农业中的人工智能市场规模和份额，按组成部分（硬件、软件、服务）、技术（机器学习和深度学习、预测分析、计算机视觉）、应用（精准农业、无人机分析、农业机器人、牲畜监测等） 、区域预测、行业参与者、2024-2032 年增长统计报告

市场展望:

2023年，农业市场中的人工智能将超过16.4亿美元，到2032年底可能会超过106.7亿美元，2024年至2032年间复合年增长率将超过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:

增长动力和机遇：

农业市场人工智能的主要增长动力之一是对提高农业生产力的需求不断增长。随着全球人口持续增长，迫切需要更高效的作物生产和资源管理。预测分析和机器学习等人工智能技术使农民能够通过提供对作物健康、土壤条件和天气模式的洞察来优化他们的运营。这样可以做出更好的决策，最终提高产量并减少浪费，使人工智能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农业技术，利用人工智能和数据分析来监测和管理农作物的田间变异。该技术有助于有针对性地应用水、化肥和农药等投入品，从而提高资源效率并最大限度地减少对环境的影响。随着人们对可持续农业实践的认识不断增强，人工智能在精准农业中的采用预计将加速，推动市场进一步扩张。

物联网（IoT）技术与人工智能的融合构成了农业领域的另一个主要增长动力。物联网设备可以从农业设备、环境传感器和牲畜收集实时数据。与人工智能算法相结合时，可以分析这些数据以提供可行的见解，例如预测设备故障或优化灌溉计划。物联网和人工智能之间的协同作用创建了智能农业生态系统，提高了运营效率，使其对农民和农业企业越来越有吸引力。

行业限制：

尽管潜力巨大，但农业市场中的人工智能仍面临重大限制，其中之一是人工智能技术所需的初始投资较高。许多农民，尤其是小规模生产者，可能难以承担与实施人工智能系统相关的成本，包括购买先进的设备、软件和持续的支持。这种财务障碍可能会限制人工智能解决方案的广泛采用，特别是在农业技术预算有限的发展中地区。

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。人工智能技术的成功实施不仅取决于工具本身，还取决于用户解释所提供的数据并采取行动的能力。在许多情况下，农业专业人员可能缺乏有效使用人工智能所需的技能或培训，这可能会阻碍这些先进技术的采用和利用。弥合这一技能差距对于释放人工智能在农业领域的全部潜力至关重要。

区域预报:

北美

由于农民和农业公司越来越多地采用人工智能技术，预计北美农业人工智能市场将出现显着增长。美国由于其技术进步、农业研究的高投资以及主要人工智能解决方案提供商的存在而在市场上处于领先地位。主要应用包括精准农业、作物监测和牲畜管理。加拿大也正在成为一个著名的参与者，专注于智能农业创新，以提高农作物产量和自动化农业实践。政府的支持性举措以及科技公司与农业企业之间的合作伙伴关系正在进一步推动市场增长。

亚太地区

在亚太地区，特别是中国、日本、韩国等国家，农业人工智能市场正在迅速扩大。中国农业部门越来越多地整合人工智能来解决粮食安全问题并提高生产力。中国政府正在推广智慧农业实践，并大力投资人工智能技术。日本以其先进的农业机器人技术和自动化而闻名，正在利用人工智能进行精准农业，以应对劳动力短缺问题。韩国还专注于农业技术创新，推广采用人工智能解决方案的智能农场，以实现高效的作物管理。不断增长的人口和对食品的需求是该地区的主要驱动力。

欧洲

欧洲农业人工智能市场的特点是注重可持续性和效率。英国、德国和法国等国家走在了前列，投资于农业人工智能应用的研发。英国正在实施人工智能驱动的技术来支持可持续农业实践并提高生产力。德国正在利用人工智能来优化供应链并改善决策流程，公共和私营部门都进行了大量投资。法国还在探索人工智能解决方案，以应对减少环境影响和改善作物健康等挑战。欧盟促进可持续农业实践的法规进一步刺激了该地区的市场。

细分分析:

在细分方面，根据农业人工智能组成部分、技术、应用对全球农业人工智能市场进行了分析。

人工智能在农业市场的应用

按组件

农业市场中的人工智能可以分为三个主要组成部分：硬件、软件和服务。硬件包括人工智能应用中使用的物理设备和设备，例如传感器、无人机和机器人。该领域的增长是由技术进步和精准农业工具的日益采用推动的。软件包含支持数据分析、作物管理和决策过程的各种人工智能算法和应用程序。由于农业实践中对高级分析和自动化的需求不断增长，预计该细分市场将主导市场。由于农业公司寻求专家指导和支持以将人工智能解决方案有效地整合到其运营中，因此包括咨询、实施和维护在内的服务也很重要。

