自巴黎气候大会以来，全球各国都在加速推进能源转型，以应对气候变化带来的一系列危及人类生存环境、影响经济社会运行的负面问题。减少化石燃料，提升清洁能源使用占比已成为全球趋势和共识。在新能源中，氢能源因高效、安全、储量大、零污染等优点被誉为“终极能源”。并且氢能产业是绿色经济的一部分，对我国实现“双碳”目标和能源转型具有非常重要的意义和作用。可以说，作为全球产氢规模最大的国家，我国的氢能产业发展将在一定程度上影响未来经济实现可持续发展、高质量发展的时间轴。

那么，如何理解该领域与中国经济高质量发展、可持续发展之间存在的联系？该领域又将如何实现自身的绿色发展？带着这些问题，每日经济新闻（以下简称NBD）专访了氢能、燃料电池电催化和膜电极的权威专家——加拿大国家工程院院士、广州大学教授、鸿基创能副董事长兼首席技术官叶思宇。

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瓶颈：关键材料的工程化验证和大规模产业化

NBD：党的二十大指出，“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生。”请问叶院士，在高质量发展的新阶段，怎么看绿色发展的重要意义和内涵？对科技创新，特别是氢燃料电池产业发展，提出了哪些新的要求和挑战？

叶思宇：党的二十大报告提出：“深入推进能源革命”，走“清洁替代、战略接替、绿色转型”发展之路。绿色发展是促进生态文明，推动我国能源体系转型，保障国家能源安全的前提，是我国未来高质量发展的重要基石。“碳达峰、碳中和”是绿色发展重要目标，推动我国能源体系由以传统能源为主过渡到以绿色清洁能源为主，大力发展清洁可再生能源产业，将能加快国家战略目标的实施进程。

在双碳背景下，氢能与燃料电池作为能源技术革命创新的行动之一，在减排及能源结构转型中发挥着至关重要的作用。氢燃料电池作为绿色发展重点推进的新兴产业，近几年发展迅猛，在很多领域都得到了广泛应用。但要尽快实现大规模产业化，关键材料的研发方面仍面临着一些挑战。尤其是在我国，关键材料还处于工程化验证阶段，大规模的产业应用还不多。

要解决这些技术研发和产业化上的瓶颈问题，需要在关键技术的创新研发、产业化和工程化验证这三个方面同时发力。此需要各个层面都抱有开放、学习、配合与合作的态度，“政、产、学、研、用”才能真正做到完美的结合。

另外，相应的基础配套设施建设还需要进一步完善。这要求我们继续走产业自主化道路，推动上下游产业链一体化建设，巩固发展基本盘。同时，加快产品更新迭代，确保产业可持续健康发展。

痛点：降低成本、提升性能、延长使用寿命

NBD：氢能源凭借零污染、储量丰富、热值高等优点被誉为“终极能源”。作为氢能源应用的重要环节，氢燃料电池近年的发展十分迅猛。您是氢燃料电池领域的权威专家，在双碳战略和美丽中国背景下，怎么看该领域的发展，对中国经济绿色发展的重大价值？

叶思宇：在双碳战略和美丽中国背景下，氢燃料电池作为国家绿色能源发展体系的重要组成部分，是构建可再生能源制氢、储能和发电体系的重要载体，具有广阔的市场提升空间，在商用车、紧急备用电源、热电联用、叉车、基站备用电源、无人机和发电等领域已展示了商业化应用前景，但离大规模产业化仍有一定距离。

因此，打通产业链各个环节，是真正实现氢燃料电池从示范应用到大规模商业化应用的必要举措，也是中国经济绿色发展的重要创收点。

氢燃料电池产业链要实现大规模商业化应用发展，必须进一步降低成本、提升性能、延长使用寿命。以燃料电池关键核心零部件膜电极为例，膜电极的研发和产业化主要围绕新材料研发和自主产业化、核心材料筛选以及催化层结构优化、制成工艺智能化和装备自主化、以及多层级工程化验证。而自主化核心技术和关键部件缺失是膜电极发展路径上亟待解决的问题之一。

为解决这一问题，需要从上游的催化剂、质子交换膜、碳纸等材料的研发，到膜电极结构设计，再到终端的应用验证，需要多层次、全产业链的密切配合，所以氢燃料电池的进一步自主化、产业化离不开整个产业的多个环节深度合作。在解决产业链关键问题后，氢燃料电池产业发展将达到一个新的高度，真正实现大规模商业化，并且保持高速的可持续发展，为中国经济绿色发展创造新动力。

比较：氢与锂之间应为互补而非替代关系

NBD：当前以锂电池为代表的动力电池占据绝大应用领域，与其相比，以氢能源为代表的的燃料电池虽发展迅猛，但产业规模仍与前者相差甚远。请问您怎么看待二者之间的关系，氢燃料电池能否完全替代锂电池？二者在促进绿色发展上各自有什么优劣势？

叶思宇：氢燃料电池与锂电池都有其自身独特的优势，都是我国绿色能源版图中的重要组成部分，两者之间应该不是相互替代，而是互补的关系。氢能作为一种清洁可再生二次能源，具备污染低、储存周期长、可应用领域广等优势，与锂电相比，氢燃料电池在质量能量密度、加氢速度等方面都具有一定优势。

从性质上说，氢燃料电池是发电装置，而锂电池是储能装置；从整体绿色能源规模上说，锂电池由于国家扶持和培育，在国内已具备良好的商业化基础，而氢燃料电池还处在商业化的初期，制造和使用成本还比较高。因此短期来看，锂电池在国内的商业化发展步伐远比氢燃料电池快，但长期来看氢燃料电池具有可持续的竞争力。

