Rynek Solar AI ma wzrosnąć o ~16,8% i osiągnąć USD milionów do 2033 r., prognozuje UnivDatos

Kluczowe punkty raportu:

• Redukcja kosztów w technologii solarnej:Jednym z głównych czynników napędzających wzrost horyzontalnego rynku Solar AI jest ciągły spadek cen technologii solarnej. Lepsza produkcja ogniw fotowoltaicznych (PV), wyższa wydajność paneli słonecznych i tanie materiały sprawiły, że energia słoneczna stała się dostępna i przystępna cenowo dla szerokiego grona odbiorców. Dodatkowo obniżają one koszty, gdy ich wydajność energetyczna jest zwiększana dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji, wyposażonym w analizy predykcyjne dotyczące awarii sprzętu i harmonogramy konserwacji, prowadząc do lepszego zwrotu z inwestycji (ROI). Wraz z taniejącą technologią solarną, klienci przemysłowi i mieszkalni wdrażają zintegrowane z AI systemy solarne, aby zmaksymalizować efektywność energetyczną i tym samym obniżyć koszty operacyjne w dłuższej perspektywie. W tych warunkach, zwłaszcza w regionach o wysokim potencjale solarnym i rosnącym zapotrzebowaniu na energię, stwarza to ogromne możliwości dla rozwoju aplikacji Solar AI w segmentach przemysłowym, komercyjnym i mieszkaniowym.

• Polityka rządowa i zachęty:Różne polityki rządowe wspierają ekspansję rynku Solar AI. Pomoc ta obejmuje różne dotacje rządowe, ulgi podatkowe itp. Ramy regulacyjne zostały poddane zmianom obejmującym inteligentną technologię i wykorzystanie AI w ramach krajowych polityk energetycznych, ponieważ zwiększyło to niezawodność sieci i efektywność energetyczną. Inicjatywy te obniżają bariery finansowe wejścia, a także sprzyjają innowacjom i konkurencji w sektorze solarnym. Ponadto istnieją programy badawczo-rozwojowe wspierane przez rząd i partnerstwa publiczno-prywatne, które sprzyjają rozwojowi inteligentnych rozwiązań solarnych, a tym samym ułatwiają szersze wdrażanie systemów monitoringu, diagnostyki i optymalizacji wydajności opartych na sztucznej inteligencji. Wraz z dojrzewaniem tych środowisk politycznych, będą one oferować wsparcie potrzebne do przyspieszonego wzrostu rynku Solar AI.

Zgodnie z nowym raportem UnivDatos, RynekRynek Solar AIma osiągnąć wartość USD milionów w 2033 r., rosnąc ze średnim rocznym wskaźnikiem wzrostu (CAGR) wynoszącym 16,8% w okresie prognozy (2025-2033F).Wraz z pojawieniem się predykcyjnej konserwacji opartej na AI jako potencjalnego silnika wzrostu, międzynarodowy rynek Solar AI przechodzi szybkie zmiany. Wraz z rosnącą liczbą instalacji solarnych, popyt na rozwiązania Solar AI gwałtownie wzrasta. Aktywa ulegają degradacji z upływem czasu z powodu stresorów środowiskowych i zmęczenia komponentów. Predykcyjna konserwacja oparta na sztucznej inteligencji próbuje temu zapobiec, ciągle monitorując stan systemu i przewidując tryb awarii tuż przed jej wystąpieniem. Podczas całego procesu zaawansowane analizy i modele ML działają na danych uzyskanych z paneli słonecznych, falowników i czujników, aby zespół konserwacyjny mógł podjąć działania naprawcze jeszcze przed wystąpieniem jakiejkolwiek faktycznej awarii. To zmniejsza koszty napraw, maksymalizując czas sprawności i wydajność energetyczną.

Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na energię słoneczną na całym świecie, poniżej znajdują się niektóre z kluczowych aktualizacji dla rynku Solar AI:

• Według US Information Administration, produkcja energii słonecznej wzrośnie odpowiednio o 26 GW i 22 GW w latach 2025 i 2026. Będzie to ogromna szansa dla firm, które chcą rozszerzyć swoje rozwiązania AI w elektrowniach słonecznych w całych Stanach Zjednoczonych.

• W 2025 r. Arabia Saudyjska ogłosiła budowę 7 nowych elektrowni słonecznych w ramach programu Saudi Vision 2030. Według rządu, całkowita zainstalowana moc solarna wynosi 2,1 GW PV, a 5,3 GW PV jest w budowie.

Segmenty, które transformują branżę

• W oparciu o technologię, rynek Solar AI jest podzielony na przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe, widzenie komputerowe i inne. Uczenie maszynowe zostało uznane za aplikację o największym wzroście na rynku Solar AI, jego rozwijający się rozwój wspierany przez możliwość przetwarzania ogromnych danych operacyjnych z instalacji solarnych w celu uzyskania przydatnych informacji. Algorytmy ML są wykorzystywane w predykcyjnej konserwacji, prognozowaniu wydajności energetycznej, wykrywaniu usterek i optymalizacji wydajności. Coraz częściej, wraz z wdrażaniem czujników i urządzeń IoT w farmach solarnych, modele ML mogą kontynuować naukę i ewoluować w dokładności z czasem; ten rodzaj dynamicznej adaptacji stawia uczenie maszynowe przed systemami opartymi na regułach. Co więcej, ML jest osadzany w platformach zarządzania energią i modelach cyfrowych bliźniaków, których celem jest symulacja zachowania systemu w wielu warunkach w celu lepszego planowania i wykorzystania zasobów. W miarę globalnego skalowania energii słonecznej, inteligentne i zautomatyzowane rozwiązania stworzą popyt, utrzymując uczenie maszynowe na szczycie na rynku Solar AI.

Zgodnie z raportem, rosnąca liczba instalacji solarnych została zidentyfikowana jako kluczowy czynnik wzrostu rynku. Niektóre z odczuwalnych skutków obejmują:

Rosnący nacisk na wytwarzanie energii ze źródeł odnawialnych doprowadził do większego wykorzystania elektrowni słonecznych. Kraje otrzymujące obfitą ilość światła słonecznego przez cały rok koncentrują się na instalacji projektów solarnych w celu zmniejszenia zależności od źródeł energii z paliw kopalnych.

• Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), całkowity udział energii słonecznej w globalnej produkcji energii elektrycznej wyniósł 6,0% w 2020 r., który wzrósł do 8,2% w 2024 r. Ponadto, zgodnie z szacunkami, globalny udział energii słonecznej ma osiągnąć 16,1% do 2030 r., według IEA.

• Ponadto wiele dużych projektów zostało niedawno ukończonych w różnych krajach, co będzie sprzyjać wdrożeniu technologii Solar AI. Na przykład w 2024 r. zakończono budowę Hobq Solar Park w Chinach. Elektrownia ma całkowitą moc 4 GW i planowaną rozbudowę do 13,5 GW.

Niedawno wiele firm ogłosiło również plany budowy nowych elektrowni słonecznych, co będzie miało kluczowe znaczenie dla przyszłego wdrożenia technologii opartych na AI. Biorąc pod uwagę te czynniki, przewiduje się wzrost rynku Solar AI w prognozowanych latach, tj. 2025-2033.

Kluczowe oferty raportu

Wielkość rynku, trendy i prognozy według przychodów | 2025−2033.

Dynamika rynku – wiodące trendy, czynniki wzrostu, ograniczenia i możliwości inwestycyjne

Segmentacja rynku – szczegółowa analiza według technologii, według zastosowania, według użytkownika końcowego, według regionu/kraju

Krajobraz konkurencyjny – najlepsi kluczowi dostawcy i inni znaczący dostawcy