Marktgröße und Prognose für KI in der Landwirtschaft

Der Markt für KI in der Landwirtschaft wurde im Jahr 2024 auf 0,77 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2031 voraussichtlich 1,61 Milliarden USD erreichen und von 2024 bis 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 9,52 % erreichen.

• KI verändert die Agrarbranche, indem sie datengesteuerte Lösungen für traditionelle landwirtschaftliche Praktiken einführt. Im Wesentlichen verwendet KI komplexe Algorithmen, um riesige Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen zu verarbeiten, darunter Bodensensoren, Wetterdaten und Satellitenfotografie. Durch die Verarbeitung dieser Daten ermöglicht KI den Landwirten, Echtzeiteinblicke in ihre Ernten zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen, um Ertrag und Ressourcennutzung zu maximieren.
• Präzisionslandwirtschaft ist eine prominente Anwendung künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft. KI-Algorithmen können Daten auswerten, um die spezifischen Anforderungen verschiedener Bereiche innerhalb eines Berufs zu ermitteln. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Anwendung von Wasser, Düngemitteln und Pestiziden, wodurch Abfall reduziert und die Effizienz gesteigert wird. KI-gestützte Bewässerungssysteme können beispielsweise die Wasserverteilung je nach Bodenfeuchtigkeit in Echtzeit anpassen und so sicherstellen, dass die Ernten die richtige Menge an Feuchtigkeit erhalten, ohne diese wertvolle Ressource zu überbeanspruchen.
• KI hat sich auch als wirksames Instrument zum Pflanzenschutz erwiesen. Systeme mit künstlicher Intelligenz können Computer Vision und maschinelles Lernen nutzen, um die Pflanzengesundheit zu überwachen. Durch die Auswertung hochauflösender Fotos kann KI Stress, Krankheiten oder Insektenbefall frühzeitig erkennen. Dadurch können Landwirte vorbeugende Maßnahmen ergreifen und nur die Problembereiche behandeln. So können sie auf den Einsatz von Breitbandherbiziden verzichten, die nützlichen Insekten und der Umwelt schaden könnten.
• Insgesamt läutet die KI in der Landwirtschaft eine neue Ära der Landwirtschaft ein, die nachhaltiger, effizienter und rentabler ist. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie können wir noch einfallsreichere Anwendungen erwarten, die die Landwirtschaft revolutionieren und zur weltweiten Nahrungsmittelsicherheit beitragen werden.

Globale Marktdynamik für KI in der Landwirtschaft

Die wichtigsten Marktdynamiken, die den globalen Markt für KI in der Landwirtschaft prägen, sind

Wichtige Markttreiber

• Technologischer Fortschritt Die technologische Entwicklung hat die Entwicklung zahlreicher innovativer Anwendungen in der Landwirtschaft vorangetrieben, die durch künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht werden. Dazu gehören Fortschritte wie Wettervorhersagen und Schädlingsanalysen, die die Expansion des Marktes für KI in der Landwirtschaft vorantreiben. KI wird zur Unkrauterkennung und zur Empfehlung geeigneter Düngemittel auf der Grundlage von Bodennährstoffanalysen eingesetzt, wodurch landwirtschaftliche Abläufe rationalisiert werden. Durch die Überwachung von Bodenproben minimiert KI die Notwendigkeit häufiger Besuche in Agrarlagern, was zu einer höheren Produktion führt.
• Wachstum der Weltbevölkerung Da die Weltbevölkerung weiter wächst, steigt der Druck auf den Agrarsektor, die Nahrungsmittelproduktion zu steigern. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, haben sich KI-gestützte Lösungen wie Präzisionslandwirtschaftstechniken als wertvolle Werkzeuge für Landwirte erwiesen.
• Diese Technologien ermöglichen es Landwirten, die Nutzung von Ressourcen wie Wasser und Düngemitteln zu optimieren und gleichzeitig die Ernteerträge zu maximieren. Durch den Einsatz von KI können Landwirte ein höheres Maß an Produktivität und Effizienz erreichen und so die begrenzten verfügbaren Ressourcen besser nutzen.
• Arbeitsautomatisierung KI-gestützte Roboter und Automatisierungslösungen bieten eine vielversprechende Lösung, indem sie einige der manuellen Aufgaben übernehmen, die traditionell von Arbeitern in landwirtschaftlichen Betrieben ausgeführt werden. Diese Technologien können Tätigkeiten wie Unkraut jäten, ernten und Vieh überwachen übernehmen und so die Belastung menschlicher Arbeitskraft verringern.
• NachhaltigkeitsbedenkenIn der Landwirtschaft wird zunehmend Wert auf Nachhaltigkeit und Umweltaspekte gelegt, was auf die zunehmende Besorgnis der Verbraucher über den ökologischen Fußabdruck landwirtschaftlicher Praktiken zurückzuführen ist. Als Reaktion darauf haben sich KI-gestützte Lösungen als wertvolle Instrumente für Landwirte herausgestellt, um ihre Umweltauswirkungen zu verringern. Diese Technologien ermöglichen es Landwirten, die Ressourcennutzung wie Wasser, Pestizide und Düngemittel zu optimieren und gleichzeitig nachhaltige Anbaumethoden zu fördern.
• RegierungsinitiativeRegierungen weltweit erkennen das Potenzial der KI in der Landwirtschaft an und ergreifen proaktive Schritte, um ihre Einführung zu erleichtern. Diese Initiativen umfassen verschiedene Formen der Unterstützung, darunter Subventionen, Forschungsstipendien und Bildungsprogramme, die darauf abzielen, Landwirte mit dem Wissen und den Werkzeugen auszustatten, um KI-Technologien effektiv in ihre Betriebe zu integrieren. Diese konzertierte Anstrengung unterstreicht die Anerkennung von KI als transformative Kraft bei der Modernisierung des Agrarsektors und der Bewältigung der Herausforderungen der Lebensmittelsicherheit und Nachhaltigkeit.

