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。
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。
