日本堀场制作所宣布，已与东京大学及金泽大学合作，正式启动一项旨在优化燃料电池催化剂墨水混合分散工艺的系统开发项目。该项目利用物理AI技术，目标是将生产技术开发效率提升100倍以上。相关成果计划于2026年3月17日至19日在东京国际展览中心举办的“智能能源周”上首次公开。
该项目隶属于日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）推进的“面向氢能利用扩大的共同基础强化研究开发事业”。核心任务是开发名为“混合分散ROPES"的自动实验与自主探索系统。该系统由东京大学负责系统构想与工艺要素技术开发，金泽大学负责解析混合分散机理，而堀场制作所则发挥其在多设备与软件集成方面的独特优势，负责整体系统构建。通过这一合作，三方致力于加速生产技术的精细化与高效化，推动燃料电池的规模化普及。
燃料电池的核心部件是催化剂层，其制造过程复杂，涉及墨水调配、涂布、干燥等多个环节。如同制作日式煎饼（お好み焼き）时，即便原料相同，搅拌方式和火候不同也会导致最终口感天差地别，催化剂层的性能也高度依赖于材料配比、混合方式、干燥温度及时间等条件的精准优化。过去，这一过程主要依赖大型生产线的人工试错，不仅耗时耗力，且材料浪费严重，成为制约技术迭代的瓶颈。
为突破这一局限，堀场制作所团队此前已于2025年3月成功开发了针对涂布干燥工艺的“涂布干燥ROPES”系统。该系统体积小巧，可放入普通电梯，利用少量材料即可通过AI自动探索最优条件，将探索效率提升至人工操作的100倍以上。本次启动的“混合分散ROPES”项目，是在前作基础上的重要延伸，将焦点转向对最终性能影响更为关键的混合分散环节。
新系统将致力于在小型生产线上复现大型产线中的复杂现象，并结合堀场制作所独有的粒径分布测定装置等多元分析仪器，对催化剂墨水的粒子分散状态进行实时评估。基于评估数据，系统将自动且自主地优化混合分散工艺参数，力求将该环节的开发效率也提升至100倍以上。未来，若能将“涂布干燥ROPES"与“混合分散ROPES”整合，构建覆盖催化剂层制造全流程的优化系统，将极大加速燃料电池技术的成熟与商业化进程。
日本在氢能基础设施与燃料电池核心材料领域长期处于全球领先地位，其通过产学研深度绑定、利用AI重构传统实验流程的模式，展现了极高的技术迭代效率。这种将物理机制与数据驱动深度融合的“物理AI”路径，为高端制造领域的工艺优化提供了新范式，值得全球同行关注与借鉴。
