at Xiamen University

            本课题组致力于构建面向碳中和的“AI+氢能”全产业链垂直整合范式，旨在通过高效人工智能方法，打通从微观材料基因解码到宏观能源系统运维的研发闭环。在基础层，我们利用符号回归、大语言模型智能体及主动学习等策略，针对热/气/电多物理场耦合的复杂工况体系，开发多模态表征平台，建立跨模态数据基石，实现针对高效能源转化体系关键材料的理性设计与机理深度解析；在系统端，我们将这一智能化范式拓展至系统端，开发风/光发电及耦合制氢/绿色化学品的成套装备及故障诊断技术，最终形成“研-产-用”数据全链路贯通的氢能工业化解决方案。