Marktgröße für KI in der Landwirtschaft – nach Komponente, Technologie, Anwendung, Bereitstellungsmodus, Betriebsgröße, Prognose 2025 – 2034

KI in der Landwirtschaft Marktgröße

Die weltweite KI in der Agrarmarktgröße wurde im Jahr 2024 auf 4,7 Mrd. USD geschätzt und wird auf eine CAGR von 26,3 % zwischen 2025 und 2034 geschätzt.

Die Präzisionslandwirtschaft verfolgt die Maximierung der Erträge und optimiert den Einsatz von Ressourcen mit datengetriebenem Wissen, das den Einsatz von KI-Technologie in der Landwirtschaft vorangetrieben hat. Die Farmer wenden sich an AI-fähige Lösungen wie Bodensensoren, Satellitenbilder und variable Anwendungsgeräte, um Feldbedingungen zu verfolgen und Eingaben entsprechend anzupassen. Es reduziert den Abfall, erhöht die Produktivität und verbessert die Nachhaltigkeit, da die Nachfrage nach Lebensmitteln zunimmt und Land abnimmt, Präzision und Effizienz steigen. KI ermöglicht dies durch die Analyse immenser Datenmengen und die Bereitstellung von Echtzeit-Beratung, was sie zu einem Schlüsseltreiber der landwirtschaftlichen Tech-Revolution macht.

Obwohl die dringendste Herausforderung in der Landwirtschaft überall der Mangel an qualifizierter Arbeit ist, vor allem in Gebieten mit alternden landwirtschaftlichen Populationen. Autonome Traktoren, Ernteroboter und intelligente Drohnen werden durch die Verwendung von KI-Technologie eingesetzt, um die Lücke zu überbrücken, die Technologie verringert manuelle Arbeitsabhängigkeit, erhöht aber die operative Wirksamkeit.

AI-powered Equipment kann für längere Dauern fahren, monotone Funktionen mit Genauigkeit ausführen und basierend auf Echtzeit-Feldinformationen anpassen, mit steigenden Arbeitskosten und sinkender Belegschaftsverfügbarkeit wird die Implementierung von KI-basierter Automation zu einer zwingenden Maßnahme, die wesentlich zur Ausweitung von KI in der Landwirtschaft in Groß- und Mittelbetrieben beiträgt.

Regierungen auf der ganzen Welt fördern aktiv die Anwendung von KI in der Landwirtschaft mit Zuschüssen, Subventionen und Pilotprojekten. Sie zielen darauf ab, die alte Modezucht, die Verbesserung der Ernährungssicherheit sowie die Befürwortung des Schutzes von Kleinbauern neu zu organisieren. Die staatliche Beihilfe senkt sowohl die technischen als auch die Kostenengpässe beim Zugang zu KI als auch die motivierende Kreativität und wirkt damit als immenser Treiber für die Ausweitung des Agrarsektors auf den KI-Markt.

Zum Beispiel hat die Regierung in Indien im September 2024 die Digital Agriculture Mission und AI-basierte Agri-Tech-Initiativen initiiert. Smart Farming wird in der Europäischen Union durch die Gemeinsame Agrarpolitik (CAP) subventioniert, während amerikanische KI-Forschungsinvestitionen über USDA und DARPA bereitgestellt werden.

Der Klimawandel ist eine bedeutende Bedrohung für die Landwirtschaft, die zu instabilen Wetterbedingungen, Bodenerosion und steigendem Schädlingsdruck führt. KI-Technologien helfen Landwirten, diese Risiken zu vermeiden, indem sie prognostizierende Analysen für Wettervorhersagen, Krankheitsausbrüche und Ausfälle von Pflanzenausfällen bereitstellen. Mit auf vergangene und Echtzeitdaten geschulten maschinellen Lernmodellen kann AI bei der Optimierung von Plantagen, Bewässerungsanforderungen und Eingabeanwendungen unterstützen. Dieses zukunftsgerichtete Risikomanagement wird immer wichtiger, um die Lebensmittelsicherheit zu erhalten und die Ernteverluste zu minimieren. Die Notwendigkeit von KI-Lösungen, die die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft erhöhen, dürfte sich schnell erhöhen.

