龙头企业等牵头，建立从模型仿真、设备软启动、质量控制到商业上线的独立、权威的多阶段认证体系与系统化准入流程，每一阶段给出可量化指标，如准确性、稳定性、可靠性、可解释性、安全阈值与网络安全等多维度。

鼓励工业自动化与模块化设计：支持开发并推广可复制的模块化设备与工艺，此举有利于将实验室成果按模块并行放大，进一步减少工厂化的不确定性。

三、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

推动国际标准化进程：联合国际标准化组织ISO TC/197（氢技术）、ISO/IEC JTC 1（信息技术）以及相关行业协会（如国际电工委员会、联合国工业发展组织、国际能源署）和主要国家科研院所、重点实验室、领军企业等，合力起草并推动制定涵盖数据格式、模型开发、测试验证等环节的技术性准入条款，并推动国际对接，形成全球统一标准，促进技术协同创新和成果互认。

建议可以从以下几点切入：

数据与接口标准

模型开发与测试基准

数据与模型的安全性、可靠性、与可信要求

实时监控、日志与模型版本管理

明确法律责任与准入要求：氢能本身具有重大安全风险（高压、易泄漏、窄燃爆极限），一旦事故发生后果严重。因此在国家层面尽快制定AI在氢能行业各场景关键安全控制中的责任认定、实时监控与冗余要求，确保事故责任可追溯。此外，也要在责任分配上要求明确技术供应方与运营方的责任边界，并推动保险与第三方担保机制。

建立跨境合规互认机制：通过推动双边及多边协议实现测试认证互认，降低跨地区、跨国示范与产业合作的标准与法规的摩擦。

四、培养跨学科复合型人才：建立国际人才培养与流动机制

支持跨学科培养项目：首先鼓励高校开设“人工智能+”交叉学科专业，制定科学的课程体系，涵盖氢能、燃料电池、电化学、材料学、数据科学和算法工程等内容。其次，设立政府—高校—企业联合培养计划，开设“AI+氢能”联合课程、工程师继续教育、行业实训营等。并资助具备工业实训条件的院校、教育机构建立实践基地。同时，建议同步开发虚拟实验室和在线课程，在初期降低实践教学成本，提升学生的跨领域思考能力和跨学科应用能力。

建立人才流动与短训机制：通过联合实验室、企业实习与联合导师制等多路径多维度的国际合作项目和人才交流计划，吸引全球范围内的高端科技人才，在让工程师掌握数据与算法能力的基础上，促进人才理解氢能、电化学、材料学、安全工程等学科的发展，弥补区域性人才短缺问题。

建立认证与职业路径：国家、地方层面制定“氢能领域AI工程师”职业标准与能力认证，并推动企业在招聘与项目招投标中采用此认证标准。

五、扩展“AI+氢能”应用场景：从交通向工业、建筑与能源系统延伸

鼓励设计“多场景+多主体”的跨场景示范项目及激励政策：在钢铁、化工、水泥等高耗能工业行业建设“AI技术驱动的氢能脱碳示范工厂”，可以通过部署强化学习算法，动态调节氢气与天然气混合比例，为工厂提升能效；在智能与清洁城市系统的构建方面，建议推动“AI技术+氢能社区”示范，通过AI技术预测建筑负荷、控制储氢设备启停，构建城市分布式氢能微网，提升能源利用率；在储能与可再生能源协同方面，建议继续推动AI技术在风光制氢系统中的深度应用，通过高精度天气预测模型和实时电价曲线分析，动态优化制氢与储氢策略。基于多目标优化算法，智能决策“制氢”或“放氢”的时机，实现电力削峰填谷，增强电网运行稳定性。

推动基础设施数字化改造，打造AI可用的智能化底座：建议将数字化与智能化建设纳入氢能基础设施规划，推动管网与加氢站全面装配智能传感与数据采集系统，资助加氢站、输氢车队与储运环节的传感器、通信与边缘计算升级，形成可供AI实时决策的数字化底座，支持AI实时分析压力波动、温度异常与泄漏风险，实现预测性维护。同时，推动制定氢能数据标准（涵盖制、储、运、加、用全链条），支持AI算法跨场景应用。此外，各级政府可通过数据共享激励机制，鼓励企业开放部分运营数据，培养氢能产业AI模型生态。

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