按技术分列的农业市场规模和份额的基因AI(机器学习、计算机视野、预测分析(应用(精密农作、农业机器人、畜牧监测、无人机分析、劳动管理等)),区域预测、行业玩家,2024-2032年增长统计报告)

市场展望:

农业市场上的基因AI在2023年突破了1.673亿美元,预计到2032年底将达到12.3亿美元,2024至2032年间超过24.9%的CAGR.

• 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

市场动态:

增长动力和机会:

农业市场的基因人工智能的主要增长驱动力之一是对提高作物产量的需求日益增加。 农民和农业企业面临生产更多粮食以满足日益增长的全球人口需要的压力。 基因AI可以分析一大批农业数据,优化种植策略,并模拟各种条件来产生有助于使作物生产力最大化的洞察力. 这一技术可以基于预测分析作出精确的决策,使农民能够适应不断变化的环境条件并提高其总体收成效率。

另一个重要的增长动力是精确农业技术的进步。 将人工智能技术纳入耕作做法,可以使水资源、肥料和农药等资源的使用更具针对性和效率。 基因AI在分析土壤健康和天气模式,导致更知情的资源分配和减少浪费方面发挥关键作用. 这种优化不仅能提高生产力,而且能通过尽量减少环境影响来提高农业做法的可持续性,从而满足生态意识消费者的需求。

农业越来越多地采用IOT设备,也促进了Generative AI市场的增长. 随着更多的农业传感器和装置用于收集实时数据,可供分析的信息量大大增加。 基因人工智能可以处理大量数据来发现隐蔽的模式和趋势,为更好的耕作做法提供信息。 IOT和Generative AI之间的协同效应为农民提供了可操作的洞察力,促进了更有效的经营,并最终推动了部门内部的增长.

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:

尽管它具有潜力,但农业市场中的Generative AI仍然面临重大限制,最紧迫的其中之一是执行成本高. 将人工智能技术纳入现有农业系统所需的初步投资可能相当可观,对中小型农场尤其如此。 这种金融障碍可能阻止许多潜在用户采用基因AI解决方案,从而限制这些先进技术的总体市场增长和可获性。

此外,农业部门的数据隐私和安全也令人关切。 依赖大量数据来培训AI模型引起了与数据所有权、共享和保护敏感信息有关的问题。 如果农民和农业企业意识到与数据被破坏或滥用信息有关的风险,它们可能不愿意采用基因识别法。 这种担忧会阻碍农业中人工智能技术的扩展,对市场增长造成重大限制。

区域预报:

北美

在技术的进步和大力强调提高农业生产力的推动下, " 农业市场的基因AI " 正在北美出现显著增长。 美国是最大的市场,由AI研发的大量投资所推动,农业基础设施强大,农民提前采用AI技术. 在精准农业、作物管理和预测分析方面采用人工智能解决方案,正在提高决策效率。 加拿大也正在取得进步,利用其强大的农业部门和政府对技术采用的支持,重点是可持续性和资源优化。

亚太

在亚太地区,农业市场中的基因AI正在迅速演变,特别是在中国、日本和韩国等国。 中国具有广阔的农业地貌,正在大力投资人工智能技术来提高作物产量并优化农场管理做法. 政府支持智能农业倡议正在促进这一增长。 日本注重农业的机器人和自动化,通过AI驱动的耕作做法来提高生产力. 韩国正在接受精准农作和智能解决方案,以解决劳动力短缺问题并改进粮食安全,导致对农业基因AI应用的浓厚兴趣.

欧洲

欧洲农业基因AI市场的特点是大力强调可持续性和创新。 联合王国正在率先对智能农业技术进行投资,重点是数据驱动的决策和环境可持续性。 德国正在利用其先进的技术景观,通过AI解决方案来提高农业效率,对研发进行大量投资. 法国正在积极促进基因人工智能应用,以改进产量预测和作物管理,刺激农业技术部门的增长,其动力是公共和私营部门鼓励农作数字化的举措。

细分分析:

在分化方面,全球农业市场的基因AI在农业技术中的基因AI的基础上进行分析.

技术

农业市场中的基因AI受到各种技术的重大影响,每种技术都有助于加强农业做法。 机器学习站在最前沿,使农民能够分析广泛的数据集,为收益优化和资源管理得出见解。 利用算法,机器学习模型可以预测作物疾病,建议最佳种植策略,并改进决策过程. 与此同时,计算机展望在作物和牲畜的实时监测方面发挥着关键作用。 这种技术利用成像和视频分析,查明异常现象,评估作物健康,并使收割过程自动化,从而提高效率并降低劳动力成本。

预测分析通过根据历史数据和当前趋势提供预测来补充这些技术。 通过数据解释,它能够制定虫害管理、灌溉调度和劳动力分配方面的主动战略。 这种前瞻性办法有助于尽量减少损失并最大限度地提高产量,证明对现代农业做法至关重要。

应用

在农业的分化应用中,精密农业是一个关键领域,使农民如何对待作物产量和资源利用发生了革命性的变化。 通过采用先进的算法和数据分析,农民可以优化种植模式、化肥应用和灌溉技术,大大提高效率和利润。 此外,农业机器人的采用也激增,AI驱动的机器人系统提高了劳动生产率。 这些机器人自主地执行种植,除草和收割等任务,这对于解决劳动力短缺问题特别有益.

畜牧监测是通过实时健康跟踪和行为分析提高动物福利和生产力的又一关键应用. 通过使用传感器和人工智能模型,农民可以监测牲畜状况并迅速解决任何问题,从而最大限度地提高生产力。 无人机分析学也有相当大的希望,因为配备AI的无人机正变得对评估实地条件、从以上角度监测作物健康以及有效规划灌溉需求不可或缺。 最后,劳动管理应用程序利用人工智能优化劳动力部署和任务分配,确保人力资源得到有效利用,降低成本并最大限度地提高生产率。 这些应用集体突出了基因人工智能在塑造一个更有效和反应灵敏的农业部门方面的变革性影响。

竞争格局:

农业市场的Generative AI的竞争格局正在迅速演变,其特点是既有技术公司和初创企业的投资和创新不断增加。 关键角色正在利用机器学习算法加强作物产量预测,优化资源分配,并改进虫害管理战略。 此外,AI公司与农业利益攸关方之间的合作正变得越来越普遍,促使精准农业采用先进技术。 市场的特点是,针对具体农业挑战的软件解决方案组合,以及提供综合农场管理工具的更广泛的平台。 这种动态环境突出了在技术进步方面保持领先,同时满足农业部门独特需要的重要性。

顶级市场玩家

1. 联合国 IBM (英语).

2. 微软

3个 谷歌

4. 领导技术

5 (韩语). 圆锥成像

6. 农民边缘

7. 精度霍克

8. 作物X

9. 国家 空心术

10个 尝试标签