作者: Jaikishan Verma, Senior Research Analyst
2025年6月6日
降低太陽能技術成本：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) 電池的更好製造、更好的太陽能板效率和低成本材料使太陽能以實惠的價格提供給廣大消費者。當透過 AI 驅動的解決方案增強其能量產量時，這些成本會進一步降低，這些解決方案配備了用於設備故障的預測性分析和及時的維護時間表，從而提高投資回報率。隨著太陽能技術變得越來越便宜，工業和住宅客戶現在正在採用 AI 整合的太陽能系統，以最大限度地提高其能源效率，從而長期降低運營成本。在這種情況下，特別是在具有高太陽能潛力和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 應用程式提供了巨大的機會。
政府政策與激勵措施：各種政府政策支持了太陽能 AI 市場的擴張。這種援助包括各種政府補貼、稅收優惠等。監管框架已根據其在國家能源政策範圍內的智慧技術和 AI 使用進行了修訂，因為它提高了電網可靠性和能源效率。這些舉措降低了進入的財務障礙，同時促進了太陽能領域的創新和競爭。除此之外，還有政府支持的研發計畫和公私合作夥伴關係，以促進智慧太陽能解決方案的開發，從而促進基於 AI 的監控、診斷和性能優化系統的更廣泛部署。隨著這些政策環境的不斷成熟，它們將為太陽能 AI 市場的加速增長提供所需的支撐。
根據 UnivDatos 的一份新報告，太陽能 AI 市場預計到 2033 年，將以 16.8% 的複合年均增長率（CAGR）在預測期（2025-2033F）內達到美元百萬元。隨著 AI 支援的預測性維護成為潛在的增長引擎，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湧現。由於環境壓力源和元件疲勞，資產會隨著時間的推移而退化。AI 支援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檢查這一點。在整個過程中，先進的分析和機器學習模型會處理從太陽能板、逆變器和感測器獲取的數據，以便維護團隊甚至可以在實際故障發生之前採取糾正措施。這降低了他們的維修成本，最大限度地延長了正常運行時間和能源產量。
隨著全球對太陽能的需求不斷增長，以下是太陽能 AI 市場的一些關鍵更新：
根據美國能源情報署的數據，太陽能發電量將分別在 2025 年和 2026 年增加 26 GW 和 22 GW。對於希望擴大其在美國太陽能發電廠 AI 解決方案的公司來說，這將是一個巨大的機會。
2025 年，沙烏地阿拉伯宣布在其沙烏地 2030 願景下建設 7 座新的太陽能發電廠。根據政府的數據，總裝機太陽能發電量為 2.1 GW PV，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。機器學習被認為是太陽能 AI 市場中增長最快的應用，其蓬勃發展受到從太陽能裝置中處理大量運營數據以獲取有用見解的能力的支持。機器學習演算法用於預測性維護、預測能源產出、檢測故障和優化性能。越來越多地，隨著感測器和物聯網設備部署在太陽能發電廠上，機器學習模型可以隨著時間的推移不斷學習和提高準確性；這種動態適應使機器學習領先於基於規則的系統。此外，機器學習正在被嵌入到能源管理平台和數位孿生模型中，其目的是模擬系統在多種條件下的行為，以更好地規劃和利用資產。隨著太陽能的全球規模擴大，智慧和自動化解決方案將因此創造需求，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增長的主要驅動力。這種影響的一些體現包括：
對來自可再生能源的能源發電日益關注，導致太陽能發電廠的更高採用。全年接收充足陽光照射的國家，正大力關注太陽能發電項目的安裝，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中的總份額為 6.0%，到 2024 年上升至 8.2%。此外，根據估計，到 2030 年，全球太陽能的占比預計將達到 16.1%，IEA 如是說。
此外，許多大型專案最近已在不同國家完成，這將有利於太陽能 AI 技術的採用。例如，2024 年，中國霍布克太陽能園區的建設已完成。該電廠總容量為 4 GW，並計劃擴展至 13.5 GW。
最近，許多公司也宣布了建立新的太陽能發電廠的計畫，這對於未來採用基於 AI 的技術至關重要。考慮到這些因素，太陽能 AI 市場預計將在預測年份（即 2025-2033 年）上升。
按收入劃分的市場規模、趨勢和預測 | 2025−2033。
市場動態 – 主要趨勢、增長動力、限制因素和投資機會
市場區隔 – 按技術、按應用、按最終用途、按地區/國家進行的詳細分析
競爭格局 – 頂級主要供應商和其他知名供應商
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