농업 시장 규모 및 점유율의 인공 지능, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(기계 학습 및 딥 러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전), 애플리케이션(정밀 농업, 드론 분석, 농업 로봇, 가축 모니터링, 기타) , 지역 예측, 업계 선수, 성장 통계 보고서 2024-2032

시장 전망:

농업 시장의 인공 지능은 2023년에 16억 4천만 달러를 넘어섰고, 2032년 말까지 106억 7천만 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 2024년부터 2032년까지 CAGR 23.2% 이상 성장할 것입니다.

• Base Year Value (2023): USD 1.64 billion
• CAGR (2024-2032): 23.2%
• Forecast Year Value (2032): USD 10.67 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

시장 역학:

성장 동인 및 기회:

농업 시장의 인공 지능의 주요 성장 동인 중 하나는 농업 생산성 향상에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 세계 인구가 계속해서 증가함에 따라 보다 효율적인 작물 생산과 자원 관리가 절실히 필요합니다. 예측 분석 및 기계 학습과 같은 AI 기술을 사용하면 농부는 작물 건강, 토양 상태 및 날씨 패턴에 대한 통찰력을 제공하여 운영을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정이 가능하고 궁극적으로 수확량은 증가하고 "&"폐기물은 감소하므로 AI는 식량 안보 문제를 해결하는 데 필수적인 도구가 됩니다.

또 다른 중요한 성장 동인은 정밀 농업의 부상입니다. 농부들은 AI와 데이터 분석을 활용하여 작물의 현장 변동성을 모니터링하고 관리하는 정밀 농업 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이 기술은 물, 비료, 살충제 등의 투입물을 표적화하여 적용함으로써 자원 효율성을 높이고 환경에 미치는 영향을 최소화합니다. 지속 가능한 농업 관행에 대한 인식이 높아짐에 따라 정밀"&" 농업에 AI의 채택이 가속화되어 시장 확대가 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

사물인터넷(IoT) 기술과 인공지능의 통합은 농업 부문의 또 다른 주요 성장 동력을 구성합니다. IoT 장치는 농업 장비, 환경 센서, 가축으로부터 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. AI 알고리즘과 결합하면 이 데이터를 분석하여 장비 고장 예측, 관개 일정 최적화 등 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. IoT와 AI의 시너지 효과는 운영 효율성을 향상시키는 "&"스마트 농업 생태계를 만들어 농민과 기업 농업 모두에게 점점 더 매력적으로 다가옵니다.

산업 제한:

잠재력에도 불구하고 농업 시장의 인공 지능은 상당한 제약에 직면해 있으며, 그 중 하나는 AI 기술에 필요한 높은 초기 투자입니다. 많은 농민, 특히 소규모 생산자는 고급 장비, 소프트웨어 구매 및 지속적인 지원을 포함하여 AI 시스템 구현과 관련된 비용을 감당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 재정적 장벽은 특히 농업 기술 예산이 제"&"한된 개발도상국에서 AI 솔루션의 광범위한 채택을 제한할 수 있습니다.

또 다른 주요 제한 사항은 농민과 농업 근로자의 기술 전문 지식과 교육이 부족하다는 것입니다. AI 기술의 성공적인 구현은 도구 자체뿐만 아니라 제공된 데이터를 해석하고 그에 따라 행동하는 사용자의 능력에도 달려 있습니다. 많은 경우 농업 전문가는 AI를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술이나 교육이 부족할 수 있으며, 이는 이러한 첨단 기술의 채택과 활용을 방해할 수 있습니다"&". 이러한 기술 격차를 해소하는 것은 농업에서 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다.

지역예보:

북아메리카

북미 농업 인공지능 시장은 농민과 농업 기업 사이에서 AI 기술 채택이 증가함에 따라 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 미국은 기술 발전, 농업 연구에 대한 높은 투자, 주요 AI 솔루션 제공업체의 존재로 인해 시장을 선도하고 있습니다. 주요 응용 분야에는 정밀 농업, 작물 모니터링 및 가축 관리가 포함됩니다. 캐나다는 또한 작물 수확량을 늘리고 농업 관행을 자동화하기 위한 스마트 농업 혁신에 중점을 두는 주목할만한 국가로 부상하고 있습니다"&". 기술 기업과 농업 기업 간의 지원적인 정부 이니셔티브와 파트너십이 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역, 특히 중국, 일본, 한국과 같은 국가에서는 농업 분야 AI 시장이 빠르게 확대되고 있습니다. 중국의 농업 부문은 식량 안보 문제를 해결하고 생산성을 높이기 위해 점점 더 AI를 통합하고 있습니다. 중국 정부는 스마트 농업 관행의 활용을 장려하고 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 농업 분야의 첨단"&" 로봇 공학과 자동화로 유명한 일본은 정밀 농업에 AI를 활용하여 노동력 부족을 해결하고 있습니다. 한국도 효율적인 작물 관리를 위해 AI 솔루션을 접목한 스마트팜을 추진하는 등 농업기술 혁신에 주력하고 있다. 인구 증가와 식량 수요가 이 지역의 핵심 동인입니다.

