按构成部分(硬件、软件、服务)、技术(机器学习和深层学习、预测分析、计算机远景)、应用(精密农业、无人机分析、农业机器人、牲畜监测等)、区域预报、工业玩家、增长统计报告2024-2032年

市场展望:

2023年农业市场人工智能超过16.4亿美元,到2032年底可能超过106.7亿美元,2024至2032年间CAGR增长超过23.2%.

• 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

市场动态:

增长动力和机会:

农业市场人工智能的主要增长驱动力之一是对提高农业生产力的需求日益增加。 随着全球人口的继续增加,迫切需要提高作物生产和资源管理的效率。 人工智能技术,如预测分析和机器学习,通过提供作物健康、土壤状况和天气模式方面的见解,使农民能够优化经营。 这有利于更好的决策,并最终导致更高的产量和减少浪费,使大赦国际成为应对粮食安全挑战的重要工具。

另一个重要的增长动力是精准农业的兴起. 农民越来越多地采用精准耕作技术,利用人工智能和数据分析来监测和管理作物的田地可变性。 这一技术有助于有针对性地使用水、化肥和农药等投入,从而提高资源效率并最大限度地减少环境影响。 随着对可持续耕作做法的认识的提高,精准农业采用人工智能有望加快,推动市场进一步扩大。

将物联网技术与人工智能相结合是农业部门的另一个主要增长动力。 IOT设备可以从农业设备,环境传感器,和牲畜中收集实时数据. 当与AI算法结合时,可以分析这些数据以提供可操作的洞察力,如预测设备故障或优化灌溉时间表等. IOT和AI之间的协同作用创造了能提高操作效率的智能农业生态系统,使它们对农民和农业企业都越来越有吸引力.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Artificial Intelligence in Agriculture Component, Technology, Application
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	Microsoft , IBM, Granular,, AgEagle Aerial Systems, The Climate, Deere & Company, Descartes Labs,, Prospera Technologies, GAMAYA, aWhere

Industry Restraints:

尽管有潜力,人工智能在农业市场面临重大制约,其中之一是AI技术所需的高额初始投资. 许多农民,特别是小规模生产者,可能难以承担实施人工智能系统的相关费用,包括购买先进设备、软件和持续支持。 这种财政障碍会限制普遍采用人工智能解决方案,特别是在农业技术预算受限制的发展中国家。

另一个主要制约因素是农民和农业工人缺乏技术专长和培训。 AI技术的成功实施不仅依赖于工具本身,还依赖于用户对所提供的数据进行解释和采取行动的能力. 在许多情况下,农业专业人员可能缺乏有效使用人工智能的必要技能或培训,这可能会阻碍这些先进技术的采用和利用。 缩小这种技能差距对于充分发挥农业人工智能的潜力至关重要。

区域预报:

北美

北美农业人工智能市场预计将因农民和农业公司越来越多地采用人工智能技术而出现显著增长。 美国由于技术的进步,农业研究方面的高投资,以及AI主要解决方案供应商的存在,正在领先市场. 主要应用包括精准耕作、作物监测和牲畜管理。 加拿大也正在成为一个引人注目的参与者,侧重于明智的耕作创新,以提高作物产量并实现耕作做法的自动化。 支持性政府举措和技术公司与农业企业之间的伙伴关系正在进一步推动市场增长。

亚太

在亚太地区,特别是在中国,日本和韩国等国家,农业市场的AI正在迅速扩张. 中国农业部门日益融合AI,以解决粮食安全问题并提高生产力. 中国政府正在推广使用智能农业做法并大力投资AI技术. 日本以农业的先进机器人和自动化而出名,正在利用AI进行精密耕作来克服劳动力短缺. 韩国还正注重农业技术创新,推广智能农场,将人工智能解决方案纳入高效作物管理. 越来越多的人口和对粮食的需求是该区域的主要驱动因素。

欧洲

欧洲农业市场人工智能的特点是注重可持续性和效率。 英国,德国,法国等国家位居前列,着力于农业领域AI应用的研发. 联合王国正在实施AI驱动的技术,以支持可持续农业做法并提高生产力。 德国正在利用AI来优化供应链并改进决策进程,公共和私营部门都提供了大量投资。 法国还在探索人工智能解决方案,以应对诸如减少环境影响和改善作物健康等挑战。 欧盟促进可持续耕作做法的条例进一步刺激了该区域的市场。

细分分析:

在分化方面,全球农业人工智能市场在农业组件,技术,应用的人工智能的基础上进行分析.

农业市场人工智能

按构成部分

农业市场上的人工智能可被分为三个主要部分:硬件、软件和服务。 硬件包括AI应用中使用的物理装置和设备,如传感器,无人机,和机器人等. 这一部分的增长由技术进步和越来越多地采用精密农业工具所驱动。 软件包括支持数据分析、作物管理和决策过程的各种AI算法和应用。 由于农作业日益需要先进的分析和自动化,预计这一部门将主导市场。 包括咨询、实施和维护在内的服务也很重要,因为农业公司寻求专家指导和支持,将人工智能解决方案有效纳入其业务。

按技术分列

技术部分分为机器学习和深层学习、预测分析以及计算机远景。 机器学习和深层学习代表了AI在农业中的应用的主干,使系统能够从数据中学习并随着时间的推移而改进. 这一技术越来越多地用于作物产量预测和虫害检测。 预测分析使农民能够通过根据历史数据预测未来条件来作出由数据驱动的决定。 对优化农业生产力的日益重视,有可能促进采用预测分析办法。 计算机视野在分析无人机和相机所捕获的图像方面发挥着关键作用,用于植物健康监测和杂草检测等任务. 随着图像处理技术的进步,对计算机视觉的依赖预期会加剧,从而在市场上创造出重要的机会。

通过应用程序

在应用方面,市场可分为精密农作、无人机分析、农业机器人、牲畜监测等。 精密农作在农业市场处于AI的前列,通过数据整合和分析促进高效率和生产力水平. 越来越需要以可持续方式使作物产量最大化,这正在推动这一部门的增长。 无人机分析涉及利用航空数据收集来监测作物健康和优化资源,这已成为现代农民的重要工具。 随着农业部门劳动力短缺,诸如收割和种植等任务的自动化得到采用,农业机器人正在获得动力。 牲畜监测利用人工智能技术跟踪动物健康和生产力,加强农场管理做法。 其他部分包括供应链和市场分析等各种特殊应用,随着产业的发展,这些应用正变得越来越重要。 总体而言,人工智能在农业中的各种应用突出了该技术在改变全球耕作做法方面日益重要。

竞争格局:

农业市场人工智能的竞争格局的特点是各种各样的公司,从技术巨头到专业创业企业。 这些组织正在利用先进的机器学习算法、数据分析以及IOT集成,以提高农业生产力、加强作物管理并优化资源利用。 随着对可持续耕作做法和精准农业的需求增加,这一部门的公司正注重创新、伙伴关系和全面解决农民的挑战。 公司在研究与开发方面进行了大量投资,其服务不断演变,包括预测分析、自主机械和实时监测解决方案,从而加强了市场内部的竞争。

顶级市场玩家

1. 联合国 IBM (英语).

2. 微软

3个 谷歌

4.四. 吉布提 技术

5 (韩语). Trimble Inc. (原始内容存档于2019-09-29).

6. 气候公司

7. AG领导技术

8. 联合国 雷文工业

9. 国家 农民边际

10个 精度霍克语Name