行业战略定位与政策支持 - 氢能产业的国家战略地位持续提升，从“前沿探索”升级为面向规模化的未来产业，将获得更系统的顶层设计与资源配置 [4] - 2025年起施行的国内首部《能源法》首次从法律层面明确了氢能的能源地位，将其纳入能源管理体系 [4] - 截至2024年底，全国累计发布氢能专项政策超560项，地方层面积极响应国家规划 [5] 产业发展现状与全球地位 - 2024年中国氢能全年生产消费规模超3650万吨，位列全球第一位 [2] - 当前中国绿氢年产能已超22万吨，占全球的50%以上；建成的加氢站已超过540座，占全球的40% [2] - 电解水制氢成本已降至20-30元/公斤区间，较2020年下降近40% [2] 未来市场规模与产能预测 - 到2030年，中国绿氢产量有可能达到年产300万吨以上，形成万亿元以上的大市场 [2] - 预计到2030年，中国绿色氢基能源产能（按氢当量计）有望达到580万吨/年左右，并实现约20万吨/年的对外出口 [12] - 预计到2030年，中国各领域绿色氢基能源总需求量将达到480万吨/年 [15] 产业发展阶段与核心挑战 - 氢能产业已正式从示范探索阶段，迈入规模化商业化发展的黄金时期 [3] - 当前行业面临从技术验证到商业化落地的多重堵点，处于“高速预期-理性回归”的调整阶段 [7] - 成本与规模是最大制约，目前绿氢价格仍比灰氢贵1.5-6倍 [8] - 2024年国内化石能源制氢仍占主导，煤制氢产能年约2800万吨，占比超一半，产量约2070万吨，同比增长约6.7% [8] 技术突破与创新方向 - 产业创新技术不断涌现，带动绿色氨醇、长输管道、海洋氢能等领域加快突破 [2] - 基于可再生电力的离网制氢技术是核心发展方向，电解槽效率、稳定性等性能将大幅提升 [12] - AI技术成为产业升级新引擎，在材料设计、系统仿真、运营优化等方面具有即效优势，预计2024-2030年绿氢领域AI应用市场复合年增长率将达12% [9] 新兴赛道：绿色氢基能源 - 将绿氢制作为氢基绿色燃料（如绿氨、绿色甲醇、绿色航煤）是未来五年最具发展潜力的领域，能够覆盖“工业-交通-储能”全场景 [10][11] - 国家政策明确支持绿色液体燃料技术攻关，首批公示的九个试点项目中，绿色甲醇和绿氨项目占八个 [11] - 预计在“十五五”前期进入建设密集期，2027年前后迎来投产高峰，绿色氢基能源产能将突破100万吨/年 [12] 基础设施与储运网络建设 - “十五五”期间，“西氢东送”“北氢南调”等长输管网规划将基本成熟，预计到2030年，中国各类输氢管道建成总里程将突破5000公里 [13] - 国内首艘自主研发的大型液氢运输船有望下水，固态储氢有望在固定储氢场景实现一定规模应用 [13] 应用场景与需求展望 - 绿色氢基能源需求将呈现交通率先发力、工业和能源领域应用规模快速扩大的态势 [15] - 预计到2030年，氢燃料电池汽车保有量有望突破30万辆，累计建成加氢站超2600座 [15] - 工业领域将成为需求最大板块，达到210万吨/年 [15]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、持有、卖出）[1][6][7][8][9][10][11][12] 报告核心观点 - AI技术与氢能的深度融合是全球能源转型的重要趋势，AI是驱动氢能产业降本增效、突破发展瓶颈的关键力量[8][10][11] - AI在氢能全产业链（制氢、储运、加氢、应用）均有广泛应用，当前应用成熟度与价值潜力各异，其中制氢环节的预测性维护和交通领域的应用成熟度相对较高[8][47][48][49][51][52][53] - 全球“AI+氢能”发展呈现不同路径：欧洲侧重政策引导与项目优化，中日韩聚焦具体产品与系统融合，美国企业在分子筛选与电解槽优化上取得进展[9] - “AI+氢能”深度融合面临数据、技术转化、标准法规、人才及应用场景等多重挑战，需通过提升数据质量、加速成果转化、完善标准、培养人才和拓展场景来推动高质量发展[9][10] 根据相关目录分别进行总结 氢能的战略价值 - 氢能是实现深度脱碳的核心载体，绿氢（可再生能源制氢）在全球能源转型规划中地位重要，国际能源署（IEA）数据显示到2030年绿氢产量预计将扩大到2024年的5倍[17] - 氢能是保障国家能源安全的战略选择，中国在2024年通过《中华人民共和国能源法》首次从法律层面确立氢能的能源地位[18] AI技术的发展与行业应用 - AI被界定为整合的、有目标的系统，其发展经历了从自动化、信息化、数字化到智能化的演进，智能化具备自学习、自适应的核心特征[23][24] - 