AI技术在氢能全产业链的应用，包括制氢端的效率提升与清洁化、储运端的安全高效优化、用氢端的性能提升与系统效率优化，以及安全领域的风险评估与监测，均已取得初步进展。然而，数据孤岛、标准滞后、跨学科人才匮乏等挑战仍制约着“AI+氢能”的深度融合。本报告全面梳理全球“AI+氢能”的发展现状及趋势，分析技术应用的难点与突破口，提出加强数据基础建设、制定标准与政策引导、推动交叉学科融合、构建典型示范场景、培育复合型创新人才及加强国际合作的战略建议，助力氢能产业的智能化、规模化发展。
AI技术在氢能全产业链的应用，包括制氢端的效率提升与清洁化、储运端的安全高效优化、用氢端的性能提升与系统效率优化，以及安全领域的风险评估与监测，均已取得初步进展。然而，数据孤岛、标准滞后、跨学科人才匮乏等挑战仍制约着“AI+氢能”的深度融合。本报告全面梳理全球“AI+氢能”的发展现状及趋势，分析技术应用的难点与突破口，提出加强数据基础建设、制定标准与政策引导、推动交叉学科融合、构建典型示范场景、培育复合型创新人才及加强国际合作的战略建议，助力氢能产业的智能化、规模化发展。
