大连化物所“氢能AI助手”大模型2.0重磅发布！一键生成专业报告，科研效率飙升

一、产品介绍：中科院加持的氢能领域“最强大脑”

开发机构：中国科学院大连化学物理研究所低碳战略研究中心
技术底座：以 DeepSeek、Qwen3-32B 等顶尖大模型为基座，结合 “多模态数据解析-领域知识精炼-RAG增强生成”全链条技术体系，构建覆盖氢能技术、产业、政策、专利的多模态知识仓库。

版本迭代对比：

二、适用人群：谁更需要这个AI助手？

✅ 科研人员：快速获取技术趋势、生成文献综述、定位创新方向
✅ 企业决策者：分析产业链成本、竞品专利布局、市场投资风险
✅ 政策制定者：研判地方政策适配性、产业规划可行性
✅ 知识产权分析师：一键生成专利全景报告，规避侵权风险

💡 典型场景：某氢能企业需评估“ PEM电解槽在东北地区的成本竞争力 ”，AI助手10分钟生成报告，含电价敏感性分析、供应链地图、政策补贴对比。

三、核心功能：5大能力解剖

1. 专业报告生成（新增）

► 功能：输入主题（如“绿氨制氢技术经济性”），自动生成15-30页结构化报告，含技术路线图、成本分解、专利趋势、政策建议等。
► 技术原理：

多智能体协同 → RAG增强生成 → 动态调用知识库 → 多模态数据融合 → 报告结构化输出

通过 智能体工作流编排，联动专利库、政策库、经济模型，实现逻辑链闭环。

2. 动态数据查询 + 可视化

► 功能：实时调用能源数据平台（RCES） 结构化数据，生成动态图表（如近5年电解槽装机量趋势）。
► 技术原理：基于 Model Context Protocol（MCP） 协议，实现大模型与数据库的API级交互，支持SQL语句自动转化。

3. 氢能经济性深度分析

► 功能：计算氢气平准化成本（LCOH），支持敏感性分析（如电价±0.1元对成本影响）。
► 技术原理：内置 技术经济性分析模型，通过参数泛化调用生成瀑布图、成本分解雷达图。

4. 全球专利洞察

► 功能：接入科01专利平台（1.9亿条全球专利），分析技术热点、竞品布局、侵权风险。
► 技术原理：

专利语义检索 → 知识图谱构建 → 技术空缺定位 → 侵权风险预警

采用 BAAI/bge-large-zh-v1.5 嵌入模型 实现高精度语义匹配。

5. 联网搜索 + 政策追踪

► 功能：实时抓取地方政府氢能政策（如“辽宁省2025年氢能规划”），生成政策解读摘要。
► 技术原理：基于 RapidOCR+CLIP图文解析，融合互联网最新数据与本地知识库。

四、工具使用技巧：3步榨干AI潜能

1. 精准提问公式：
   [场景] + [需求] + [输出要求]
   例：

   “生成 PEM电解槽降本路径 报告，需包含 近3年专利技术分布、Top5企业成本对比、敏感性分析图。”

2. 数据联动指令：

   # 调用经济性模型：
   分析当电价=0.5元/kWh、电解槽成本=2000元/kW时，LCOH的分项占比

3. 专利分析组合拳：

   检索“丰田 氢燃料电池膜电极”专利 → 构建技术功效矩阵 → 生成侵权风险清单

🔗 访问地址

👉 电脑端：https://energy.dicp.ac.cn/
👉 专利平台联动入口：https://energy.dicp.ac.cn/patentMain （支持语义检索/诉讼检索）

彩蛋：注册即送5次免费报告生成权限，企业用户可申请定制知识库接入！

💎 写在最后

大连化物所氢能AI助手2.0不仅是“问答机器人”，更是重构科研范式的生产力工具——从“人工爬数据”到“10分钟出报告”，效率直接拉满⚡️。随着多智能体协同与知识蒸馏技术的深化，未来或将覆盖光伏、储能等更多低碳领域，成为能源转型的“AI加速器”。