Wichtige Herausforderungen

• Mangelndes BewusstseinDas Wachstum des KI-Marktes im Agrarbereich könnte aufgrund mangelnden Bewusstseins der Menschen, insbesondere in Entwicklungs- und unterentwickelten Ländern, auf Einschränkungen stoßen. Darüber hinaus behindert ein Mangel an Wissen über KI-fähige Geräte die Marktexpansion.
• DatenverfügbarkeitDatenverfügbarkeit und -qualität stellen erhebliche Herausforderungen für die effektive Umsetzung von KI in der Landwirtschaft dar. Während KI stark auf Daten angewiesen ist, fehlt zahlreichen Bauernhöfen die notwendige Infrastruktur, um große Datensätze zu sammeln und zu speichern. Darüber hinaus können Daten, selbst wenn sie verfügbar sind, fragmentiert, inkonsistent oder unvollständig sein, was die Wirksamkeit von KI-Algorithmen weiter beeinträchtigt.
• Kosten der Implementierung Die Kosten für die Implementierung von KI-Lösungen, die Ausgaben für Hardware, Software und Fachwissen umfassen, können insbesondere für kleinere landwirtschaftliche Betriebe eine erhebliche finanzielle Belastung darstellen. Diese Anfangsinvestition kann beträchtlich sein und könnte für Landwirte mit geringen Gewinnspannen abschreckend wirken.
• Datenschutz und SicherheitDie Nutzung von KI-Technologien in der Landwirtschaft bringt die Erfassung von Betriebsdaten mit sich, die oft vertrauliche Informationen enthalten. Landwirte äußern möglicherweise Bedenken hinsichtlich potenzieller Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen. Diese Bedenken rühren von der Anfälligkeit der Betriebsdaten für unbefugten Zugriff oder Missbrauch her und werfen Fragen zum Schutz vertraulicher Informationen auf.
• Technisches Fachwissen Die erfolgreiche Einführung und Nutzung von KI-Technologien erfordert oft ein bestimmtes Maß an technischem Fachwissen. In ländlichen Gebieten können Landwirte vor Herausforderungen stehen, da ihnen das erforderliche Fachwissen für den Betrieb und die Wartung komplexer KI-Systeme fehlt. Dieser Mangel an technischem Wissen kann die Einführung und Nutzung von KI-Lösungen behindern.