유럽

유럽의 농업 인공 지능 시장은 지속 가능성과 효율성에 초점을 맞춘 것이 특징입니다. 영국, 독일, 프랑스와 같은 국가는 농업에 AI를 적용하기 위한 연구 개발에 투자하는 데 앞장"&"서고 있습니다. 영국은 지속 가능한 농업 관행을 지원하고 생산성을 향상시키기 위해 AI 기반 기술을 구현하고 있습니다. 독일은 공공 및 민간 부문 모두에서 상당한 투자를 통해 AI를 활용하여 공급망을 최적화하고 의사결정 프로세스를 개선하고 있습니다. 프랑스는 또한 환경 영향을 줄이고 작물 건강을 개선하는 등의 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 모색하고 있습니다. 지속 가능한 농업 관행을 장려하는 EU 규정은 이 지역의 시장을 더욱 자극하고 있습니다.

세분화 분석:

세분화 측면에서 글로벌 농업 인공 지능 시장은 농업 구성 요소, 기술, 응용 분야의 인공 지능을 기반으로 분석됩니다.

농업 시장의 인공 지능

구성요소별

농업 시장의 인공 지능은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스의 세 가지 주요 구성 요소로 분류될 수 있습니다. 하드웨어에는 센서, 드론, 로봇 등 AI 애플리케이션에 사용되는 물리적 장치 및 장비가 포함됩니다. 이 부문의 성장은 기술 발전과 정밀 농업 도구 채택 증가에 의해 주도됩니다. 소프트웨어에는 데이터 분석, 작물 관리 및 의사 결정 프로세스를 지원하는 다양한 AI 알고리즘과 애플리케이션이 포함됩니다. 이 부"&"문은 농업 관행의 고급 분석 및 자동화에 대한 필요성이 증가함에 따라 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 컨설팅, 구현, 유지 관리를 포함하는 서비스도 농업 회사가 AI 솔루션을 운영에 효과적으로 통합하기 위해 전문가의 지도와 지원을 추구함에 따라 중요합니다.

기술별

기술 부문은 머신 러닝 및 딥 러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전으로 분류됩니다. 머신 러닝 및 딥 러닝은 농업 분야 AI 애플리케이션의 중추를 나타내며 시스템이 데이터로부터 학습하고 "&"시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 합니다. 이 기술은 작물 수확량 예측 및 해충 탐지에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예측 분석을 사용하면 농부는 과거 데이터를 기반으로 미래 상황을 예측하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 농장 생산성 최적화에 대한 관심이 높아지면서 예측 분석 솔루션의 채택이 늘어날 가능성이 높습니다. 컴퓨터 비전은 식물 상태 모니터링, 잡초 탐지 등의 작업을 위해 드론과 카메라로 캡처한 이미지를 분석하는 데 중요한 역할"&"을 합니다. 이미지 처리 기술이 발전함에 따라 컴퓨터 비전에 대한 의존도가 더욱 높아져 시장 내에서 상당한 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.

애플리케이션별

적용 측면에서 시장은 정밀 농업, 드론 분석, 농업 로봇, 가축 모니터링 등으로 분류될 수 있습니다. 정밀농업(Precision Farming)은 농업 시장의 AI를 선도하며 데이터 통합 ​​및 분석을 통해 높은 수준의 효율성과 생산성을 촉진합니다. 지속 가능한 방식으로 작물 수확량을 극대화"&"해야 하는 필요성이 증가함에 따라 이 부문의 성장이 촉진되고 있습니다. 드론 분석(Drone Analytics)은 항공 데이터 수집을 사용하여 작물 상태를 모니터링하고 자원을 최적화하며, 이는 현대 농민에게 필수적인 도구가 되었습니다. 농업 분야의 노동력 부족으로 인해 수확, 파종 등의 작업에 자동화가 도입되면서 농업용 로봇이 주목을 받고 있습니다. 가축 모니터링은 AI 기술을 활용하여 동물의 건강과 생산성을 추적하고 농장 관리 관행을 향상시킵니다. 기"&"타 부문에는 공급망 및 시장 분석과 같은 다양한 틈새 애플리케이션이 포함되며, 이는 업계가 발전함에 따라 점점 더 관련성이 높아지고 있습니다. 전반적으로, 농업에 AI가 다양하게 적용되는 것은 전 세계적으로 농업 관행을 변화시키는 데 있어 기술의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

경쟁 구도:

농업 인공 지능 시장의 경쟁 환경은 거대 기술 기업부터 전문 스타트업에 이르기까지 다양한 회사가 특징입니다. 이러한 조직은 고급 기계 학습 알고리즘, 데이터 분석 및 IoT 통합을 활용하여 농업 생산성을 향상하고 작물 관리를 강화하며 자원 활용도를 최적화하고 있습니다. 지속 가능한 농업 관행과 정밀 농업에 대한 수요가 증가함에 따라 이 부문의 기업은 농민의 과제를 해결하기 위한 혁신, 파트너십 및 포괄적인 솔루션에 중점을 두고 있습니다. 연구 개발에 대"&"한 상당한 투자를 통해 기업은 예측 분석, 자율 기계 및 실시간 모니터링 솔루션을 포함하도록 제품을 지속적으로 발전시켜 시장 내 경쟁을 심화시키고 있습니다.

최고의 시장 참여자

1. IBM

2. 마이크로소프트

3. 구글

4. DJI 기술

5. 트림블 주식회사

6. 기후공사

7. AG 리더 기술

8. 레이븐 인더스트리

9. 파머스 에지

10. 프리시젼호크