作者: Jaikishan Verma, Senior Research Analyst
2025年6月6日
太陽能技術的成本降低：推動水平太陽能AI市場增長的主要因素之一是太陽能技術價格的持續下降。光伏 (PV) 電池製造技術的提升、太陽能板效率的提高以及低成本材料的應用，使太陽能得以普及，並讓廣大的消費者族群都能負擔得起。透過AI驅動的解決方案來提升能源產量，進一步降低成本，這些解決方案配備了設備故障預測分析和及時的維護計畫，從而帶來更好的投資報酬率。隨著太陽能技術變得越來越便宜，工商業和住宅客戶現在採用整合AI的太陽能系統，以最大限度地提高能源效率，從而長期降低營運成本。在這種情況下，尤其是在太陽能潛力高且能源需求不斷增長的地區，為在工業、商業和住宅領域開發太陽能AI應用程式提供了絕佳的機會。
政府政策與獎勵：各項政府政策一直支持太陽能AI市場的擴張。此類協助包括各種政府補貼、稅收優惠等。監管架構已根據國家能源政策範圍內智慧技術和AI的使用情況進行修訂，因為它提高了電網的可靠性和能源效率。這些措施降低了進入市場的財務門檻，同時促進了太陽能產業的創新和競爭。此外，政府支持的研發計畫以及公私合作夥伴關係促進了智慧太陽能解決方案的開發，從而促進了基於AI的監控、診斷和效能優化系統的更廣泛部署。隨著這些政策環境持續成熟，它們將為太陽能AI市場的加速成長提供所需的支撐。
根據 UnivDatos 的一份新報告，太陽能AI市場預計到 2033 年將達到 USD 百萬美元，在預測期內（2025-2033F）以 16.8% 的複合年增長率增長。隨著啟用AI的預測性維護成為潛在的成長引擎，國際太陽能AI市場正在經歷快速變化。隨著太陽能裝置數量的增加，對太陽能AI解決方案的需求正在迅速出現。由於環境壓力源和組件疲勞，資產會隨著時間的推移而退化。啟用AI的預測性維護試圖透過持續監控系統健康狀況並在實際發生之前預測故障模式來控制這一點。在整個過程中，先進的分析和ML模型處理從太陽能板、逆變器和感測器獲得的數據，以便維護團隊甚至可以在發生任何實際故障之前採取糾正措施。這降低了他們的維修成本，最大限度地延長了運行時間和能源產量。
隨著全球對太陽能發電的需求不斷增長，以下是太陽能AI市場的一些重要更新：
根據美國資訊管理局的數據，太陽能發電量將在2025年和2026年分別增加26 GW和22 GW。對於希望在美國太陽能發電廠擴展其AI解決方案的公司來說，這將是一個巨大的機會。
2025年，沙烏地阿拉伯宣布根據其「沙烏地2030願景」新建7座太陽能發電廠。根據政府的說法，太陽能發電總裝機容量為2.1 GW PV，另有5.3 GW PV正在建設中。
根據技術，太陽能AI市場分為自然語言處理、機器學習、電腦視覺和其他。機器學習已被認為是太陽能AI市場中成長最大的應用，其蓬勃發展得益於處理來自太陽能裝置的大量營運數據以獲得有用見解的能力。ML演算法用於預測性維護、預測能源輸出、檢測故障和優化效能。隨著感測器和物聯網設備越來越多地部署在太陽能發電場上，ML模型可以隨著時間的推移不斷學習並提高準確性；這種動態適應使機器學習領先於基於規則的系統。此外，ML正在嵌入能源管理平台和數位雙生模型中，其目的是模擬系統在多種條件下的行為，以實現更好的規劃和資產利用。隨著太陽能在全球範圍內擴展，智慧和自動化解決方案將因此產生需求，使機器學習技術在太陽能AI市場中保持領先地位。
根據該報告，太陽能裝置數量不斷增加已被確定為市場成長的關鍵驅動因素。以下是這種影響的一些感受方式，包括：
越來越多地關注從可再生能源發電，導致太陽能發電廠的採用率更高。全年都能獲得充足陽光照射的國家廣泛關注太陽能發電專案的安裝，以減少對化石燃料能源的依賴。
根據國際能源署 (IEA) 的數據，2020 年太陽能在全球電力生產總量中的佔比為 6.0%，到 2024 年上升至 8.2%。此外，根據估計，按照國際能源署的說法，到 2030 年，全球太陽能結構預計將達到 16.1%。
此外，最近在不同國家完成了許多大型專案，這將有助於採用太陽能AI技術。例如，2024年，中國的庫布其太陽能發電園區建設完成。該電廠總容量為 4 GW，計劃擴容至 13.5 GW。
最近，許多公司也宣布了建立新太陽能發電廠的計劃，這對於未來採用基於AI的技術至關重要。考慮到這些因素，預計太陽能AI市場將在預測的年份（即2025-2033年）中有所增長。
按收入計算的市場規模、趨勢和預測 | 2025−2033。
市場動態 – 主要趨勢、成長驅動因素、限制和投資機會
市場區隔 – 按技術、按應用、按最終用途、按區域/國家進行的詳細分析
競爭格局 – 主要供應商和其他主要供應商
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