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。
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。