KI im Agrarmarkt Trends

• Die Einführung personalisierter landwirtschaftlicher Lösungen wird in der Landwirtschaft ein aufstrebender Trend in der KI sein. KI-Algorithmen werden personalisierte Empfehlungen und Lösungen anbieten, die auf bestimmte landwirtschaftliche Bedingungen, Anbauarten und Managementpraktiken zugeschnitten sind.
• Zum Beispiel, im März 2024, eine gemeinsame Anstrengung der Purdue University, der Cornell University und der Dale Bumpers National Rice Research Center führte zur Entwicklung eines maschinellen Lernmodells. Dieses Modell zeigt die Fähigkeit, die Auswirkungen der sich ändernden Klimamuster auf Reiserträge zu prognostizieren, durch eine variable Analyse, einschließlich der Wetterdynamik und der genetischen Eigenschaften, bietet das Modell wertvolle Einblicke in die Widerstandsfähigkeit zeitgenössischer Reissorten im Gegensatz zu ihren älteren Pendants.
• Der entscheidende Trend ist die Nutzung von KI mit Internet of Things (IoT) Geräten, Intelligente Sensoren sammeln Echtzeit-Informationen über Bodenbedingungen, Pflanzengesundheit und Klima, die von KI-Algorithmen gesehen werden, um handlungsfähige Erkenntnisse zu liefern. Dies macht kontinuierliche Überwachung, vorausschauende Wartung und gezielte Interventionen, vor allem Steigerung der Effizienz. Farmer können jetzt datengesteuerte Bewässerung, Düngung und Ernteentscheidungen treffen. Das Zusammenspiel von KI-, IoT- und Geospatialtechnologien verändert die Präzisionshaltung und ermöglicht intelligentere, skalierbare und automatisierungsintensive Betriebsabläufe.
• Die Annahme von AI-as-a-Service (AIaaS) ist ein Spielwechsler in der Landwirtschaft, insbesondere für mittel- und kleinformatige Farmen. Vorhandene Agri-Tech-Unternehmen und Startup-Unternehmen bieten nun Cloud-basierte Plattformen für AI unter Abonnements- oder Pay-per-Use-Basis. Solche Dienstleistungen bieten Fähigkeiten wie die Analyse von Pflanzenkrankheiten, Ertragsvorhersage und Präzisionsspritzen, ohne dass die Landwirte in schwere Hardware oder On-Premises-Analysen investieren müssen.
• Dies macht das Spielfeld für den Zugang zu ausgefeilter Technologie, die Verringerung der Zugangsbarrieren und die Steigerung der Aufnahme in Wachstumsmärkte. Mit steigender Konnektivität und mobilen Plattformen wird AIaaS wahrscheinlich als bevorzugtes Modell für die Bereitstellung intelligenter landwirtschaftlicher Lösungen weltweit auftreten.
• KI-getriebene Vorhersageanalytik wirkt als kritisches Werkzeug für Ertragsvorhersage, Marktplanung und Supply Chain Optimierung. KI-Modelle können Ernteergebnisse mit hoher Genauigkeit prognostizieren, indem alte Daten, Satellitenbilder, Wetterbedingungen und Echtzeit-Feldeingänge untersucht werden. Dies hilft Landwirten, für schlechtes Wetter zu planen und bessere Investitionen und Ernte Entscheidungen zu treffen. Die Regierungen und die Betriebe sind auch der Ansicht, dass die Strategien für Lagerung, Preisgestaltung und Verteilung vorweggenommen werden.

Trump Administration Tarife

• Die Abgaben der Trump-Administration auf chinesische Importe können die Produktionsökonomie von KI-basierten landwirtschaftlichen Anlagen stark beeinflussen. Die meisten Sensoren, IoT-Module, Prozessoren und Drohnenteile, die in KI-Anwendungen verwendet wurden, waren chinesischer Herkunft. Levien auf dieser Elektronik führten zu höheren Herstellungskosten für US-basierte Unternehmen und Agri-Tech-Startups. Dies erhöht die Preise für intelligente landwirtschaftliche Geräte für Endkunden und reduzierte auch die Annahme bei kleinen und mittleren Landwirten. Gerätehersteller verschluckten Verluste oder übergaben sie an die Nutzer, verzerrten die Erschwinglichkeit und drängten die Bereitstellungspläne aller AI-Landwirtschaftsprojekte zurück.
• In Reaktion auf US-Tarife legten China und andere Nationen auch ihre eigenen Tarife auf US-Farmprodukte. Dies verringerte das Ergebnis amerikanischer Landwirte, insbesondere Sojabohnen- und Maisbauern, die auf Exporte angewiesen waren, mit geringeren Erträgen, die meisten Bauern verlagerten Investitionen in neue Technologien wie AI-basierte Lösungen wie Präzisionslandwirtschaft und vorausschauende Analytiksoftware. Die KI-Adoption in der Landwirtschaft fiel während der Handelskriegszeit insbesondere in exportorientierten Gebieten. Dies führte zu Marktunsicherheit, die die Finanzierung und Umsetzung von KI-Pilotprojekten zur Aufwertung von Farmen beeinflusste.
• Obwohl die Tarife die Importe und die Preise unterbrochen haben, haben sie unbeabsichtigt in der KI- und der Agri-Tech-Hardware einige inländische Innovationen gemacht. Amerikanische Unternehmen suchten nach lokalen Ersatz für Sensoren, Prozessoren und autonome Systeme, um die Abhängigkeit von chinesischen Lieferketten zu verringern. Kurzfristig kann diese Veränderung die Produktentwicklungszyklen mit erhöhten Vorlaufzeiten verlangsamen und die Vermarktung von KI-Werkzeugen in der Landwirtschaft zurückdrängen. Vor allem Startups und kleine Technologieunternehmen wurden aufgrund dünner Margen getroffen. Obwohl die Tarife die Resilienz der Lieferkette förderten, dienten sie während ihrer Umsetzung auch als Zug auf Marktdynamik.

