氢能、生物技术、人工智能成果不断涌现……产业化最终取决于“经济性”
氨制氢、微藻材料：原料价格和生产成本左右竞争力
植物纳米传感器、人工智能催化剂开发取得进展……现场验证与商业化仍是课题
氢能、生物技术、人工智能等韩国国内先进技术研究虽已取得成果，但要实现产业化仍面临不少障碍。原料价格、生产成本以及实证数据不足等，被认为是阻碍技术商业化的主要因素。韩国研究人员强调，要将技术开发成果转化为实际产业竞争力，必须确保经济性，并辅以现场验证。
29日，在釜山BEXCO举行的韩国工业化学会2026年度秋季学术大会媒体日上，氢能、生物技术、先进材料和人工智能领域的研究人员共同介绍了技术开发成果及其产业化面临的局限。
氨制氢、微藻：降低生产成本才能实现产业化
韩国能源技术研究院氢能研究团首席研究员Gu Giyeong介绍了通过分解氨来生产氢气的催化剂和反应器技术。他表示，研究团队已开发出氨分解反应器系统并成功实现技术转让，还对以氨和氢为燃料的无碳发电系统进行了示范验证。
不过，确保经济性仍是一项课题。对于现有制氢方式是否具备价格竞争力的问题，Gu研究员回答称：“如果氨的进口价格低于每吨600美元，就有望与利用可再生能源进行水电解生产的绿氢竞争。”这意味着，除了制氢技术本身，海外进口氨的价格也会左右竞争力。
高丽大学化工与生物工程系教授Shim Sangjun介绍了利用微藻吸收二氧化碳，并生产可用作塑料原料的生物质的技术。Shim教授表示：“我们已将生物质生产成本降至每吨约600美元。”
Shim教授称，传统石油基塑料的价格约为每吨1000美元；若能获得环境相关激励，相关技术已接近可以考虑商业化的水平。不过，生物质生产成本与最终塑料制造成本应当区分。他还表示，二氧化碳减排幅度通常因生产方式而异，约为40%至60%。
釜山大学化工与生物工程系教授Je Jeongho表示：“可持续航空燃料产业化面临的最大障碍是原料保障。”仅靠韩国国内产生的废弃食用油，难以满足航空燃料强制掺混所需的数量，因此需要通过动植物油脂等拓宽原料来源，并加大政策支持力度。
硫基光学材料、植物纳米传感器……环境效益与现场验证是关键
世宗大学化学系教授Kim Yongseok介绍了将炼油过程中产生的硫用于制备高性能高分子材料的研究。韩国国内炼油过程中每年会产生约170万吨硫副产品。
Kim教授表示：“硫基高分子材料具有透过红外线的特性，有望替代高价红外摄像机所用的光学材料或保护膜。”
不过，废硫回收利用是否能让整个制造工艺都实现环保，目前尚未进行定量评估。Kim教授表示：“制造过程中可能产生硫化氢等副产品；如果将其用作建筑材料，还需要评估发生火灾时可能产生二氧化硫的风险。”
他称：“要找到能够大规模消耗几十万吨硫的领域并不容易，但在发挥其功能性的领域，仍有充分的应用前景。”
首尔大学农林生物资源系教授Kwak Seonyeong介绍了利用纳米材料向植物传递核糖核酸（RNA）、提高组织再生率的技术。这项技术旨在改进基因编辑后的植株再生流程，也可应用于小麦等粮食作物。
研究团队还在开发光学纳米传感器，用于检测植物感染病原体或承受环境胁迫时产生的信号物质。Kwak教授表示：“这种技术检测植物感染信号的速度比聚合酶链式反应快。”
首尔大学教授Kwak Seonyeong（中）正在回答记者提问。左为东国大学教授Kang Taekjin，右为成均馆大学教授Kim Jinung。韩国科学记者协会供图
View original image不过，研究室内确认的性能能否在实际种植环境中保持，仍有待验证。
东国大学化工与生物工程系教授Kang Taekjin介绍了无需细胞培养即可生产所需蛋白质的无细胞蛋白质合成技术。他表示：“目前已经能够进行相当规模的合成，但要将其作为药品商业化，还必须考虑纯化、质量管理等后续工序。”
成均馆大学化学工程系教授Kim Jinung认为，与韩国美妆的制造竞争力相比，其品牌和基础技术实力相对薄弱。他强调：“要确保长期竞争力，就需要加强化妆品原料和配方领域的基础研究，并培养专业人才。”
即便人工智能找到铂的替代催化剂……实验室与工厂应用仍是两回事
首尔大学材料工程系教授Han Jeongu介绍了利用基于大语言模型的人工智能智能体探索新型催化剂的研究。
研究团队为替代燃料电池中使用的铂催化剂，利用人工智能探索由多种金属混合而成的高熵合金配比。Han教授表示：“我们按照人工智能提出的配比制备了实际合金，并确认其催化性能优于铂，目前正准备投稿论文。”
不过，他没有提供人工智能具体缩短了多少催化剂开发时间。Han教授解释称：“人工智能和计算模型的误差可能不断累积，实际实验环境与计算条件也可能不同，因此需要通过实验验证预测结果并进行校正。”
延世大学化工与生物工程系教授Kim Jeonghwan认为：“韩国制造业的人工智能转型仍处于起步阶段。”Kim教授解释称：“韩国目前还没有人工智能全面应用于工厂运营的案例，许多企业正在组建专门部门，评估其应用可能性。”
Shim教授强调：“归根结底，实现碳中和的关键议题似乎将是确保经济性。要突破现有石油化工经济体系，捷径在于推出兼具经济性和商业可行性的碳中和技术模式。”
另外，28日起在釜山BEXCO举行的韩国工业化学会2026年度秋季学术大会将于30日闭幕。韩国工业化学会获得东进世美肯的支持，计划从今年起每年邀请诺贝尔奖得主参加学术大会。
版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载，禁止用于AI训练及使用。