Wichtige Trends

• Präzisionslandwirtschaft mit KI und Drohnen KI analysiert Daten, die von Drohnen mit hochauflösenden Kameras und Sensoren erfasst werden, und enthüllt Details über den Gesundheitszustand der Pflanzen, die Bodenbeschaffenheit und die Feldeigenschaften. Landwirte können diese Informationen für gezielte Eingriffe wie Präzisionsbewässerung oder die lokale Anwendung von Pestiziden verwenden und so Ressourcennutzung und Ertrag optimieren.
• Aufstieg autonomer Fahrzeuge Fahrerlose Traktoren sind jetzt Realität und nutzen GPS-Technologie, um Felder zu navigieren, Grenzen zu erkennen und landwirtschaftliche Geräte zu bedienen. Diese Innovation kann potenziell den landwirtschaftlichen Umsatz steigern, indem sie Arbeitskosten senkt und längere Betriebszeiten ermöglicht.
• Aufstieg KI-gestützter DiensteDie Nachfrage nach KI-gestützten Diensten für Landwirte steigt rasant. Diese Dienste unterstützen Landwirte bei der Verwaltung von Daten verschiedener Sensoren, der Nachverfolgung von Vorgängen und dem Gewinnen wertvoller Erkenntnisse zur Verbesserung der Entscheidungsfindung. Durch den Einsatz von KI können Landwirte ihre Praktiken optimieren, was zu einer verbesserten Effizienz und Produktivität ihrer landwirtschaftlichen Betriebe führt.
• Nachhaltigkeit Der Einsatz von KI für nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken wird zunehmend wichtiger. KI hilft dabei, die Ressourcennutzung zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Umweltbelastung durch gezielte Bewässerung und reduzierten Pestizideinsatz zu minimieren.

Globaler Markt für KI in der Landwirtschaft - regionale Analyse

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für KI in der Landwirtschaft

Nordamerika

• Nordamerika hat eine starke Grundlage in der industriellen Automatisierung und ist daher gut für die Einführung von KI-Lösungen geeignet. Die Landwirte in der Region haben eine höhere Kaufkraft und sind offener für die Einführung neuer Technologien wie KI und das Internet der Dinge (IoT) für die Landwirtschaft.
• Die Regierungsinitiativen unterstützen die interne Entwicklung und Einführung von KI-Geräten für die Landwirtschaft. Die Region verfügt auch über eine florierende AgTech-Szene mit führenden Agrartechnologieanbietern wie Deere & Company und Microsoft sowie zahlreiche Startups, die sich auf KI für die Landwirtschaft spezialisiert haben.
• Der nordamerikanische KI-Markt in der Landwirtschaft ist durch Kooperationen zwischen Technologieanbietern, Agrarunternehmen, Forschungseinrichtungen und Startups gekennzeichnet. Diese Partnerschaften fördern Innovationen und die Entwicklung KI-gestützter Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Agrarsektors der Region zugeschnitten sind. Darüber hinaus treiben Investitionen in und Partnerschaften mit KI-Startups das Marktwachstum und den technologischen Fortschritt weiter voran.

Asien-Pazifik

• Die Region Asien-Pazifik wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein erhebliches Wachstum verzeichnen, das durch den zunehmenden Einsatz von KI-Tools in der Landwirtschaft getrieben wird. Indien und China, zwei der am schnellsten wachsenden Volkswirtschaften der Welt, setzen im Agrarsektor zunehmend KI-Technologien wie Fernüberwachung und prädiktive Analyse ein.
• Darüber hinaus ermutigt die steigende Nachfrage nach Smart Cities in diesen Volkswirtschaften Agrarunternehmen, KI-gestützte Lösungen und Dienste zu implementieren. Insbesondere China erlebt einen deutlichen Anstieg bei der Einführung von KI-Lösungen in der Landwirtschaft, was größtenteils auf den Eintritt der Alibaba Group in den Agrarmarkt mit ihrer KI-Technologie zur Unterstützung von Kleinbauern zurückzuführen ist.
• Regierungsinitiativen in der Region fördern die Einführung von KI in der Landwirtschaft aktiv durch Subventionen und Forschungsprogramme. Dieser proaktive Ansatz beschleunigt die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen, die auf landwirtschaftliche Betriebe zugeschnitten sind.

Globaler Markt für KI in der LandwirtschaftSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft ist nach Technologie, Angebot, Anwendung und Geografie segmentiert.

Markt für KI in der Landwirtschaft, nach Technologie

• Maschinelles Lernen
• Computer Vision
• Predictive Analytics

Basierend auf der Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen, Computer Vision und Predictive Analytics segmentiert. Das Segment des maschinellen Lernens wird den Markt für KI in der Landwirtschaft technologisch dominieren und den größten Anteil halten. Dieses Wachstum wird durch die große Verbreitung von Lösungen mit maschinellem Lernen durch Agrarorganisationen und Landwirte weltweit vorangetrieben. Außerdem entwickeln sich Farmmanagementsysteme durch die Integration von maschinellem Lernen zur Analyse von Sensordaten zu umfassenden Systemen künstlicher Intelligenz und verbessern so die Produktionskapazitäten. Infolgedessen wird erwartet, dass der Markt für maschinelles Lernen und Deep Learning ein erhebliches Wachstum erfahren wird.

KI im Agrarmarkt, nach Angebot

• Hardware
• Software
• Dienstleistung

Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Hardware, Software und Dienstleistung segmentiert. Innerhalb dieser gesamten Segmentierung wird das Softwaresegment voraussichtlich den größten Anteil am KI-Markt im Agrarmarkt halten, aufgrund der zunehmenden Nutzung von Software zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Effizienz und der wachsenden Nachfrage nach Echtzeit-Datenmanagementsystemen. Einige bekannte Beispiele für Software, die auf prädiktiver Analytik basiert, sind die Watson Decision Platform von IBM Corporation, die AI Sowing App von Microsoft und die See and Spray-Pestizid- und Herbizid-Verteilungssysteme von Deere & Unternehmen.

KI im Agrarmarkt, nach Anwendung

• Präzisionslandwirtschaft
• Ertragsüberwachung
• Feldkartierung
• Erntebeobachtung
• Wetterverfolgung und -vorhersage
• Bewässerungsmanagement
• Viehüberwachung
• Drohnenanalyse
• Landwirtschaftsroboter

Basierend auf der Anwendung ist der Markt segmentiert in Präzisionslandwirtschaft, Ertragsüberwachung, Feldkartierung, Erntebeobachtung, Wetterverfolgung und -vorhersage, Bewässerungsmanagement, Viehüberwachung, Drohnenanalyse und Landwirtschaftsroboter. Während des Prognosezeitraums wird das Segment Präzisionslandwirtschaft voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) aufweisen, hauptsächlich aufgrund seiner weit verbreiteten Nutzung zur Kartierung, Diagnose des Pflanzengesundheitszustands und Erleichterung der Entscheidungsfindung in Echtzeit. Präzisionslandwirtschaft ist eine der am schnellsten wachsenden landwirtschaftlichen KI-Anwendungen und unterstützt Landwirte bei der Optimierung von Ressourcen und der Kostensenkung.

Markt für KI in der Landwirtschaft, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf der Grundlage regionaler Analysen wird der globale Markt für KI in der Landwirtschaft in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika wird voraussichtlich im gesamten Prognosezeitraum den Marktanteil dominieren. Dies ist auf die weit verbreitete Einführung von KI-Technologie und Erntemanagementpraktiken durch große landwirtschaftliche Akteure zurückzuführen, die darauf abzielen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Aussaat zu verbessern. Die Region profitiert von Faktoren wie der gestiegenen Kaufkraft der Bevölkerung, kontinuierlichen Fortschritten bei der Automatisierung, erheblichen Investitionen in das industrielle Internet der Dinge und einem wachsenden Fokus der Regierung auf die inländische Produktion von KI-Geräten.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für KI in der Landwirtschaft“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Agribotix, Bayer CropScience AG, Case IH Agriculture, ClearAg Operations, Deere & Company, Farmers Edge Inc., Granular AG, Grownetics Inc., IBM, Mapshots Inc., SST Software. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und eine Marktranganalyse der oben genannten Akteure weltweit.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen bieten. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

KI im Agrarmarkt – aktuelle Entwicklungen

• Im Juni 2023 erhielt Carbon Robotics bei den AI Breakthrough Awards eine Auszeichnung für ihren LaserWeederTM, der als beste KI-basierte Lösung für die Landwirtschaft gefeiert wurde. Diese bahnbrechende Technologie, der bahnbrechende Laser-Unkrautbekämpfungsroboter auf dem Markt, hat erfolgreich über eine Milliarde Unkräuter beseitigt. Er nutzt die Leistung von KI, Lasern, Computervision und Robotik und bietet eine präzise Unkrautbekämpfung.
• Im November 2022 stellte DJI Agriculture die Mavic 3 Multispectral vor, die über ein hochmodernes multispektrales Bildgebungssystem verfügt. Dieses Gerät erfasst schnell Daten zum Pflanzenwachstum und zielt darauf ab, die Effizienz der Pflanzenproduktion zu steigern. Indem es auf die Bedürfnisse der Präzisionslandwirtschaft und der Umweltüberwachung eingeht, hilft es Landwirten weltweit, Kosten zu senken und ihr Einkommen zu steigern.
• Im Oktober 2022 hat Microsoft Research FarmVibes.AI als Open Source freigegeben. Diese Suite aus Technologien und Algorithmen für maschinelles Lernen priorisiert eine nachhaltige Landwirtschaft. FarmVibes.AI integriert verschiedene Datentypen, darunter Wettervorhersagen, Satellitenbilder und Drohnenaufnahmen, um landwirtschaftliche Praktiken zu verbessern.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT Analyse der wichtigsten Marktteilnehmer Die aktuellen und zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern beinhalten Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

Im Falle jeglicher <a href="https//www