KI in der Agrarmarktanalyse

Basierend auf der Komponente wird die KI im Agrarmarkt in Lösung und Service aufgeteilt. Das Lösungssegment übertrifft im Jahr 2024 einen Wert von über 3,3 Milliarden US-Dollar und wird bis 2034 auf über 31 Milliarden US-Dollar projiziert, was durch den dringenden Bedarf an erhöhter Effizienz, Nachhaltigkeit und Produktivität in der Lebensmittelproduktion getrieben wird.

• KI-basierte Lösungen umfassen eine Vielzahl von Anwendungen wie Pflanzenschutzüberwachung, Krankheitserkennung, Präzisionspflanzung, intelligente Bewässerung und Ertragsprognose. Diese Software-Plattformen analysieren Daten von Sensoren, Drohnen und Satellitenbildgebung, um den Landwirten nützliche Informationen zu geben.
• Da sie für verschiedene Kulturen, Geographien und landwirtschaftliche Praktiken konfiguriert werden können, halten KI-Lösungen eine immense Skalierbarkeit. Ihre Flexibilität und Anwendbarkeit in der gesamten Wertschöpfungskette der Landwirtschaft, die von der Bodenaufbereitung bis zur Nachbearbeitung beginnt, macht sie erschwinglicher und effektiver als einzelne Dienstleistungen. Durch diese breite Anwendbarkeit wird die Marktherrschaft von KI-Lösungen gegenüber servicebasierten Lösungen gefördert.
• Die meisten AI-Agrarlösungen sind Cloud-basiert und benutzerfreundlich, so dass sie einfach auf Farmen jeder Größe implementiert werden. Solche Plattformen arbeiten typischerweise mittels mobiler Anwendungen, Dashboards oder Online-Portale mit minimaler technischer Expertise. Farmer können Echtzeit-Informationen über Wettermuster, Schädlingsausbrüche und Ernteerträge von entfernten Standorten tippen. Die einfache Aktualisierung und Skalierung dieser Systeme ohne die Notwendigkeit von physischen Hardware-Installationen verringert auch ihre Kosten und Komplexität, mit zunehmender ländlicher Internetdurchdringung, die Nachfrage nach verfügbaren AI-Lösungen holt beschleunigt die weitere Zementierung des Softwaresegments als Branchenführer.
• KI-Software-Lösungen sind extrem flexibel und können mit aktuellen landwirtschaftlichen Geräten, ERP-Systemen und Drittanbieter-Plattformen integriert werden. Dies gibt großen Betrieben und Genossenschaften die Möglichkeit, KI-Tools nach ihren spezifischen Anforderungen anzupassen, sei es Präzisionsspritzen, Vorhersageanalysen oder Pflanzenlebenszyklusmanagement.
• Im Gegensatz zu arbeitsintensiven und generischen Servicemodellen bieten softwarebasierte Angebote modulare Updates, Echtzeit-Updates und API-Integrationen. Diese Funktion, mit verschiedenen Betriebsmodellen kompatibel zu sein, macht KI-Lösungen die Wahl sowohl von Firmenfarmen als auch von Kleinbauern, nachhaltiger Wachstums- und Marktherrschaft im globalen KI-Ökosystem der Landwirtschaft.
• So ermöglicht Microsofts Azure Data Manager für Landwirtschaft, kombiniert mit generativen AI-Tools wie AgPilot, Landwirten, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, darunter IoT-Geräte und ERP-Systeme. Dies erleichtert Echtzeit-Einsichten in die Bodengesundheit, die Erntebedingungen und die Wettervorhersagen, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und der Produktivität.

Basierend auf der Technologie wird die KI im Agrarmarkt in maschinelles Lernen, Computer Vision und vorausschauende Analyse eingeteilt. Das Machine Learning Segment hält 2024 einen großen Marktanteil von rund 50 % und wird voraussichtlich deutlich wachsen.

