智能农业市场规模和预测

2024 年智能农业市场规模价值 177.4 亿美元，预计到 2031 年将达到 388.6 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 10.30%。

• 智能农业是应用物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、无人机和数据分析等先进技术来改进农业技术。
• 智能农业使用这些技术来提高作物生产力、优化资源利用并减少环境影响。
• 智能农业应用包括精准农业，它使用传感器和 GPS 技术帮助农民更有效地施用水、肥料和农药；降低劳动力成本和提高生产率的自动化机械；以及提供有关土壤健康、天气状况和作物生长的关键数据的实时监测系统。
• 此外，这些技术使农业方法更加可持续和高效，从而有助于粮食安全和环境保护。

智能农业市场动态

塑造智能农业市场的关键市场动态包括：

关键市场驱动因素

• 技术整合：物联网、人工智能和遥感技术的进步使农民能够优化资源利用和生产力。这些技术通过提供有关农作物健康、土壤条件和天气模式的实时数据来实现精准农业，从而帮助人们做出更好的决策。
• 可持续性压力：由于环境问题和监管要求的增加，对可持续农业技术的需求日益增长。智能农业减少了水、肥料和农药的使用，从而降低了对环境的影响并支持了可持续的耕作方法。
• 劳动力短缺：城市迁移和农民人口老龄化导致农业部门出现严重的劳动力短缺。智能农业中的自动化和机器人技术可以通过完成种植、收获和作物监测等操作来弥补这些短缺，从而消除了对体力劳动的需求。
• 对高质量农产品的需求：消费者对高质量、可追溯和可持续种植的农产品的需求正在增加。智能农业技术优化了作物的生长环境，从而提高了作物的质量和产量。这不仅满足了客户的期望，而且还提高了食品生产系统的整体效率。

主要挑战：

• 初始成本高：智能农业技术所需的初始投资非常昂贵，特别是对于中小型农场而言。传感器、无人机、自动化机械和数据分析平台的成本都很高，这使得精打细算的农民不愿采用它们。
• 复杂性和技能差距：许多农民缺乏实施和管理智能农业系统所需的技术技能。整合众多技术的复杂性以及持续的数据管理和分析要求带来了巨大的障碍。
• 基础设施和连接问题：有效的智能农业需要一致的互联网连接和基础设施，而农村和偏远地区缺乏这些。如果没有稳定、高速的互联网连接，精准农业所必需的实时数据收集和分析功能将受到严重阻碍，从而影响市场需求。

主要趋势：

• 无人机和机器人技术的采用：无人机和机器人系统正用于农作物监测、航空成像和机械化收割等目的。这些工具不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少工人疲劳并提高耕作精度。
• 区块链可追溯性：区块链技术因其能够提高供应链的可追溯性和透明度而越来越受到农业领域的欢迎。它确保从农民到消费者的所有各方都能追踪农产品的来源，从而提高客户信任度并遵守安全要求。
• 关注农场管理软件：农场管理软件的集成趋势日益明显，该软件整合了来自多个来源的数据以创建农业活动的整体图景。该计划有助于做出数据驱动的决策，更有效地管理农场活动，并减少浪费和资源使用。

智能农业市场区域分析

以下是智能农业市场更详细的区域分析：

北美：

• 根据市场研究，预计北美将在预测期内占据主导地位。北美政府正积极鼓励智能农业，提供补助、补贴和监管支持，以提高粮食安全和可持续性。这些项目促进了农民采用先进的农业技术。
• 北美是技术创新的中心，包括物联网、机器人和人工智能的发展。这些技术正迅速融入农业，使农业经营更加高效，生产力水平也得到提高。
• 有机食品和本地食品在北美消费者中越来越受欢迎。智能农业技术有助于满足这些期望，因为它允许更精确和更可控的耕作，从而促进优质有机作物的生长。
• 此外，环境问题正在鼓励区域采用可持续农业实践。智能农业通过最大限度地利用资源和降低传统农业对环境的影响来促进这一趋势，这符合监管要求和消费者对可持续性的期望。

欧洲：

• 预计欧洲地区在预测期内将出现大幅增长。欧洲是研究和技术开发的全球领导者，拥有多项举措和融资机会来推动智能农业的发展。这促进了人工智能、物联网和精准农业等领域的创新，从而提高了农业产量和可持续性。
• 随着整个欧洲劳动力成本的上升，人们越来越需要农业自动化，以最大限度地减少对人力的依赖。自动拖拉机、无人机和机器人收割机越来越多地被用于成功管理这些成本。
• 此外，精准农业在欧洲越来越受欢迎，农民使用数据和分析来提高准确性和控制力。这种技术可最大限度地提高生产力和效率，同时最大限度地减少浪费和环境影响，其动机既是农民的兴趣，也是客户对可持续性的需求。

