报告行业投资评级 - 报告未提供明确的行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][15][16][17][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86] 报告核心观点 - 太阳能行业正处于技术应用的关键十字路口 行业广泛采用机器人技术以应对劳动力短缺和提升运营效率 但对投资回报率仍存疑虑 [76][78][79] - 尽管存在投资障碍 行业对未来3-5年内增加机器人应用持广泛乐观态度 并认为人工智能与机器学习是最具潜力的技术 [27][28][70][79] 机器人应用现状 - 目前太阳能站点使用的机器人类型多样 包括手动操作无人机(25%)、自主操作无人机、植被机器人、清洁机器人、地面机器人等 [32][33][34] - 50%的受访者正在使用至少2种类型的机器人 36%的受访者使用至少3种类型 表明技术栈日趋复杂 [36] - 在过去5年中 太阳能农场因性能不佳导致的年收入损失达5270美元每兆瓦直流(MWdc) 同时劳动力供应增长(+91%)远落后于太阳能容量增长(+182%) 这驱动了对技术解决方案的投资 [32] 机器人价值驱动因素 - 受访者对当前机器人技术的首要价值驱动因素看法不一：36%选择增加能源生产 32%选择降低劳动力成本 14%选择缓解重大停电风险 [16][40][41] - 51%的受访者认为机器人技术正在提高其业务利润率 [19][45] - 48%的受访者认为其机器人部署是当前的竞争优势 [20][46] 软件与数据整合 - 太阳能农场的软件堆栈日益复杂 受访者平均每周使用5.07个不同的软件工具 [23][53] - 60%的受访者表示其公司拥有专注于数据集成的内部专家团队 [24][49] - 23%的受访者目前未在地理空间界面（数字孪生）上组织资产性能数据 [25][53] - 79%的受访者对人工智能/机器学习在数据集成中的应用感到兴奋 认为其未来3-5年将对业务产生积极影响 [30][50][51][71] 投资壁垒 - 财务与运营障碍仍阻碍对机器人解决方案的大规模投资 [55] - 主要的财务障碍包括：高额前期资本支出、不确定的投资回报率、预算有限 [56] - 主要的运营障碍包括：缺乏熟练人员、与现有工作流程整合困难、难以证明运营效益、技术成熟度和可靠性问题 [56] - 约四分之一的受访者将成本视为最大的投资障碍（评分为5分） [57] 按受访者类别分析 - 运营与维护(O&M)提供商和资产所有者对机器人价值的驱动因素存在差异：56%的O&M受访者将降低劳动力成本视为首要价值驱动 而60%的资产所有者选择增加电力生产 [61][68] - O&M提供商给投资障碍（包括财务和运营）的重要性评分高于资产所有者 [62][64] - 双方均预计在未来3-5年内增加对机器人的投资 没有受访者指出会显著减少 [66][67] 未来趋势 - 77%的受访者认为其公司在未来3-5年内对机器人的应用将增加 [28] - 除了人工智能/机器学习(79%) 受访者看好的未来技术还包括：自主飞行无人机、新型太阳能电池技术、高级电池存储、移动式地面机器人 [30][73] - 行业最期待的自动化领域集中在：利用人工智能进行数据整合 以及自动化耗时且非技术性的任务（如植被管理、质量检查、故障诊断） [75] - 宏观层面 预计到2030年美国太阳能行业将需要额外30万个岗位 劳动力短缺是项目延迟的主要原因 [77] 行业背景与挑战 - 预计到2030年 美国太阳能生产将投资2350亿美元 比所有天然气和风能的预期资本支出总和翻一番以上 [9] - 2025年完成的太阳能农场平均规模是之前建设的3倍 [9] - 电力行业到2030年可能需要超过75万新员工 [8][77]