• Machine Learning Algorithmen sind besonders gut bei der Parsing großen Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten in der Landwirtschaft, um genaue Vorhersagen zu machen. Das maschinelle Lernen wird umfassend für die Ertragsvorhersage, die Erkennung von Krankheiten in Kulturen und die Vorhersage von Schädlingsbefall angewendet. Machine Learning Modelle verbessern und bessere Empfehlungen machen, da neue Daten angesammelt werden.
• So integriert IBMs Watson Decision Platform for Agriculture im Februar 2025 AI, Wetterdaten, IoT und Blockchain, um Landwirten Werkzeuge zur Verwaltung von Kulturen, zur Überwachung von Bedingungen und zur Optimierung der Ressourcennutzung zu bieten.
• Im Gegensatz zu Technologien mit engen Anwendungen ist das maschinelle Lernen vielseitig und unterstützt viele AI-getriebene Agrarlösungen. Von intelligenter Bewässerung und Präzisionszucht bis hin zu Marktprognosen und automatisierten Maschinen verlassen sich die meisten KI-Systeme auf ML-Algorithmen. Es ermöglicht Echtzeit-Entscheidungsfindung durch Lernen von Live- und historischen Datenströmen. Solche Unternehmen wie Climate LLC, Microsoft und IBM nutzen ML, um Plattformen zu fördern, die Kleinbauern und große landwirtschaftliche Unternehmen gleichermaßen unterstützen.
• Machine Learning-Modelle sind sehr skalierbar und können auf Cloud-Plattformen gehostet werden, so dass sie für Landwirte und Agrarunternehmen von jedem Standort zugänglich gemacht werden, da Internetdurchdringung und Smartphone-Nutzung in ländlichen Geographien zunehmen, werden ML-basierte Anwendungen auch in Schwellenländern weit verbreitet. Cloud-basierte ML-Lösungen ermöglichen konstante Updates, kollektive Erkenntnisse und adaptives Lernen, während die Kosten im Check-in gehalten werden.
• Machine Learning bildet das Rückgrat zukünftiger Technologien wie generative KI, autonome Traktoren und Robotersprüher. Machine Learning erleichtert die Echtzeit-Objekterkennung für Anwendungen wie Unkrauterkennung, Tierbeobachtung und Ertragsvorhersage mithilfe von Luftbildern. Industrie Majors und Startups gleichermaßen setzen auf ML-basierte Technologien mit hoher Genauigkeit und Effizienz. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning die Integration von Daten von IoT-Geräten, Drohnen und Wettersensoren, um ganzheitliche Modelle zu bilden, die andere Technologien nicht übereinstimmen können. Diese laufende Investition und Innovation bedeutet, dass das maschinelle Lernen weiterhin die führende und einflussreichste Technologie in der KI-basierten Landwirtschaft ist.

Auf der Grundlage der Anwendung wird die KI im Agrarmarkt in die Überwachung von Pflanzen und Böden, Tiergesundheitsüberwachung, intelligentes Sprühen, Präzisionszucht, Landwirtschaftsroboter, Wetterdaten und Prognosen und andere segmentiert. Das Segment Präzisionsbau hielt 2024 einen Marktanteil von über 33%.

• Precision Farming verwendet KI, um riesige Datenmengen von Bodensensoren, Satellitenbildern und Wetterstationen zu verarbeiten. Durch die Nutzung dieser Daten durch maschinelle Lernalgorithmen können Landwirte die Ernteerträge genau vorhersagen und potenzielle Probleme wie Krankheiten, Schädlinge oder Nährstoffmangel erkennen.
• Machine Learning Algorithmen können Umgebungsbedingungen in Echtzeit überwachen und Ressourcenzuweisungsvorschläge auf Basis exakter Anforderungen machen. Beispielsweise kann KI erkennen, wo ein Feld eine Bewässerung oder die Anwendung bestimmter Nährstoffe benötigt, so dass Ressourcen nur bei Bedarf genutzt werden. Dies ist kostspielig zusammen mit der Förderung der ökologischen Nachhaltigkeit durch die Minimierung von Ressourcen und die Vermeidung von Übernutzung von Wasser oder Chemikalien, die typische Probleme in der traditionellen Landwirtschaft sind.
• Präzisionslandwirtschaft verbindet KI mit Automatisierungstechnologien wie autonomen Traktoren, Erntern und Drohnen, die den Bedarf an menschlicher Arbeit drastisch reduzieren. Diese KI-basierten Maschinen können Aktivitäten wie Aussaat, Unkraut und Ernte mit wenig menschlichen Eingriffen durchführen. Mit Hilfe von GPS- und Echtzeitdaten führen diese Systeme mit großer Präzision durch, so dass die Arbeit zur richtigen Zeit und mit wenig Platz für Fehler abgeschlossen ist. Die Automatisierung dient auch dazu, die Arbeitskosten zu minimieren und die Effizienz der Betriebsabläufe zu verbessern, wodurch die Landwirte ihre Betriebsabläufe erweitern können, ohne dass Qualität und Konsistenz bei der Bewirtschaftung von Kulturpflanzen geopfert werden.
• AI-Algorithmen können Daten aus einer Vielzahl von Quellen verarbeiten, einschließlich Drohnen, Sensoren und Wetterberichte, wiederholt, um rechtzeitige Empfehlungen und Erkenntnisse zu liefern. Mit, KI-Systeme werden intelligenter und angepasst, um Bedingungen zu ändern und effektiver und präziser bei Entscheidungen über die Gesundheit von Pflanzen, Bewässerung und Schädlingsbekämpfung. Diese dynamische und sich ändernde Strategie sorgt dafür, dass die Landwirte schnell auf unvorhergesehene Chancen und Bedrohungen reagieren können, ihre Produktivität optimieren und Bedrohungen minimieren können.

