作者: Jaikishan Verma, Senior Research Analyst
2025年6月6日
太阳能技术成本降低：推动水平Solar AI市场增长的主要因素之一是太阳能技术价格的持续下降。更好的光伏（PV）电池制造、更高的太阳能电池板效率以及低成本材料使太阳能对广大消费者群体来说变得可用且负担得起。当通过AI驱动的解决方案增强其能源产量时，这些因素进一步降低了成本，这些解决方案配备了用于设备故障预测分析和及时维护计划，从而带来更好的投资回报。随着太阳能技术变得更便宜，工业和住宅客户现在正在采用AI集成的太阳能系统，以最大限度地提高他们的能源效率，从而在长期内降低运营成本。在这种情况下，特别是在具有高太阳能潜力且对能源需求不断增长的地区，为在工业、商业和住宅领域开发Solar AI应用提供了巨大的机会。
政府政策和激励措施：各种政府政策支持了Solar AI市场的扩张。这种支持包括各种政府补贴、税收优惠等。监管框架已根据国家能源政策进行了修订，纳入了智能技术和人工智能的使用，因为它提高了电网可靠性和能源效率。这些举措降低了进入的财务壁垒，同时促进了太阳能行业的创新和竞争。此外，还有政府支持的研发计划和公私合作，这些计划促进了智能太阳能解决方案的开发，从而促进了基于AI的监测、诊断和性能优化系统的更广泛部署。随着这些政策环境的不断成熟，它们将为Solar AI市场的加速增长提供必要的支持。
根据UnivDatos的新报告，Solar AI市场预计到2033年将达到百万美元，在预测期（2025-2033F）内以16.8%的复合年增长率增长。随着AI支持的预测性维护成为潜在的增长引擎，国际Solar AI市场正在经历快速变化。随着太阳能装置数量的增加，对Solar AI解决方案的需求正在迅速涌现。由于环境压力源和部件疲劳，资产会随着时间的推移而退化。AI支持的预测性维护试图通过持续监控系统健康状况并在实际发生之前预测故障模式来对此进行检查。在整个过程中，高级分析和机器学习（ML）模型处理从太阳能电池板、逆变器和传感器获得的数据，以便维护团队甚至在实际发生任何故障之前就能采取纠正措施。这降低了他们的维修成本，最大限度地提高了正常运行时间和能源产量。
随着全球对太阳能的需求不断增长，以下是Solar AI市场的一些关键更新：
根据美国能源情报署的数据，2025年和2026年，太阳能发电量将分别增加26 GW和22 GW。对于希望在美国各地太阳能发电厂扩展其AI解决方案的公司来说，这将是一个巨大的机会。
2025年，沙特阿拉伯宣布在其沙特2030愿景下建设7个新的太阳能发电厂。根据政府的说法，总装机容量为2.1 GW光伏，5.3 GW光伏正在建设中。
基于技术，Solar AI市场细分为自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。机器学习已被认为是Solar AI市场中增长最快的应用，其蓬勃发展得益于其能够处理来自太阳能装置的大量运营数据以获取有用的见解。ML算法用于预测性维护、预测能源输出、检测故障和优化性能。随着传感器和物联网设备越来越多地部署在太阳能电站上，ML模型可以随着时间的推移继续学习和发展其准确性；这种动态适应性使机器学习领先于基于规则的系统。此外，ML被嵌入到能源管理平台和数字孪生模型中，其目的是模拟系统在多种条件下的行为，以更好地进行规划和资产利用。随着太阳能的全球规模扩大，智能和自动化解决方案将因此创造需求，使机器学习技术在Solar AI市场中保持领先地位。
根据该报告，太阳能装置数量的增加已被确定为市场增长的关键驱动因素。这种影响的一些体现方式包括：
对来自可再生能源的能源发电日益关注导致了太阳能发电厂的更高采用率。全年接收充足阳光的国家正在广泛关注太阳能项目的安装，以减少对化石燃料能源的依赖。
根据国际能源机构（IEA）的数据，2020年太阳能在全球电力生产中的总份额为6.0%，2024年上升到8.2%。此外，根据估计，到2030年，全球太阳能的占比预计将达到16.1%，这是根据IEA的预测。
此外，最近在不同国家完成了许多大型项目，这将有利于Solar AI技术的采用。例如，2024年，中国鄂尔多斯库布其沙漠光伏电站的建设完成。该电站总容量为4 GW，计划扩建至13.5 GW。
最近，许多公司也宣布了建立新的太阳能发电厂的计划，这对于未来采用基于AI的技术至关重要。考虑到这些因素，预计Solar AI市场将在预测年份（即2025-2033年）增长。
按收入的市场规模、趋势和预测 | 2025−2033年
市场动态 – 主要趋势、增长驱动因素、限制因素和投资机会
市场细分 – 按技术、按应用、按最终用途、按地区/国家进行的详细分析
竞争格局 – 主要供应商和其他知名供应商
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