按技术

技术部分分为机器学习和深度学习、预测分析和计算机视觉。机器学习和深度学习代表了农业人工智能应用的支柱，使系统能够从数据中学习并随着时间的推移进行改进。该技术越来越多地用于作物产量预测和害虫检测。预测分析允许农民根据历史数据预测未来状况，从而做出数据驱动的决策。对优化农场生产力的日益关注可能会促进预测分析解决方案的采用。计算机视觉在分析无人机和摄像机捕获的图像以执行植物健康监测和杂草检测等任务方面发挥着至关重要的作用。随着图像处理技术的进步，对计算机视觉的依赖预计将加强，从而在市场中创造重大机会。

按申请

在应用方面，市场可细分为精准农业、无人机分析、农业机器人、牲畜监控等。精准农业处于农业市场人工智能的前沿，通过数据集成和分析促进高水平的效率和生产力。可持续地最大限度地提高作物产量的需求日益增长，正在推动这一领域的增长。无人机分析涉及使用航空数据收集来监测作物健康状况和优化资源，这已成为现代农民的重要工具。由于农业部门的劳动力短缺促使农业机器人在收割和种植等任务中采用自动化，因此受到越来越多的关注。牲畜监测利用人工智能技术来跟踪动物健康和生产力，从而增强农场管理实践。其他部分包括供应链和市场分析等各种利基应用，随着行业的发展，这些应用变得越来越重要。总体而言，人工智能在农业中的多样化应用凸显了该技术在改变全球农业实践方面日益重要。

竞争格局:

农业人工智能市场的竞争格局特点是公司多元化，从科技巨头到专业初创公司。这些组织正在利用先进的机器学习算法、数据分析和物联网集成来提高农业生产力、加强作物管理并优化资源利用率。随着对可持续农业实践和精准农业的需求增加，该行业的公司正在关注创新、合作伙伴关系和综合解决方案，以应对农民面临的挑战。通过在研发方面的大量投资，公司不断发展其产品，以包括预测分析、自主机械和实时监控解决方案，从而加剧市场内的竞争。

顶级市场参与者

1、IBM

2.微软

3.谷歌

4、大疆科技

5.天宝公司

6.气候公司

7.AG领先科技

8. 乌鸦工业公司

9. 农夫边缘

10. 精准鹰

Table of Contents (ToC)

章 次 页 次 1. 方法

• 市场定义
• 研究假设
• 市场范围
  • 分块
  • 覆盖区域
  • 基数
  • 预测数
• 数据来源
  • 小学
  • 中学

章 次 页 次 2. 执行摘要

第三章 人工智能在农业市场的应用 透视

• 市场概况
• 市场驱动和机会
• 市场限制和挑战
• 规范景观
• 生态系统分析
• 技术和创新 展望
• 主要工业发展
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 供应链分析
• 波特的"五力量分析"
  • 新因素的威胁
  • 威胁代用品
  • 工业竞争
  • 供应商的谈判权
  • 买方的谈判权
• COVID-19 影响
• PESTLE 分析
  • 政治风景区
  • 经济景观
  • 社会景观
  • 技术景观
  • 法律景观
  • 环境景观
• 竞争性景观
  • 导言
  • 公司市场 份额
  • 竞争性定位矩阵

第四章 人工智能在农业市场的应用 按分部分列的统计数据

• 主要趋势
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表

* 按照报告范围/要求列出的部分

第五章 人工智能在农业市场的应用 按地区分列的统计数据

• 主要趋势
  • 导言
  • 衰退影响
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表
• 区域范围
  • 北美
    • 美国
    • 加拿大
    • 墨西哥
  • 欧洲
    • 德国
    • 联合王国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 日本
    • 韩国
    • 新加坡
    • 印度
    • 澳大利亚
    • APAC 其余部分
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 南美洲其他地区
  • 中东和非洲
    • 海合会
    • 南非
    • 其余的MEA地区

*列表不穷

章 次 页 次 6. 公司数据

• 业务概览
• 财务
• 产品提供
• 战略绘图
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 最近的发展
• 区域统治
• SWOT 分析

* 按照报告范围/要求列出的公司清单