Nordamerika dominierte die KI im Agrarmarkt mit einem Anteil von über 36 % im Jahr 2024 und die USA führen den Markt in der Region.

• Die Vereinigten Staaten sind weltweit führend in der technologischen Innovation vor allem in der künstlichen Intelligenz und der Präzisionslandwirtschaft. Große Technologieunternehmen wie Microsoft, IBM und John Deere haben erhebliche Investitionen in KI und maschinelles Lernen zur Entwicklung der landwirtschaftlichen Produktivität getätigt. Die USA verfügen zudem über ein starkes Forschungs- und Entwicklungs-Ökosystem mit Universitäten und Regierungsprogrammen, die landtechnische Fortschritte vorantreiben. Diese Durchbrüche, die durch hohe Investitionen und Fähigkeiten gestützt werden, setzen die USA vor anderen in der Anwendung von KI für die Landwirtschaft, was ihre Führung auf dem Weltmarkt erleichtert.
• Amerikanische Bauern haben leicht AI-basierte Technologien wie Präzisionslandwirtschaft, Selbstfahrende Maschinen und Anlagenerkrankungen Überwachungssysteme übernommen. Eine ausreichend entwickelte High-Speed-Internet-Infrastruktur, IoT-Gadgets und große Datenverfügbarkeit helfen, die Integration von KI-Technologien zu erleichtern. Diese Massenannahme wird durch die Fähigkeit von KI gefördert, die Produktivität zu erhöhen, die Effizienz zu erhöhen und die Kosten zu senken. Die Skalierbarkeit dieser Technologien und ihr etablierter Erfolg in der US-Agrarwirtschaft positionieren das Land als führender Anbieter von KI-Agraranwendungen.
• Die Vereinigten Staaten haben ein robustes Ökosystem von Agribusinesses und Startups, die KI-Lösungen für die Landwirtschaft schaffen. Solche Unternehmen wie Climate Corporation (besitzt von Bayer), aWhere Inc. und Gamaya haben ihren Hauptsitz in den USA und zeichnen den Kurs für die digitale Landwirtschaft aus. Diese Bündelung von Talent und Einfallsreichtum schafft einen Wettbewerbsvorteil, der es US-basierten Unternehmen ermöglicht, den Hahn im AI-getriebenen Agrar-Tech-Markt zu regieren. Darüber hinaus ist die Risikokapitalinvestition in Agri-Tech-Startups hoch und bietet kontinuierliches Wachstum und Entwicklung im US-Markt.
• Zum Beispiel erreichte Farm Wise, ein Startup, im November 2024 bemerkenswerte Meilensteine mit dem kommerziellen Start von Vulcan, der Ende 2023 die Lieferungen begann und das ganze Jahr über skalierte. Vulcan stellt schnell Produktivitätsrekorde fest, die über 8 Hektar in einer einzigen Schicht abdecken und Kosteneinsparungen von bis zu $5.000 pro Tag für Landwirte liefern.