毕马威国际调查显示，能源行业AI应用成熟度相对滞后，56%的受访能源企业在试用AI，但79%的能源企业已通过AI实现效率改善，76%计划增加AI投入[25][26][30][31] - AI技术在能源行业的投资回报显著，60%的受访能源企业已获得10%以上的投资回报[30] AI在氢能产业链的应用概览 - 学术研究关注度激增，Scopus和IEEE Xplore关于AI在氢能领域应用的文献数量从2020年的41篇大幅跃升至2024年的291篇[40] - 中国是该研究领域的核心贡献者，出版物数量全球占比17.6%，位居首位[42] - AI应用覆盖制氢、储运、加氢、应用全链条，场景成熟度与价值潜力分析显示，制氢环节的催化剂研发价值潜力大但成熟度低，预测性维护成熟度高且已成为应用热点[47][48][49][51] 制氢环节的AI应用 - **研发环节**：AI正推动催化剂研发范式革命，从传统试错转向数据与AI驱动，例如Google的GNoME模型预测了220万种新型无机材料，Meta的Open Catalyst Project利用AI模拟加速研发[55][56][60] - **生产环节**：AI用于预测可再生能源输入以优化电解槽运行，并借助生成式AI工具加速氢工厂设计，某公司工具可将设计周期从900秒压缩至138.5秒[71][73][75] - **运营环节**：AI通过数字孪生、深度学习等技术优化电解槽性能，例如使碱性电解槽启停次数降低28.11%至36.52%，提升系统寿命[76][77][78] - **维护环节**：AI实现从反应性维护到预测性维护的转变，可将运营成本降低25%，设备故障率降低30%[80][85][86] 储运环节的AI应用 - **材料研发**：AI加速高性能储氢材料筛选，例如通过机器学习识别了8,568种稳定的金属间化合物用于储氢，并在金属有机框架（MOF）材料选型中发挥重要作用[88][89][90] - **运输与安全**：AI用于规划最优氢气运输路线，并通过实时监测储氢罐参数预测泄漏，提升运输安全性[93][94] 加氢站环节的AI应用 - AI管理系统有望实现加氢站供需动态匹配与安全风险预警，但当前加氢站数量较少限制了AI技术的广泛应用[8]

公司动态 - 厚普股份子公司"一种基于AI辅助的氢能充装管控方法及系统"专利申请获得授权，标志着公司在推进AI技术融入氢能业务方面取得新突破 [2] - 公司将千问大模型与氢能业务融合发展，通过专利级的氢能充装AI管控技术赋能装备智能化升级，巩固在清洁能源加注领域的技术领先地位 [2] - AI辅助氢能充装管控系统从安全、效率、用户管理与费用结算等多个方面对氢能充装业务带来优化和提升 [3] - 系统利用智能感知技术实时收集高压储气瓶数据，AI算法进行深度分析，异常状态自动调整加气参数甚至停止加气，加氢站潜在安全事故发生率降低约70% [3] - 系统将加氢时间从平均15分钟缩短至8分钟以内，加氢站运营效率提升近50% [3] - 公司构建全球领先的清洁能源装备领域AIGC知识中枢，系统性解决行业知识碎片化、利用率低下问题 [4][5] - 公司自2013年起开展氢能相关领域业务，是国内箱式加氢站解决方案服务商，具备氢能"制储运加"全产业链综合服务能力 [6] - 公司参与建设的我国首个固态氢能发电并网项目"云南电科院氢能'制储运加用'全场景项目"通过科技成果鉴定，被鉴定"项目成果达国际领先水平" [6] 行业前景 - 截至2024年底，中国共建成加氢站540座，较2021年底增加147.71%，加氢站数量位居全球第一 [6] - 到2025年，北京、广东、上海等27省/市政府规划的加氢站数量将达到约1264座，目前仍有较大增长空间 [6] - 未来我国氢能产业或将呈现三大趋势：行业安全管控从"被动防御"转向"主动免疫"，基础设施从"站点孤岛"转向"网络协同"，应用场景从"交通单一"转向"多元耦合" [6] - 人工智能与氢能为代表的新能源融合将催生氢能数字工程师、AI安全审计师等新职业，有望重构能源企业核心竞争力 [6] - AI将成为贯穿氢能全产业链的"隐形基础设施"，推动我国在全球氢能竞争中从规模领先转向价值引领 [6] 技术发展 - 公司"AI+氢能"领域将构建覆盖能源的制、储、运、加、用五大模块的知识矩阵 [7] - 实现能源加注领域专业术语解析能力，深度融合氢能充装等场景的智能管控能力（如脱枪检测、异常预警、无感支付） [7] - 降低技术咨询服务成本，形成开放型产业生态平台，吸引上下游企业共建共享知识成果 [7]