在全球人工智能技术飞速发展的大背景下，高校应如何应对时代命题，将传统科学研究与人工智能结合起来，快速拓展工科研究生的视野，激发其创新思维，提高创新产出效率，为国家和社会培育出复合型人才，是目前高校教育所面临的重大挑战。鉴于此，本文以双碳目标背景下的二氧化碳电催化还原为例，阐述科学研究融合人工智能提高科研产出和准确性的重要性，总结了人工智能(AI)计算帮助筛选和预测高性能催化剂，帮助研究者深入理解复杂反应机理，优化电解液和设计实验方案等应用，促进了多学科交叉融合，为高校工科研究生实验入门提供参考。

目前全球面临严峻的能源危机与环境污染问题，氢能作为一种清洁且具有高能量密度的能源载体，受到了广泛关注。电解水制氢因其能够将可再生电能转化为氢能，成为绿色制氢的主流技术。然而，电催化析氧反应和析氢反应存在较大的动力学能垒，且传统贵金属催化剂成本高、储量少，限制了其大规模应用。石墨烯凭借卓越的导电性、巨大的比表面积、优异的机械强度以及丰富的表面化学性质，在电催化领域展现出广阔的应用前景。本文系统梳理了石墨烯材料的制备技术及其在电解水制氢领域的应用。首先，本文通过“自上而下”和“自下而上”两大方法分析了石墨烯制备的优势与不足。在电解水催化剂中，石墨烯不仅凭借其高机械强度和良好的导电性发挥作用，还可通过缺陷工程和异原子掺杂等策略引入活性位点，用于构建高性能催化剂。此外，石墨烯凭借其特殊的结构和性能，在电解水小分子氧化、重水提纯、海水淡化及直接海水电解等耦合工艺中也起到了关键作用。本文进一步分析了石墨烯材料在电解水领域规模化应用中的主要挑战，重点聚焦于规模化制备、稳定性以及缺陷控制等问题，并对其未来发展提出了见解。