11月7日，毕马威在第八届中国国际进口博览会上发布了《AI技术在氢能领域的应用研究》报告中文版（下称“报告”），聚焦AI技术在氢能领域的应用研究，系统阐述人工智能在氢能全产业链中的赋能路径与实践成果。
随着AI技术的爆发式增长，AI技术在氢能产业链中应用广泛，覆盖制氢、储运氢、加氢站以及氢燃料电池汽车等下游应用场景，可通过数据驱动提升各环节效率与安全性。报告收录了来自中国、美国、英国、德国、日本等全球主要经济体的最新案例。
报告显示，在制氢端，AI技术的深度应用正推动催化剂研发从传统试错模式向数据与AI驱动模式转型，催化材料设计由此迈入“自动驾驶”时代；在生产环节，AI技术通过耦合气象卫星、地表传感器等数据，构建发电量预测模型，为制氢负荷调度提供前瞻性决策依据；在维护环节，利用AI技术在运行数据分析方面的优势，通过大数据分析和故障机理建模，能够提前识别潜在故障，降低非计划停机率，实现从反应性维护到预测性维护的演变。
在储运端，AI技术通过预测储氢材料特性并动态优化储运参数，加速发现高容量、低能耗、长寿命的储氢材料。在用氢端，基于多层技术架构的燃料电池汽车AI管理系统，通过数据采集、分析及执行等，实现燃料电池车续航里程的动态优化。与此同时，人工智能领域中包括人工神经网络、机器学习算法、计算机视觉和数据融合技术在内的方法，也正在为实现一个更安全、更有韧性、并最终可持续的氢经济铺平道路。
毕马威中国能源转型与循环经济业务主管合伙人李晶表示，氢能产业的发展与AI技术创新相辅相成，一方面，氢能产业的发展需要多项AI技术支持，包括机器学习、自然语言处理等，这种跨领域的融合推动了技术的综合升级；另一方面，AI技术创新又为氢能产业的降本增效和可持续发展提供了坚实的技术支撑。随着氢能技术的不断突破和应用场景的拓展，氢能产业将继续推动全球能源体系的变革，为实现碳中和目标贡献力量。
报告显示，产业的技术复杂性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；此外，数据孤岛现象成为氢能行业数字化转型的另一大障碍，而竞争壁垒是形成数据孤岛的首要原因。这些导致“AI+氢能”的深度融合仍面临数据质量较差，氢能行业数据样本不足、氢能场景统一标准缺乏、跨学科人才匮乏等多重挑战。
针对这些痛点，报告提出了一系列前瞻性建议，应提升数据质量，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；同时，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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