氢燃料电池与锂电池同为国家重点发展的“油气热电氢”绿色产业结构和低碳能源供应体系，二者缺一不可，未来二者也将在促进国家绿色能源发展的不同领域和应用场景上互相配合、齐头并进。

应用：上下游互相配合实现产业链闭环

NBD：关于氢能源的应用，目前更多体现在交通运输。您认为氢能和氢燃料电池还将应用在哪些领域？可以通过什么技术路径实现？现阶段影响氢燃料电池拓宽应用领域的问题和挑战是什么？

叶思宇：氢能是一种清洁、高效的二次能源，氢燃料电池除了在交通领域的应用外，在发电领域能够与可再生能源配合，并在化工、冶金、农业这些难以用电实现深度脱碳的领域有着非常广阔的应用前景。这些应用将改变对传统化石能源高度依赖的局面，对实现“碳达峰、碳中和”的目标具有深刻意义。此外，固定式应用中的分布式储能发电、家用热电联供、基站备用电源，我国已经在规划中，在今年科技部的“氢进万家”项目就有这一项。

从整个氢能产业链来讲，不管是制氢端或是氢气的储运，再到应用端（包括燃料电池环节），都还存在一些比较关键的技术问题亟待解决。其中最为核心的问题就是关键材料的研发和自主产业化，目前这一环节有些还处于技术转移到小试或是中试阶段，有些还在整个产业链的工程化验证过程中，大规模的应用还比较少。

不过，近年国内在电解水制氢、储氢以及燃料电池领域的一些关键技术的研发上已经取得了不小的进步，但如何把这些产品要变成工业品、商品，还面临不少挑战。对此，需要产业链上下游相互配合，尽快完成工程化验证，并把工程化验证中的数据及时提交给大学和研究所，凝练出新的科学技术研发课题；同时对接到产业链合作伙伴的研发部门以指导产品的迭代更新。只有这一过程的闭环得以实现，氢能产业的问题才能得到尽快解决。

展望：与可再生能源构成新型绿色能源体系

NBD：氢能源、氢燃料电池行业，是国家全面实现绿色发展的重要支撑。但据了解，氢由于制取方式不同，被分为“灰氢”、“蓝氢”和“绿氢”，其中以煤制氢制取的“灰氢”和“蓝氢”占绝大比例，对环境有一定影响；并且，废弃的氢燃料电池材料也会对环境造成危害。请问应该怎么解决这些污染问题？如何提高“绿氢”比例？废弃电池回收方面应采取哪些环保手段？

叶思宇：确实，目前出于经济性的考虑，以煤制氢制取的“灰氢”和“蓝氢”还占比较大比例，对环境有一定影响。随着制氢技术和碳捕集、封存和利用(CCSU) 技术的不断发展和完善，对环境的副作用将会极大降低。当然，从长远来看，利用可再生能源（风电、光伏等）制绿氢将是我们的主攻方向。

在“双碳”目标下，我国氢能产业迎来加速发展，绿氢在降碳中发挥的作用备受关注。尽管我国电解水制氢产业仍面临着装备、技术、成本、规模化生产等一系列挑战，电解水制氢作为目前最主要的制取绿氢方式，其市场规模正在不断扩大，绿氢的比例也会随着制氢技术的不断进步和可再生能源发电成本的迅速下降得以大幅增加。而电解水制氢的规模化应用，也会从根本上克服可再生能源的间歇性、波动性和长时间储存等问题，从而大幅提高可再生能源的稳定性和利用率。氢与可再生能源的结合将构成新型的绿色能源体系。

从氢燃料电池汽车市场规模商业化的预期来看，建立起回收再利用体系，不仅可以减少环境的污染还能降低燃料电池的成本。比如，燃料电池膜电极（MEA）的回收，不论是从MEA本身的材质（尤其是贵重金属），还是回收所需的流程和运用的技术来看，整个回收过程工艺已相对成熟，回收率可高达85%以上。

建言：鼓励地方合作共赢，避免不良竞争

NBD：对于氢能源、氢燃料电池产业的发展，政府、企业、研究机构还需做哪些努力？您有什么建议？

叶思宇：在氢燃料电池产业仍处于商业化应用初期阶段的背景下，要更多地鼓励、支持合作共赢，尽量避免不良竞争的局面。在中国现有的体制下，可以通过中央及各级政府的相互配合，把一些氢能产业发展基础较好、技术研发能力较强、产业配套设施较健全的地区先行发展起来，目前国内五个燃料电池汽车示范应用城市群均具有先行基础和优势。同时，先行地区间的城市形成相互合作，互补发展，同时与能提供氢源和更多的应用场景的地区紧密合作，推动我国氢燃料电池产业的持续健康发展。

企业和大学、科研机构要加强技术合作和信息、人才交流，做到产、学、研、用紧密结合。在“产、学、研”方面，世界上不少科学研究的课题是在产业发展过程中发现或提炼出来的，有些甚至已经找到了初步解决方案，但是科学研究还未能研究透彻。因此，需要把从高校、研究所的研究结果到产业研发，再到工程化，最后实现应用的模式进行一些变通，比如可以通过应用端所积累的经验反馈，作为高校和企业新课题的研发导向，以促进科学技术的创新。

在“用”方面，结合人工智能和大数据等先进技术手段，推进研发成果的工程化验证；同时，这些大数据也为通过机器学习加速新材料和器件的筛选与系统控制优化提供了宝贵的数据库。产、学、研、用的紧密结合将为创新技术的研发及其应用提供扎实的基础，加速新兴产业的商业化进程，进一步推动整个产业的持续健康发展。