低碳氫氣載體轉換技術發展 
氫能是推動能源轉型與對抗氣候變遷的超級巨星，然而氫的儲運成本高昂，基礎設施的要求嚴苛，限制了大規模普及應用。本專題將深度解析低碳氫載體與轉換技術，〈氨裂解產氫技術發展現況與趨勢〉彙整熱催化、電化學、光催化及電漿裂解等主要技術途徑，介紹國際指標企業現況及氨裂解觸媒的發展方向。〈氨作為氫載體的零排放能源應用研究進展〉報導氨分解製氫的反應機制，並整理工研院在觸媒改善、系統整合及多元應用場域驗證方面的研究成果。而在氨之外，〈液態有機氫載體技術〉介紹甲基環己烷(MCH)作為載體的應用模式，其經脫氫後可產出苯系列原料，同時可進行廢氫回收循環。〈生質物氣化合成氣應用發展現況與展望〉報導產氣效率、純化、組成調變、製程整合與終端產品高值化發展，在應用端則由燃燒，延伸至燃料、化學品與碳管理等多元路徑。〈循環經濟下的綠色氫能〉則介紹在「水–能源–食物(WEF)」的框架之下，如何將高含水有機廢棄物轉化為生物氫之低碳技術與材料應用。本專題集合中興、逢甲、香港理工大學與工研院等學研專家的研究結晶，深入淺出的解析氨裂解產氫觸媒與應用、液態有機氫載體循環系統，以及生質廢棄物氣化與生物產氫技術，期能為讀者提供清晰而的技術視野，讓氫能逐步生根，實踐循環經濟與零碳社會的終極目標！
AI驅動材料研發優化
先進材料的研發競爭正快速升溫，長期高度依賴專家經驗與試誤法的開發模式，不僅研發週期長、成本高，也常卡在實驗室成果難以跨越量產化的「死亡之谷」。本專題以「由策略到技術、由基礎到應用」為主軸，集結五篇代表性專文，帶領讀者全面理解AI在材料化學領域的轉型脈絡。首先，〈材料化學領域導入AI策略〉提出企業成功轉型的關鍵，在於建立跨域的混合型人才與推動數據資產化。在基礎技術面，〈分子指紋技術〉介紹如何透過延伸連結性指紋(ECFP)等演算法，將複雜化學結構轉化為可被電腦快速辨識的數位特徵，使 AI 能在龐大資料庫中進行高速比對。在實戰應用上，〈數位孿生與生成式AI的深度融合〉介紹生成式AI與SEM量測結合的「PISAI」技術，可整合文獻與私有數據，自動生成新型固態電池配方，大幅提升預測精準度與研發效率。〈朝向虛擬實驗室〉則說明數位雙生技術應用於碳化矽(SiC)長晶爐，利用代理模型將高溫熱場模擬壓縮至秒級運算，打造低成本虛擬實驗室。〈文獻驅動之耐火材料資訊學〉則透過XGBoost與缺值處理策略，在資料不完整的情況下，仍能有效縮小耐火材料配方搜尋範圍。本專題所描繪的不只是工具導入，而是一場重塑材料研發流程、知識體系與產業競爭模式的轉型。由AI驅動材料研發，將成為下一世代材料科技的重要核心能力。
主題專欄與其他
氫氣被視為支撐全球淨零轉型的重要減碳工具，可應用於鋼鐵、化工、航運、航空等難以透過電氣化減碳的領域，〈全球低碳氫能市場發展趨勢〉觀察國際主要市場發展，提出我國應聚焦於燃料電池、系統整合等下游應用利基，在全球供應鏈尋找切入節點。〈氫能載體整合與儲能分析〉說明核能輻射可與能源載體互補應用，利用核廢棄物提升水製氫與蒸汽重整效率，可將放射性廢棄物轉化為產氫程序的資源。〈高科技產業純水製程廢液資源化策略與技術開發〉針對半導體純水系統離子交換樹脂再生程序產生的高導電廢液，以電析離子轉化酸鹼技術進行資源化，每年可減少50%藥劑外購量、降低54%藥劑碳排放，可協助半導體業快速建立水資源封閉循環系統。
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