농업 시장 크기 및 공유에 있는 창조적인 AI, 기술 (기계 학습, 컴퓨터 시각, 예측적인 분석 (신청에 의하여 (예를들면 농업 로봇, 가축 감시, 무인비행기 분석, 노동 관리, 다른 사람), 지역 예측, 기업 선수, 성장 통계 보고 2024-2032

시장 전망:

농업 시장의 진화 AI는 2023 년 USD 167.33 백만 달러를 넘어 2032 년 말까지 USD 1.23 억에 도달 할 것으로 예상되며 2024 년과 2032 년 사이에 24.9% 이상의 CAGR를 목격했습니다.

• Base Year Value (2023): USD 167.33 million
• CAGR (2024-2032): 24.9%
• Forecast Year Value (2032): USD 1.23 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

시장 역학:

성장 운전사와 기회:

농업 시장에서 유전 AI의 주요 성장 드라이버 중 하나는 향상된 작물 수확량에 대한 수요가 증가합니다. 농부 및 농업 사업은 성장하는 글로벌 인구의 요구를 충족시키기 위해 더 많은 음식을 생산하는 압력 아래. Generative AI는 농업 자료의 큰 세트를 분석하고, 재배 전략을 최적화하고, 다양한 조건을 시뮬레이션하여 작물 생산성을 극대화하는 데 도움이되는 통찰력을 생성합니다. 이 기술은 예측 분석에 기반한 정확한 의사결정을 할 수 있으며, 농부들은 환경 상태를 변경하고 전반적인 수확 효율성을 향상시킵니다.

또 다른 중요한 성장 드라이버는 정밀 농업 기술의 발전입니다. 농업 관행에 AI 기술의 통합은 물, 비료 및 농약과 같은 자원의 더 표적으로 그리고 능률적인 사용을 가능하게 합니다. Generative AI는 토양 건강과 날씨 패턴을 분석하는 데 중요한 역할을하며, 더 많은 정보를 얻고 폐기물을 줄입니다. 이 최적화는 생산성 향상뿐만 아니라 환경 영향을 최소화함으로써 농업 관행의 지속 가능성도 촉진합니다. 따라서 환경 의식 소비자의 요구를 충족시킵니다.

농업의 IoT 장치의 증가 채택은 Generative AI 시장의 성장에 기여합니다. 더 많은 농업 센서 및 장치는 실시간 데이터를 수집하기 위해 배포되며 분석에 사용할 수있는 정보의 양이 크게 확장됩니다. Generative AI는 더 나은 농업 관행을 알 수 있는 숨겨지은 본과 동향을 발견하기 위하여 이 광대한 양의 자료를 가공할 수 있습니다. IoT와 Generative AI 사이의 시너지는 행동 가능한 통찰력을 갖춘 농부를 제공하고, 더 효율적인 운영을 촉진하고 궁극적으로 부문 내에서 성장을 주도합니다.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Generative AI in Agriculture Technology
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	Google LLC, Microsoft, AGCO, Deere & Company, A.A.A Taranis Visual., AgEagle Aerial Systems, Bayer AG, Raven Industries, Ag Leader Technology, Trimble, IBM, Gamaya SA, Granular

Industry Restraints:

그 잠재력에도 불구하고, 농업 시장의 Generative AI는 높은 구현 비용으로 가장 압박 중 하나와 함께 중요한 역할을합니다. 기존 농업 시스템에 AI 기술을 통합하는 데 필요한 초기 투자는 작고 중간 크기의 농장에 특히 실질적일 수 있습니다. 이 금융 장벽은 이러한 첨단 기술의 전체 시장 성장과 접근성을 제한하는 유전자 AI 솔루션을 채택하여 많은 잠재적인 사용자를 결정할 수 있습니다.

또한 농업 부문의 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 있습니다. AI 모델을 교육하기위한 데이터의 다량에 대한 신뢰는 데이터 소유권, 공유 및 민감한 정보의 보호와 관련된 문제를 제기합니다. 농부 및 농업 사업은 데이터 침해 또는 정보의 오용과 관련된 위험을 인식하는 경우 유전적 AI를 채택 할 수 있습니다. 이 apprehension는 농업에 있는 AI 기술의 확장을 방해할 수 있고, 시장 성장을 뜻합니다.

지역예보:

북아메리카

농업 시장의 유전 AI는 북미에서 중요한 성장을 목격하고 기술 발전과 농업 생산성 향상에 중점을 둡니다. 미국은 가장 큰 시장이며, AI 연구 및 개발, 강력한 농업 인프라 및 농부의 AI 기술의 초기 채택에 중요한 투자에 의해 추진되었습니다. 정밀 농업, 작물 관리 및 예측 분석에 대한 AI 솔루션의 통합은 의사 결정 효율을 향상시킵니다. 캐나다는 지속가능성 및 자원 최적화에 중점을 둔 기술 채택을 위한 강력한 농업 분야 및 정부 지원을 활용하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역에서 농업 시장의 유전 AI는 중국, 일본, 한국과 같은 국가에서 빠르게 진화하고 있습니다. 중국, 그것의 광대 한 농업 풍경과 함께, 크게 AI 기술에 투자 하 고 작물 수확량을 향상 하 고 농업 관리 관행을 최적화. 스마트 농업 이니셔티브에 대한 정부의 지원은이 성장을 촉진합니다. 일본은 AI 기반 농업 관행을 통해 생산성을 강화하는 농업의 로봇 및 자동화에 중점을 둡니다. 한국은 노동 부족을 해결하고 식품 안전을 개선하기 위해 정밀 농업 및 스마트 솔루션을 구현하고 농업의 유전적 AI 응용 프로그램에 대한 burgeoning 관심을 유발합니다.