Die KI im Agrarmarkt in China wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 ein beträchtliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Chinas Regierung hat die Initiative ergriffen, die Landwirtschaft als wesentlicher Bestandteil ihrer gesamten ländlichen Revitalisierungsstrategie zu machen. Politiken wie der Smart Agriculture Action Plan (2024–2028)" fördern die KI-Adoption in allen landwirtschaftlichen Aktivitäten, einschließlich der Ernteverfolgung, Ertragsprognose und intelligente Bewässerung. Mit diesen Politiken und Investitionen in die digitale Infrastruktur treibt die Regierung den Einsatz von KI-Technologien in ländlichen Regionen schneller voran und eröffnet im nächsten Jahrzehnt ein robustes Marktwachstum.
• China investiert auch in intelligente landwirtschaftliche Infrastruktur, einschließlich AI-basierte Drohnen, autonome Traktoren und IoT-basierte Sensoren. Alle diese Instrumente werden hauptsächlich in Großbetrieben in Provinzen wie Heilongjiang und Innere Mongolei verwendet, mit verbesserter ländlicher Internetdurchdringung und sinkenden Kosten für fortschrittliche Maschinen, kleine und mittlere Betriebe übernehmen jetzt auch KI-Lösungen durch die Ausweitung der Marktgröße für KI-basierte Landwirtschaftstechnologien.
• So präsentierte XAG im November 2024 auf der XAAC 2024 auf der XAAC 2024 Konferenz ihre 2025 Produktpalette und betonte ein voll integriertes intelligentes Landwirtschaftsökosystem. Zu den wichtigsten Neuerungen gehören die P150 Landwirtschaftliche Drohne; verfügt über eine 70 kg Nutzlast und eine Fluggeschwindigkeit von 18 m/s, die in der Lage sind, bis zu 26 Hektar pro Stunde zu sprühen oder 2,167 kg pro Stunde zu verteilen. Es unterstützt autonome Operationen über die XAG One App mit intelligenter Routenplanung und variabler Anwendung.
• Mit seiner großen Bevölkerung und dem steigenden Bedarf an Nahrungsmitteln erhöht China den Druck, die landwirtschaftliche Produktivität mit der Herausforderung der Land- und Wassergrenzen zu steigern. KI-Technologien bieten skalierbare Lösungen für die prädiktive Pflanzenmodellierung, die Erkennung von Krankheiten frühzeitig und die Präzisionsauslastung von Ressourcen, die für die Ernährungssicherheit und die Klimanachgiebigkeit unerlässlich sind. Da sich die Klimavariabilität ausweitet, ist China bereit, den Einsatz von KI in der Landwirtschaft zu beschleunigen, um das Risiko zu reduzieren und die Nahrungsmittelproduktion zu stabilisieren.

Der Markt für KI in der Landwirtschaft in Saudi-Arabien dürfte sich von 2025 bis 2034 deutlich ausweiten.

• Scarce Arable Land und eine wachsende Bevölkerung, Saudi-Arabien verlässt sich auf KI, um die lokale Nahrungsmittelproduktion zu erhöhen. KI-Technologien werden in der vertikalen Landwirtschaft, der Gewächshausautomatisierung und der Schädlingserkennung eingesetzt, um den Ertrag im herausfordernden Wüstenklima zu optimieren. Diese Technologien sind von entscheidender Bedeutung, um die Selbstverantwortung von Lebensmitteln zu erhöhen und die Notwendigkeit von Importen zu verringern, die sich perfekt an nationale Lebensmittelsicherheitsprogramme anpasst.
• Saudi-Arabien entwickelt durch Regierungsbeschleuniger, Venture Capital Investments und Kooperationen mit internationalen Technologieunternehmen ein erfolgreiches Start-up-Umfeld von Agri-tech. Startups wie Red Sea Farms und Nawah Scientific beinhalten KI in Gewächshausbetrieben und Kulturoptimierung. Diese Technologien werden von Institutionen wie der King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) unterstützt, wodurch das Königreich zu einem neuen Knotenpunkt für landwirtschaftliche KI-Innovation wird.
• Die Vision 2030 von Saudi-Arabien zielt darauf ab, die landwirtschaftliche Nachhaltigkeit und die Ernährungssicherheit zu gewährleisten und hat maximalen Fokus darauf gelegt, was AI zu einem zentralen Treiber für die Umgestaltung der traditionellen Landwirtschaft macht. Das Ministerium für Umwelt, Wasser und Landwirtschaft (MEWA) hat mehrere Initiativen eingeleitet, um die intelligente Landwirtschaft wie AI-getriebene Bewässerung, Drohnenoperationen und digitale Überwachungssysteme zu verbessern. Diese Initiativen bilden eine starke Grundlage für die Umsetzung von KI im Agrarsektor.
• MEA leidet mit starkem Wassermangel vor allem in Gebieten wie Nordafrika und dem Nahen Osten. Präzisionsbewässerungssysteme mit KI optimieren den Wasserverbrauch, indem sie Bodenfeuchte, Wetterbedingungen und Erntebedarf sehen. Die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien investieren in intelligente Landwirtschaft, um die Wassernutzungseffizienz zu haben. Der kritische Bedarf an nachhaltigem Ressourcenmanagement treibt das Wachstum der KI-Technologien in der Landwirtschaft in der gesamten Region voran.