亚太地区：

• 预计亚太地区在预测期内的增长速度最高。亚太地区的人口增长率很高，这增加了粮食需求。智能农业技术通过提高作物产量和优化资源利用来帮助满足这一需求，这对于有效养活不断增长的人口至关重要。
• 即使在偏远地区，智能手机和互联网连接也激增。这种可访问性使得智能农业技术（如移动作物监测和管理软件）能够被纳入其中，从而得到广泛采用。
• 此外，亚太地区的气候变化对农业生产力有很大影响。智能农业提供天气预报、精准灌溉和作物健康监测等解决方案，这些解决方案对于应对不断变化的气候条件和减少其对农业的影响至关重要。

智能农业市场：细分分析

智能农业市场根据产品、农业类型、农场规模和地理位置进行细分。

智能农业市场，按产品

• 硬件
• 传感设备
• 软件
• 服务

根据产品，市场细分为硬件、传感设备、软件和服务。由于硬件在智能农业系统的实施和运行中发挥着关键作用，因此硬件部分估计将主导智能农业市场。传感器、GPS 系统、无人机和自动化机械都是在精准农业中发挥重要作用的硬件的例子。这些硬件组件对于收集和传输用于监测作物健康、土壤条件和环境影响的数据至关重要。此外，随着技术的进步，人们对更精密、更耐用的设备的需求日益增长，这些设备可以在提供精确数据的同时承受各种农业环境，这推动了该领域的扩张。

按农业类型划分的智能农业市场

• 精准农业
• 牲畜监测
• 精准水产养殖
• 精准林业
• 智能温室
• 其他

根据农业类型，市场分为精准农业、牲畜监测、精准水产养殖、精准林业、智能温室和其他。精准农业领域预计将在预测期内占据市场主导地位，因为它采用整体农场管理方法，利用信息技术确保农作物和土壤精确获得最佳健康和产量所需的营养。精准农业采用多种技术，包括 GPS 导航、控制系统、传感器、机器人、无人机、自动驾驶汽车和物联网 (IoT) 应用。这些技术使种植、施肥和收割更加精准、规范，从而提高效率和产量。此外，精准农业有助于减少浪费和化学应用（如化肥和杀虫剂），从而实现更可持续的农业方法。

按农场规模划分的智能农业市场

• 小型
• 中型
• 大型

根据农场规模，智能农业市场分为小型、中型和大型。预计大型农场将在预测期内占据市场主导地位，因为大型农场拥有巨大的财力和运营规模，这使得它们比小型农场更容易投资于先进的智能农业技术。大型农场更有可能使用广泛的智能农业系统，其中包括自动收割机、用于航空成像的无人机和先进的传感器网络等昂贵的设备。这些技术可帮助大型运营商优化其大规模农业运营，提高产量和效率，从而证明最初的大量投资是合理的。

按地理位置划分的智能农业市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地理位置，智能农业市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。预计北美将在预测期内占据市场主导地位。该地区拥有先进的基础设施和对物联网、人工智能和云计算等新兴技术的高接受率，所有这些技术对于智能农业都至关重要。北美的农民正在采取渐进的方式采用能够实现精准农业、自动化操作和数据驱动决策的技术。此外，美国和加拿大的政府政策通过旨在提高生产力和可持续性的拨款、补贴和研究工作积极鼓励农业创新。

主要参与者

“智能农业市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。市场的主要参与者是Deere & Company、Trimble, Inc.、AGCO Corporation、Topcon Positioning Systems、Raven Industries、Bayer AG、CNH Industrial NV、Kubota Corporation、Afimilk Ltd.、AgJunction, Inc.、AgeEagle Aerial Systems, Inc.、DeLaval、ETwater、Gamaya、LumiGrow, Inc. 和 The Climate Corporation。

我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师提供了对所有主要参与者的财务报表的洞察，以及其产品基准测试和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括上述参与者在全球范围内的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

智能农业市场的最新发展

• 2023 年 10 月，迪尔公司与瑞典的 Delaval 和挪威的 Yara 合作建立牛奶可持续发展中心和数字精准农业工具。这些合作让农民可以跟踪牲畜和肥料数据，从而做出明智、对环境负责的经济决策。
• 2023 年 4 月，AGCO Corporation 与 Hexagon 建立了战略合作关系，重点是增强 AGCO 的工厂装配和售后引导产品，从而促进精准农业技术和农业生产的进步。
• 2022 年 9 月，John Deere 在其库存中推出了三款新的 Deere 驱动的自走式牧草收割机（9500、9600 和 9700）。每种型号都迎合了承包商、客户收割者以及面临更高运营费用、更少收割窗口和合格劳动力短缺的奶制品和牲畜生产商的需求。
• 2021 年 4 月，Topcon Agriculture 推出了 AGM-1 和 AGS-2 手动引导和自动驾驶接收器，以及 Topnet Live 蜂窝、卫星和桥接校正服务（Realpoint、Starpoint、Skybridge）。这些技术应用于机械操作和相关任务，例如土壤准备、播种、作物护理和收割。跟踪位置数据对于作物优化非常重要。

报告范围

市场研究的研究方法：

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