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농업의 유럽 시장은 지속 가능성과 혁신에 중점을두고 있습니다. 영국은 데이터 중심의 의사 결정 및 환경 지속 가능성에 초점을 맞춘 스마트 농 기술에 투자하는 방법을 선도하고 있습니다. 독일은 AI 솔루션을 통해 농업 효율성을 향상시키기 위해 고급 기술 풍경을 활용하고 연구 및 개발에 크게 투자합니다. 프랑스는 농업 관행에 디지털화를 촉진하는 공공 및 민간 부문 이니셔티브에 의해 구동되는 농업 기술 부문의 수율 예측 및 작물 관리, 자극적 인 성장을 개선하기 위해 유전적 AI 응용 프로그램을 적극적으로 추진하고 있습니다.

세분화 분석:

세분화 측면에서, 농업 시장에서 글로벌 유전 AI는 농업 기술에 대한 Generative AI의 기초에 분석됩니다.

기술 정보

농업 시장의 유전 AI는 다양한 기술에 크게 영향을 미치며 농업 관행의 강화에 기여합니다. 기계 학습은 전방에 서 있으며, 농부가 수율 최적화 및 자원 관리를위한 광범위한 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 알고리즘 활용, 기계 학습 모델은 작물병을 예측할 수 있으며, 최적의 플랜트 전략을 추천하고, 의사결정 프로세스를 개선합니다. 한편, 컴퓨터 비전은 작물과 가축의 실시간 모니터링에 대한 선구적인 역할을 합니다. 이 기술은 이미징 및 비디오 분석을 활용하여 독소를 식별하고, 작물 건강을 평가하고, 효율성과 감소된 노동 비용을 자동화합니다.

Predictive Analytics는 과거 데이터와 현재 트렌드를 기반으로 예측을 제공함으로써 이러한 기술을 보완합니다. 데이터 해석을 통해, 그것은 pest 관리, 관개 스케줄링 및 노동 할당을위한 proactive 전략을 가능하게합니다. 이 포워딩 접근 방식은 손실 최소화 및 생산 극대화, 현대 농업 관행에 필수적입니다.

제품 설명

농업에 있는 Generative AI의 분대 신청 안에, 정밀도 농작물은 중요한 지역으로, 농작물 접근 작물 수확량 및 자원 활용 방법 혁명. 고급 알고리즘 및 데이터 분석을 채택함으로써 농부들은 생산 패턴, 비료 응용 프로그램 및 관개 기술을 최적화 할 수 있으며 효율성과 수익성이 크게 증가합니다. 또한, 농업 로봇은 AI 구동 로봇 시스템은 노동 생산성을 향상시킵니다. 이 로봇은 재배, 잡초, 수확과 같은 작업을 수행하며, 특히 노동 부족을 해결하는 데 도움이됩니다.

Livestock 모니터링은 실시간 건강 추적 및 행동 분석을 통해 동물 복지 및 생산성을 향상시키는 또 다른 중요한 응용 프로그램입니다. 센서 및 AI 모델을 활용하여 농부들은 가축 조건을 모니터링하고 생산성을 극대화 할 수 있습니다. Drone Analytics는 또한 AI가 장착 된 UAV로, 고려할 수 있는 약속을 보유하고 현장 조건을 평가하고, 위에서 작물 건강을 모니터링하고, 효율적으로 관개 요구를 매핑합니다. Lastly, Labor Management 응용 프로그램은 AI를 사용하여 인력 배치 및 작업 할당을 최적화하고, 인력이 효과적으로 활용되고 생산성을 극대화하면서 비용을 절감하는 것을 보장합니다. 수집적으로, 이러한 응용 프로그램은 더 효율적이고 응답적인 농업 분야를 형성하여 Generative AI의 변형적 영향을 미칩니다.

경쟁 구도:

농업 시장에서 유전 AI의 경쟁력 있는 풍경은 빠르게 진화하고, 투자와 혁신을 모두 설립한 기술 회사 및 창업자로부터 증가시켜 낸다. 키 플레이어는 작물 수확량 예측을 강화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 활용하고 자원 할당을 최적화하고 가장 큰 관리 전략을 향상시킵니다. 또한, AI 기업과 농업 이해 관계자 간의 협력은 더 일반적, 정밀 농업 분야에서 첨단 기술의 채택을 구동하고있다. 시장은 포괄적인 농장 관리 도구를 제공하는 광범위한 플랫폼뿐만 아니라 특정 농업 과제에 맞게 소프트웨어 솔루션의 혼합을 특징으로합니다. 이 역동적 인 환경은 농업 부문의 독특한 요구를 해결하면서 기술 발전에 앞서 머무는 중요성을 강조합니다.

상위 시장 선수

1. 명세 IBM의

2. 마이크로소프트

3. 명세 구글 +

4. Ag 지도자 기술

5. 명세 Ceres 영상

6. 농부의 가장자리

7. 정밀도 색

8. 자르기

9. 명세 에어로봇

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