KI in der Landwirtschaft Marktanteil

• Die Top 7-Unternehmen in der Landwirtschaft sind John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science, Valmont Industries (Prospera Technologies) und Trimble. Sie halten gemeinsam einen Marktanteil von über 45 % in der künstlichen Intelligenz auf dem Agrarmarkt.
• John Deere enthält KI in autonomen Traktoren, Präzisions-Pflanzung und Analytik mit maschinellem Lernen zur Förderung der Produktivität. Mit dem Erwerb von Blue River Technology hat es seine Fähigkeiten in KI in der Computer-Vision und Echtzeit-Entscheidungsfindung für das Erntemanagement verbessert.
• Microsoft befähigt die digitale Landwirtschaft mittels seiner Azure FarmBeats-Plattform, die AI und IoT zur Erfassung und Analyse von landwirtschaftlichen Daten nutzt. Es unterstützt intelligentere Entscheidungsfindung in der Pflanzenschutz-, Bewässerungs- und Ertragsprognose, die zu einer skalierbaren und nachhaltigen Landwirtschaft führt.
• Corteva hat KI, um die Auswahl der Samen, den Pflanzenschutz und die Schaffung von Trait zu optimieren. Durch ausgeklügelte Analytik-Plattformen und Partnerschaften macht es Landwirten mit zielführender Intelligenz eine Steigerung der Produktivität, der ökologischen Stewardship und des Widerstandsmanagements auf globalen Farmen.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture nutzt KI-, Wetter- und Satellitenbilder, um prädiktive Erkenntnisse zu liefern. Es hilft den Landwirten mit Vorschlägen zur Anpflanzung, Bewässerung und Schädlingsbekämpfung und zur Erhöhung der Präzisionszucht und zur Minimierung von Ressourcenschwendung.
• Durch seine digitale Division, Climate LLC, bietet Bayer die FieldView-Plattform, mit AI, um Feldvariabilität zu verfolgen, Eingänge zu optimieren und Ausbeuten vorherzusagen. Es bietet datengesteuerte Entscheidungsfindung, die zu Betriebseffizienz und Ernteertrag führte.
• Valmonts Erwerb von Prospera umfasst KI in Schwenkbewässerungssysteme, die eine präzise Bewässerung mit Echtzeit-Feldinformationen und Kulturbild ermöglichen. Dies optimiert den Wasserverbrauch bei maximaler Ausbeute und verwandelt Bewässerung in ein intelligentes automatisiertes System.
• Trimble nutzt AI, um GPS-gesteuerte Präzisionslandwirtschaft mit variabler Rate Anwendung und Autoführer zu implementieren. Seine intelligenten vernetzten landwirtschaftlichen Produkte dienen der Echtzeitanalyse von Daten, die zu einer verbesserten Bepflanzung, Düngung und Ernteergebnisse für verschiedene landwirtschaftliche Unternehmen führen.

KI in den Agrarmarktgesellschaften

Hauptakteure der KI in der Landwirtschaft sind:

• eine Ort
• Bayer Crop Science (Climate LLC)
• Corteva
• Gamaya
• IBM
• John Deere
• Microsoft
• Taranien
• Trimble
• Valmont Industries

Die künstliche Intelligenz im Agrarmarkt ist auf revolutionäres Wachstum ausgerichtet, aufgrund technologischer Innovationen und weltweiter Forderung nach nachhaltiger Landwirtschaft. Autonome Traktoren und Präzisionsbewässerung von AI-getriebenen Schädlingsprognosen, Innovationen machen die Landwirtschaft effizienter, sparen Ressourcen und lösen wichtige Fragen der Lebensmittelsicherheit. Wichtige Unternehmen wie John Deere, Bayer Crop Science und Microsoft investieren zusammen mit aufstrebenden Startups stark in skalierbare KI-Technologien.

Die Vereinigten Staaten sind aufgrund ihrer überlegenen Infrastruktur, des robusten Start-up-Ökosystems und der hohen FuE-Ausgaben immer noch der globale KI-Führer in der Landwirtschaft. Mittlerweile kommen Länder wie der Nahe Osten und China schnell voran, die KI verwenden, um sich mit Wasserknappheit und Importabhängigkeit von Lebensmitteln zu befassen. Nationen wie Saudi-Arabien integrieren nationale Pläne wie Vision 2030 mit aggrotech-Wachstum, was die Annahme von KI auf den ariden Gebieten hervorruft. Diese lokalen Initiativen, die von staatlichen Ressourcen unterstützt werden, und die zunehmende private Zusammenarbeit bilden ein wettbewerbsfähiges und kollaboratives globales Umfeld für AI-getriebene landwirtschaftliche Innovation.

KI wird eine beherrschende Rolle bei der Entwicklung der Präzisionslandwirtschaft spielen, die Ertragskraft maximieren und die Nachhaltigkeit der Ressourcen beibehalten. Dennoch würde eine effektive Adoption nachhaltige Ausgaben für digitale Infrastruktur, landwirtschaftliche Alphabetisierung und Cyber-Sicherheit verlangen. Eine trilaterale Zusammenarbeit von Regierungen, Unternehmen und Forschungseinrichtungen wäre für die Bereitstellung von KI integrativ und in großem Umfang wichtig. Die KI wird nicht nur die Landwirtschaft unterstützen, wenn Innovation tiefer eindringt und sich ausdehnt, sondern ihr Schicksal grundlegend umgestaltet.

KI in der Landwirtschaft Nachrichten

• Im Januar 2025, John Deere enthüllte eine Reihe von autonomen Geräten auf der CES 2025, einschließlich des 9RX Traktors der zweiten Generation mit AI-basierten Autonomie-Kits. Das Gerät verfügt über Computer-Vision, KI und Kamera-Systeme, um landwirtschaftliches Gelände zu durchqueren, Arbeitsknappheit zu lösen und Produktivität zu maximieren. Nebenbei, John Deere kündigte auch sein 2025 Startup Collaborator Programm an, in dem es mit sechs hochmodernen Unternehmen zusammenarbeitete, um Technologien wie 3D-Erdbildung, 4D LiDAR und drahtloses Laden zu diskutieren, um weitere KI in Land- und Bauunternehmen einzuführen.
• Im März 2024 entwarf Bayer einen Piloten einer fachkundigen generativen KI-Plattform, die in Partnerschaft mit Microsoft geschaffen wurde. Die Plattform nutzt die unternehmensinternen agronomischen Daten von Bayer und die AI-Prowess von Microsoft, um Landwirten und Agronomen schnelle präzise Antworten auf Fragen rund um das Erntemanagement und die Bayer-Produkte zu geben. Die einfach zu bedienende Plattform beantwortet natürliche Sprachfragen, die in wenigen Sekunden kompetente Antworten geben und die Entscheidungsfindung und Produktivität der Landwirte verbessern sollen.
• Im März 2024 entwickelt die Agroz Group Sdn Bhd, ein malaysisches Agrartechnologieunternehmen, ihren Agroz Copilot für Landwirte und Agroz Farm Operating System mit Unterstützung von Microsoft AI und Cloud-Lösungen. Durch die Integration einer Reihe von fortschrittlichen Technologien wie IoT-Sensoren, AI, Datenanalysen, Automatisierung, Umweltkontrollsysteme und Wassermanagement-Lösungen will Agroz hochdigitalisierte und automatisierte Operationen für seine Indoor-Haltebetriebe schaffen. Diese Farmen produzieren nährstoffreiches, Pestizidfreies, sauberes Gemüse täglich, das Know-how in der Agrar- und Pflanzenwissenschaft zusammen mit modernster Technologie, einschließlich Edge Computing und 5G-Kommunikation, nutzt.
• Im Januar 2024, geplant für die Veröffentlichung in der ersten Welle von 2024 vom 1. April bis 30. September, enthüllte Microsoft seinen Plan, seine Industrie Clouds mit innovativen generativen künstlichen Intelligenz Funktionen zu verbessern. Dieses Update ist eine Antwort auf wertvolle Eingaben von Kunden und Partnern. Die Erweiterungen umfassen eine Reihe neuer Funktionen in verschiedenen Bereichen, darunter Microsoft Cloud for Retail, Azure Data Manager for Agriculture, Microsoft Cloud for Financial Services, Microsoft Cloud for Sustainability, Microsoft Cloud for Healthcare, Microsoft Cloud for Nonprofit und Microsoft Cloud for Sovereignty.

Der Bericht über die KI in der Agrarmarktforschung enthält eine eingehende Erfassung der Industrie, mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (USD Million) von 2021 bis 2034, für folgende Segmente:

Markt, by Component

• Lösung
• Service

Markt, nach Technologie

• Lernen von Maschinen
• Computer Vision
• Prädiktive Analyse

Markt, nach Anwendung

• Korn- und Bodenüberwachung
• Gesundheitsüberwachung im Viehbestand
• Intelligentes Sprühen
• Präzisionsbau
• Landwirtschaftsroboter
• Wetterdaten und Prognosen
• Sonstige

Markt, Durch Bereitstellung Modus

• Cloud-basiert
• On-Premises

Markt, nach Betriebsgröße

• Kleine Bauernhöfe
• Mittlere Betriebe
• Großbetriebe

Die vorstehenden Informationen sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Singapur
  • ANZ
  • Südostasien
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika