Dimensioni del mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura: per componente, per tecnologia, per applicazione, per modalità di distribuzione, per dimensione dell'azienda agricola, previsioni 2025-2034

AI in agricoltura dimensione del mercato

L'AI globale nella dimensione del mercato agricolo è stata valutata a 4,7 miliardi di dollari nel 2024 ed è stimato a registrare un CAGR del 26,3% tra il 2025 e il 2034.

L'agricoltura di precisione persegue massimizzare i rendimenti e ottimizzare l'uso delle risorse utilizzando la conoscenza basata sui dati che ha spinto l'uso della tecnologia AI in agricoltura. Gli agricoltori si rivolgono a soluzioni abilitate all'IA come sensori del suolo, immagini satellitari e apparecchiature di applicazione a tasso variabile per monitorare le condizioni del campo e regolare gli input di conseguenza. Riduce i rifiuti, aumenta la produttività e migliora la sostenibilità, in quanto la domanda di aumenti di cibo e diminuzioni di terreni agricoli, precisione ed efficienza sono fondamentali. L'intelligenza artificiale lo consente analizzando immense quantità di dati e dando consigli in tempo reale, rendendolo un driver chiave della rivoluzione tecnologica agricola.

Anche se la sfida più urgente in agricoltura ovunque è la mancanza di manodopera qualificata, soprattutto in aree con popolazioni contadine invecchiamento. I trattori autonome, i robot di raccolta e i droni intelligenti vengono messi in uso utilizzando la tecnologia AI per colmare il divario, la tecnologia riduce la dipendenza manuale del lavoro, ma aumenta l'efficacia operativa.

L'attrezzatura basata sull'intelligenza artificiale può guidare per durate più lunghe, eseguire funzioni monotoniche con precisione, e regolare in base alle informazioni sul campo in tempo reale, con l'aumento dei costi di lavoro e la diminuzione della disponibilità della forza lavoro, l'implementazione dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale diventa una misura imperativa, contribuendo in modo significativo all'espansione dell'intelligenza artificiale in agricoltura in grandi e medie aziende.

I governi di tutto il mondo incoraggiano attivamente l'applicazione dell'IA in agricoltura con sovvenzioni, sovvenzioni e progetti pilota. Essi mirano a riorganizzare la vecchia coltura della moda, migliorare la sicurezza alimentare, nonché promuovere la protezione dei piccoli agricoltori. L'aiuto governativo riduce sia i vincoli tecnici che i costi nell'accesso all'AI, sia la motivazione della creatività, agendo così come un immensa guida verso l'ampliamento del settore agricolo utilizzando il mercato AI.

Ad esempio, nel settembre 2024 il governo indiano ha avviato la Digital Agriculture Mission e le iniziative Agri-tech basate sull'IA. L'agricoltura intelligente è sovvenzionata nell'Unione europea dalla politica agricola comune (CAP) mentre gli investimenti di ricerca dell'IA americana sono forniti tramite USDA e DARPA.

Il cambiamento climatico è una minaccia significativa per l'agricoltura che provoca condizioni meteorologiche instabili, erosione del suolo e crescenti pressioni sui parassiti. Le tecnologie dell'AI aiutano gli agricoltori ad evitare questi rischi fornendo analisi predittive per le previsioni meteorologiche, gli scoppi di malattie e le situazioni di fallimento delle colture. Con i modelli di machine learning formati su dati passati e in tempo reale, l'IA può aiutare a ottimizzare i programmi di impianto, i requisiti di irrigazione e le applicazioni di input. Questa gestione del rischio previsionale sta diventando sempre più essenziale per mantenere la sicurezza alimentare e ridurre al minimo le perdite delle colture. Man mano che aumentano le pressioni sul clima, la necessità di soluzioni AI che aumentano la resilienza e la sostenibilità in agricoltura è probabile che aumentino rapidamente.

AI in Agricoltura Mercato Tendenze

• L'adozione di soluzioni agricole personalizzate sarà un trend emergente in AI nel settore agricolo. Gli algoritmi AI offriranno raccomandazioni e soluzioni personalizzate su misura per specifiche condizioni agricole, tipi di colture e pratiche di gestione.
• Ad esempio, nel marzo 2024, uno sforzo congiunto che coinvolge Purdue University, Cornell University, e il Dale Bumpers National Rice Research Center ha portato allo sviluppo di un modello di machine-learning. Questo modello mette in mostra la capacità di prevedere l'impatto del cambiamento dei modelli climatici sui raccolti di riso, attraverso analisi variabili, tra cui le dinamiche meteorologiche e le caratteristiche genetiche, il modello offre preziose informazioni sulla resilienza delle varietà di riso contemporaneo in contrasto con le loro precedenti controparti.
• La tendenza chiave è l'uso di AI con i dispositivi Internet of Things (IoT), i sensori intelligenti raccolgono informazioni in tempo reale sulle condizioni del suolo, la salute delle colture e il clima che è visto dagli algoritmi AI per fornire insight attuabili. Ciò rende il monitoraggio continuo, la manutenzione predittiva e gli interventi mirati, migliorando principalmente l'efficienza. Gli agricoltori sono ora in grado di prendere decisioni di irrigazione, fertilizzazione e raccolta dati. L'interazione tra l'AI, l'IoT e le tecnologie geospaziali sta trasformando l'agricoltura di precisione, consentendo operazioni aziendali più intelligenti, scalabili e ad alta intensità di automazione.
• L'adozione di AI-as-a-Service (AIaaS) è un cambio di gioco in agricoltura, in particolare per le aziende agricole di medie e piccole dimensioni. Le aziende agro-tech esistenti e le società di startup ora forniscono piattaforme basate su cloud per l'IA sotto un abbonamento o pay-per-use. Tali servizi offrono capacità come l'analisi delle malattie delle colture, la predizione dei rendimenti e la spruzzatura di precisione senza bisogno degli agricoltori di investire in hardware pesante o analisi on-premises.
• Questo rende il campo di gioco per l'accesso a tecnologie sofisticate, riducendo le barriere di entrata e migliorando l'assorbimento dei mercati di crescita. Poiché la connettività aumenta e le piattaforme mobili migliorano l'AIaS è probabile che emerge come il modello preferito per la fornitura di soluzioni di coltivazione intelligente in tutto il mondo.
• L'analisi predittiva basata su AI sta agendo come strumento critico per la predizione del rendimento, la pianificazione del mercato e l'ottimizzazione della supply chain. I modelli AI possono prevedere i risultati delle colture con alta precisione esaminando vecchi dati, immagini satellitari, condizioni meteorologiche e ingressi di campo in tempo reale. Questo aiuta gli agricoltori a pianificare il maltempo e fare migliori scelte di investimento e raccolta. I governi e gli agroalimentari si stanno anche guadagnando anticipando le strategie di storage, pricing e distribuzione.

Trump Amministrazione Tariffe

• I prelievi dell'amministrazione Trump sulle importazioni cinesi possono incidere gravemente sull'economia di produzione delle attrezzature agricole basate sull'IA. La maggior parte dei sensori, moduli IoT, processori e parti dei droni utilizzati nelle applicazioni AI erano cinesi. Levies su queste elettroniche ha comportato costi più elevati di produzione per le aziende statunitensi e le startup Agri-tech. Ciò aumenta i prezzi delle attrezzature per l'agricoltura intelligente per i clienti finali e riduce anche l'adozione tra i piccoli e medi agricoltori. I produttori di attrezzature hanno inghiottito le perdite o li hanno passati agli utenti, distorcendo la convenienza e spingendo indietro i programmi di distribuzione di tutti i progetti di AI agricoltura.
• In risposta alle tariffe degli Stati Uniti, la Cina e altre nazioni hanno anche posto le proprie tariffe sui prodotti agricoli degli Stati Uniti. Ciò ha ridotto i proventi degli agricoltori americani, in particolare degli allevatori di soia e di mais che dipendevano dalle esportazioni, con ricavi inferiori, la maggior parte degli agricoltori ha posticipato gli investimenti in nuove tecnologie come soluzioni basate su AI come l'agricoltura di precisione e il software di analisi predittiva. Il tasso di adozione dell'IA in agricoltura è caduto durante il periodo di guerra commerciale soprattutto nelle aree orientate all'esportazione. Ciò ha causato l'incertezza del mercato che influenza il finanziamento e l'attuazione dei progetti pilota AI per l'aggiornamento delle aziende.
• Anche se le tariffe interrompono le importazioni e aumentano i prezzi, hanno involontariamente fatto un po 'di innovazione domestica nell'hardware AI e Agri-tech. Le aziende americane hanno iniziato a cercare sostituti locali per sensori, processori e sistemi autonomi per ridurre la dipendenza dalle catene di approvvigionamento cinesi. A breve termine, questo cambiamento può rallentare i cicli di sviluppo del prodotto con i tempi di piombo aumentati e ha spinto indietro la commercializzazione di strumenti AI in agricoltura. Le start-up e le piccole aziende tecnologiche sono state particolarmente colpite a causa dei margini sottili. Pertanto, anche se le tariffe hanno promosso la resilienza della supply chain, hanno servito anche come un drag on market momentum durante la loro attuazione.

AI nell'analisi del mercato dell'agricoltura

Sulla base della componente, l'IA nel mercato agricolo è divisa in soluzione e servizio. Il segmento di soluzione domina superando un valore di oltre 3,3 miliardi di dollari nel 2024 ed è progettato per superare 31 miliardi di dollari entro il 2034, spinto dalla pressante necessità di maggiore efficienza, sostenibilità e produttività nella produzione alimentare.

• Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale coprono una vasta gamma di applicazioni come il monitoraggio delle colture, il rilevamento delle malattie, la semina di precisione, l'irrigazione intelligente e la previsione dei rendimenti. Queste piattaforme software analizzano i dati di sensori, droni e immagini satellitari per fornire agli agricoltori informazioni attuabili.
• Dal momento che possono essere configurati per varie colture, geografie e pratiche agricole, le soluzioni AI detengono una scalabilità enorme. La loro flessibilità e applicabilità in tutta la catena del valore dell'agricoltura partendo proprio dalla preparazione del suolo al post-raccolta, li rende più convenienti ed efficaci dei singoli servizi. Questa ampia applicabilità alimenta il dominio del mercato delle soluzioni AI su soluzioni basate sui servizi.
• La maggior parte delle soluzioni agricole AI sono cloud-based e user-friendly, rendendole semplici da implementare in aziende di qualsiasi dimensione. Tali piattaforme funzionano tipicamente per mezzo di applicazioni mobili, dashboard o portali online con competenze tecniche minime. Gli agricoltori possono toccare informazioni in tempo reale sui modelli di tempo, focolai di parassiti e raccolti da luoghi remoti. La facilità di aggiornamento e scaling di questi sistemi senza la necessità di impianti hardware fisici riduce anche i loro costi e la complessità, con la penetrazione di internet rurale aumenta, la domanda di soluzioni AI dispiegabili raccoglie la velocità ulteriormente cementando il segmento software come leader del settore.
• Le soluzioni software AI sono estremamente flessibili e possono essere integrate con le attuali attrezzature agricole, sistemi ERP e piattaforme di terze parti. Questo dà grandi agroalimentari e cooperative la capacità di adattare gli strumenti AI secondo le loro specifiche esigenze, sia che si tratti di spruzzatura di precisione, analisi predittive, o gestione del ciclo di vita delle colture.
• A differenza dei modelli di servizio generici e intensivi del lavoro, le offerte software-based offrono aggiornamenti modulari, aggiornamenti in tempo reale e integrazioni API. Questa caratteristica di essere compatibile con vari modelli operativi rende soluzioni AI la scelta sia di aziende agricole e piccoli proprietari, sostenendo la crescita e il dominio del mercato nell'ecosistema AI agricoltura globale.
• Ad esempio, nel mese di agosto 2024, Microsoft Azure Data Manager for Agriculture, insieme a strumenti generativi di AI come AgPilot, consente agli agricoltori di integrare i dati da varie fonti, tra cui dispositivi IoT e sistemi ERP. Questo facilita le intuizioni in tempo reale sulla salute del suolo, le condizioni delle colture e le previsioni meteorologiche, migliorando il processo decisionale e la produttività.

Sulla base della tecnologia, l'IA nel mercato agricolo è classificato in machine learning, computer vision e analisi predittiva. Il segmento di apprendimento automatico ha tenuto una quota di mercato importante di circa il 50% nel 2024 e si prevede di crescere in modo significativo.

• Gli algoritmi di apprendimento delle macchine sono particolarmente buoni nel analizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati in agricoltura per fare previsioni accurate. L'apprendimento delle macchine viene applicato ampiamente per la predizione del rendimento, il rilevamento delle malattie nelle colture e la previsione infestazione da parassiti. I modelli di apprendimento automatico migliorano e formulano raccomandazioni migliori in quanto vengono accumulati nuovi dati.
• Ad esempio, nel febbraio 2025, la piattaforma di decisione Watson di IBM per l'agricoltura integra l'IA, i dati meteo, l'IoT e il blockchain per fornire agli agricoltori strumenti per gestire le colture, monitorare le condizioni e ottimizzare l'uso delle risorse.
• A differenza delle tecnologie con applicazioni strette, l'apprendimento automatico è versatile e sostiene molte soluzioni agricole basate su AI. Dall'irrigazione intelligente e dall'agricoltura di precisione alla previsione di mercato e macchinari automatizzati, la maggior parte dei sistemi AI si basa sugli algoritmi ML. Consente di prendere decisioni in tempo reale imparando dai flussi di dati dal vivo e storici. Tali aziende come Climate LLC, Microsoft e IBM sfruttano ML per guidare piattaforme che supportano i piccoli agricoltori e le grandi imprese agricole.
• I modelli di apprendimento automatico sono molto scalabili e possono essere ospitati su piattaforme cloud, rendendoli accessibili agli agricoltori e alle aziende agricole da qualsiasi luogo, in quanto la penetrazione di Internet e l'uso di smartphone nelle geografie rurali aumentano, le applicazioni basate su ML sono ampiamente adottate anche nelle economie emergenti. Le soluzioni ML basate su cloud consentono aggiornamenti costanti, intuizioni collettive e apprendimento adattivo, mantenendo i costi in controllo.
• L'apprendimento automatico costituisce la spina dorsale delle tecnologie future come l'AI generativa, i trattori autonomi e gli spruzzatori robot. L'apprendimento automatico facilita il riconoscimento degli oggetti in tempo reale per applicazioni come l'identificazione delle infestanti, il monitoraggio del bestiame e la previsione dei rendimenti utilizzando immagini aeree. Le major e le startup del settore stanno puntando su tecnologie basate su ML con alta precisione ed efficienza. Inoltre, Machine Learning consente di integrare i dati da dispositivi IoT, droni e sensori meteo per formare modelli olistici che altre tecnologie non possono abbinare. Questo continuo investimento e innovazione significa che l'apprendimento automatico continua ad essere la tecnologia leader e più influente nell'agricoltura basata su AI.

Sulla base dell'applicazione, l'AI nel mercato agricolo è segmentato nel monitoraggio delle colture e del suolo, monitoraggio della salute del bestiame, spruzzatura intelligente, allevamento di precisione, robot agricolo, dati meteo e previsioni e altri. Il segmento di allevamento di precisione ha detenuto una quota di mercato superiore al 33% nel 2024.

• L'agricoltura di precisione impiega l'IA per elaborare enormi quantità di dati da sensori del suolo, immagini satellitari e stazioni meteorologiche. Con l'esecuzione di questi dati attraverso algoritmi di machine learning, gli agricoltori possono accuratamente prevedere raccolti e rilevare potenziali problemi come malattie, parassiti o carenze nutrienti.
• Gli algoritmi di apprendimento automatico possono monitorare le condizioni ambientali in tempo reale e fornire suggerimenti di allocazione delle risorse in base alle esigenze esatte. Ad esempio, l'IA può rilevare dove un campo ha bisogno di irrigazione o l'applicazione di alcuni nutrienti in modo che le risorse siano utilizzate solo se necessario. Si tratta di costi efficaci e di promuovere la sostenibilità ambientale riducendo al minimo gli sprechi di risorse e impedendo il sovrautilizzo di acqua o sostanze chimiche, che sono problemi tipici dell'agricoltura tradizionale.
• L'agricoltura di precisione combina l'IA con tecnologie di automazione come trattori autonomi, raccoglitori e droni, che tagliano drasticamente la necessità del lavoro umano. Queste macchine basate sull'intelligenza artificiale possono svolgere attività come la semina, l'erba e la raccolta con un piccolo intervento umano. Attraverso l'ausilio di dati GPS e in tempo reale, questi sistemi si esibiscono con grande precisione, assicurando che il lavoro sia completato al momento giusto e con poco spazio per l'errore. L'automazione serve anche a minimizzare le spese di lavoro e a migliorare l'efficienza delle operazioni, consentendo agli agricoltori di espandere le loro operazioni senza sacrificare qualità e coerenza nella gestione delle colture.
• Gli algoritmi AI possono elaborare i dati da una varietà di fonti tra cui droni, sensori e report meteo, ripetutamente per fornire raccomandazioni tempestive e approfondimenti. Con, i sistemi AI diventano più intelligenti e regolati per modificare le condizioni e diventare più efficace e preciso nel prendere decisioni sulla salute delle colture, l'irrigazione e la gestione dei parassiti. Questa strategia dinamica e mutevole assicura che gli agricoltori possano agire velocemente su eventuali opportunità e minacce impreviste, ottimizzando la loro produttività e riducendo al minimo le minacce.

Nord America ha dominato l'IA nel mercato agricolo con una quota di oltre il 36% nel 2024 e gli Stati Uniti guida il mercato nella regione.

• Gli Stati Uniti sono leader mondiale nell'innovazione tecnologica principalmente nell'intelligenza artificiale e nell'agricoltura di precisione. Le grandi aziende tecnologiche come Microsoft, IBM e John Deere hanno fatto investimenti significativi in AI e machine learning per sviluppare la produttività agricola. Gli Stati Uniti vantano anche un forte ecosistema di ricerca e sviluppo con università e programmi governativi che guidano gli avanzamenti agro-tecnici. Queste scoperte, rafforzate da elevati investimenti e capacità, mettono gli Stati Uniti davanti ad altri nell'applicazione dell'IA all'agricoltura, facilitando la sua leadership nel mercato mondiale.
• Gli agricoltori americani hanno adottato prontamente tecnologie basate sull'intelligenza artificiale come l'agricoltura di precisione, le macchine auto-driving e i sistemi di sorveglianza delle malattie vegetali. Un'infrastruttura Internet ad alta velocità adeguatamente sviluppata, gadget IoT e grande accessibilità dei dati aiutano a rendere facile incorporare le tecnologie AI. Questa adozione di massa è alimentata dalla capacità di AI di aumentare la produttività, migliorare l'efficienza e ridurre i costi. La scalabilità di queste tecnologie e il loro successo consolidato nell'agricoltura degli Stati Uniti posizionano il paese come leader nelle applicazioni agricole AI.
• Gli Stati Uniti hanno un ecosistema robusto di agroalimentare e startup creando soluzioni AI per l'agricoltura. Tali aziende come Climate Corporation (di proprietà di Bayer), aWhere Inc. e Gamaya sono tutti con sede negli Stati Uniti e stanno tracciando il corso per l'agricoltura digitale. Questo raggruppamento di talenti e di ingegno sta creando un vantaggio competitivo, che permette alle aziende americane di governare il roost nel mercato agro-tech guidato dall'IA. Inoltre, gli investimenti di venture capital nelle startup Agri-tech sono elevati, fornendo una crescita e uno sviluppo costanti nel mercato statunitense.
• Per esempio, nel novembre 2024, Farm Wise, una startup, raggiunse importanti pietre miliari con il lancio commerciale di Vulcan, che iniziò le consegne alla fine del 2023 e scalato durante tutto l'anno. Vulcan stabilì rapidamente i record di produttività, coprendo oltre 8 ettari in un unico turno e offrendo risparmi di costo fino a $5.000 al giorno per gli agricoltori.

L'AI nel mercato agricolo in Cina dovrebbe sperimentare una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• Il governo cinese ha preso l'iniziativa di fare l'agricoltura come componente chiave della sua strategia generale di rivitalizzazione rurale. Politiche come lo Smart Agriculture Action Plan (2024–2028)" promuovono l'adozione dell'IA in tutte le attività agricole tra cui il tracciamento delle colture, la previsione dei raccolti e l'irrigazione intelligente. Con queste politiche e investimenti in infrastrutture digitali il governo sta guidando l'implementazione delle tecnologie AI nelle regioni rurali ad un ritmo più rapido con l'apertura di una crescita di mercato robusta nel prossimo decennio.
• La Cina sta investendo anche in infrastrutture agricole intelligenti, tra cui droni basati su AI, trattori autonomi e sensori basati su IoT. Tutti questi strumenti sono utilizzati principalmente in grandi aziende agricole in province come Heilongjiang e Mongolia Interna, con una migliore penetrazione di internet rurale e costi in calo di macchinari avanzati, piccole e medie aziende agricole stanno ora adottando soluzioni AI a causa dell'espansione delle dimensioni di mercato per le tecnologie agricole basate su AI.
• Ad esempio, nel novembre 2024, XAG ha presentato la sua linea di prodotti 2025 alla conferenza XAAC 2024, sottolineando un ecosistema di agricoltura intelligente completamente integrato. Le innovazioni chiave includono il drone agricolo P150; vanta un carico utile di 70 kg e una velocità di volo di 18 m/s, in grado di spruzzare fino a 26 ettari all'ora o di diffondere 2.167 kg all'ora. Supporta operazioni autonome tramite XAG One App, con pianificazione intelligente del percorso e applicazione a tasso variabile.
• Con la sua grande popolazione e crescenti esigenze alimentari, la Cina sta aumentando la pressione per aumentare la produttività agricola con la sfida dei limiti di terra e acqua. Le tecnologie AI forniscono soluzioni scalabili per la modellazione predittiva delle colture, l'identificazione precoce delle malattie e l'utilizzo preciso delle risorse tutte essenziali per guidare la sicurezza alimentare e la resilienza del clima. Mentre la variabilità del clima si espande, la Cina è pronta ad accelerare l'uso dell'IA in agricoltura per ridurre il rischio e stabilizzare la produzione alimentare.

Il mercato dell'AI in agricoltura in Arabia Saudita dovrebbe espandersi significativamente dal 2025 al 2034.

• Terre arabili scarse e una popolazione in crescita, l'Arabia Saudita si affida all'AI per aumentare la produzione alimentare locale. Le tecnologie AI sono applicate nell'agricoltura verticale, nell'automazione delle serra e nel rilevamento dei parassiti per ottimizzare la resa nel clima desertico impegnativo. Queste tecnologie sono fondamentali per aumentare l'autosufficienza alimentare e diminuire la necessità di importazioni, che si allineano perfettamente con i programmi nazionali di sicurezza alimentare.
• L'Arabia Saudita sta sviluppando un ambiente di startup Agri-tech di successo attraverso acceleratori governativi, investimenti di venture capital e collaborazioni con aziende tecnologiche internazionali. Le start-up come Red Sea Farms e Nawah Scientific incorporano l'IA nelle operazioni di serra e l'ottimizzazione delle colture. Queste tecnologie sono supportate da istituzioni come King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), rendendo il Regno un polo emergente per l'innovazione AI agricola.
• La Vision 2030 dell'Arabia Saudita ha lo scopo di garantire la sostenibilità agricola e la sicurezza alimentare e ha messo al massimo l'attenzione su di essa, che rende l'AI un autista centrale nella rimodellazione dell'agricoltura tradizionale. Il Ministero dell'Ambiente, dell'Acqua e dell'Agricoltura (MEWA) ha introdotto diverse iniziative per migliorare l'agricoltura intelligente come l'irrigazione guidata dall'AI, le operazioni di droni e i sistemi di monitoraggio digitale. Sostenute dalle riforme nazionali di investimento e di regolamentazione, queste iniziative stanno facendo una forte base per l'attuazione dell'IA nel settore agricolo.
• La MEA soffre di una grave carenza di acqua principalmente in aree come il Nord Africa e il Medio Oriente. Sistemi di irrigazione di precisione utilizzando AI ottimizzare l'utilizzo dell'acqua, vedendo l'umidità del suolo, le condizioni atmosferiche e le esigenze di coltura. Gli Emirati Arabi Uniti e l'Arabia Saudita stanno investendo in un'agricoltura intelligente per avere efficienza nell'uso dell'acqua. La necessità critica di una gestione sostenibile delle risorse sta spingendo la crescita dell'adozione della tecnologia AI nel settore agricolo in tutta la regione.

AI nel mercato dell'agricoltura

• Le prime 7 aziende di AI nel settore agricolo sono John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science, Valmont Industries (Prospera Technologies) e Trimble. Essi detengono collettivamente una quota di mercato di oltre il 45% nell'intelligenza artificiale nel mercato agricolo.
• John. Deere incorpora AI in trattori autonomi, impianti di precisione e analisi utilizzando machine learning per promuovere la produttività. Con l'acquisizione di Blue River Technology, ha migliorato le sue capacità in AI nella visione del computer e nel processo decisionale in tempo reale per la gestione delle colture.
• Microsoft sta potenziando l'agricoltura digitale attraverso la sua piattaforma Azure FarmBeats, che sfrutta AI e IoT per raccogliere e analizzare i dati aziendali. Sostiene un processo decisionale più intelligente in materia di salute delle colture, irrigazione e previsione dei rendimenti che porta all'agricoltura scalabile e sostenibile.
• Corteva ha AI per semplificare la scelta dei semi, la protezione delle colture e la creazione del tratto. Attraverso sofisticate piattaforme di analisi e partnership, rende gli agricoltori con intelligenza attuabile per migliorare la produttività, la gestione ambientale e la gestione della resistenza nei terreni agricoli globali.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture applica l'intelligenza artificiale, le informazioni meteo e le immagini satellitari per fornire informazioni predittive. Aiuta gli agricoltori con suggerimenti su piantagione, irrigazione, gestione dei parassiti e crescente allevamento di precisione e minimizzazione delle risorse.
• Attraverso la sua divisione digitale, Climate LLC, Bayer fornisce la piattaforma FieldView, utilizzando AI per monitorare la variabilità del campo, ottimizzare gli input e prevedere i rendimenti. Fornisce un processo decisionale basato sui dati che ha portato all'efficienza agricola e alla resa delle colture.
• L'acquisizione da parte di Valmont di Prospera incorpora AI in sistemi di irrigazione pivot, fornendo un'irrigazione precisa possibile utilizzando informazioni sul campo in tempo reale e immagini di coltura. Questo ottimizza l'utilizzo dell'acqua pur avendo la massima resa, trasformando l'irrigazione in un sistema automatizzato intelligente.
• Trimble utilizza l'IA per implementare l'agricoltura di precisione guidata dal GPS con applicazione a tasso variabile e guide automatiche. I suoi prodotti agricoli collegati intelligenti sono utilizzati per fornire analisi in tempo reale dei dati che portano a una migliore piantagione, fertilizzazione e raccolti risultati su diverse aziende agricole.

AI in Aziende del mercato dell'agricoltura

I principali attori che operano nell'AI nell'industria dell'agricoltura sono:

• a Dove?
• Bayer Crop Science (Climate LLC)
• Corteva
• Gamaya
• IBM
• John Deere
• Microsoft
• Taranis
• Trimble
• Valmont Industries

L'intelligenza artificiale nel mercato agricolo è destinata alla crescita rivoluzionaria, a causa delle innovazioni tecnologiche e di un richiamo mondiale per l'agricoltura sostenibile. Trattori autonome e irrigazione di precisione alle previsioni di parassiti alimentati dall'IA, le innovazioni stanno rendendo l'agricoltura più efficiente, riservando risorse e risolvendo i problemi chiave di sicurezza alimentare. Le aziende chiave come John Deere, Bayer Crop Science e Microsoft, insieme alle startup emergenti, stanno investendo fortemente nelle tecnologie AI scalabili.

Geograficamente, gli Stati Uniti sono ancora leader globale dell'AI in agricoltura a causa della sua infrastruttura superiore, ecosistema di startup robusto e elevata spesa R&D. Nel frattempo, paesi come il Medio Oriente e la Cina stanno salendo rapidamente, utilizzando l'IA per affrontare il tipo di carenza di acqua e di importazione dipendenza dal cibo. Nazioni come l'Arabia Saudita stanno integrando piani nazionali come Vision 2030 con crescita aggrotech, stimolando l'adozione di AI sui territori aridi. Queste iniziative locali, sostenute dalle risorse governative e dalle crescenti collaborazioni private, stanno creando un ambiente globale competitivo e collaborativo per l'innovazione agricola alimentata dall'IA.

L'IA svolgerà un ruolo dominante nello sviluppo dell'agricoltura di precisione, nella massimizzazione dei rendimenti e nel mantenimento della sostenibilità delle risorse. Tuttavia, l'adozione efficace richiederebbe spese sostenute per l'infrastruttura digitale, l'alfabetizzazione delle fattorie e la sicurezza informatica. La collaborazione trilaterale da parte dei governi, delle entità aziendali e degli organismi di ricerca sarebbe importante per rendere l'IA utilizzabile in modo inclusivo e su larga scala. L'intelligenza artificiale non assisterà semplicemente l'agricoltura quando l'innovazione penetra più profonda e l'estradizione si espande, ma fondamentalmente rimodellare il suo destino.

AI nel settore dell'agricoltura

• Nel gennaio 2025, John Deere ha rivelato una linea di apparecchiature autonome al CES 2025, tra cui il trattore 9RX di seconda generazione con kit di autonomia basati su AI. L'apparecchiatura dispone di sistemi di visione computer, AI e fotocamera per attraversare il terreno agricolo, risolvere la carenza di manodopera e massimizzare la produttività. Accanto, John Deere ha anche annunciato il suo programma 2025 Startup Collaborator dove ha collaborato con sei aziende all'avanguardia per discutere di tecnologie come l'imaging 3D Earth, 4D LiDAR e la ricarica wireless per introdurre ulteriormente l'IA nelle aziende agricole e di costruzione.
• Nel marzo 2024, Bayer ha presentato un pilota di una piattaforma AI generativa esperta creata in collaborazione con Microsoft. La piattaforma sfrutta i dati agronomici interni di Bayer e la prodezza AI di Microsoft per dare agli agricoltori e agli agronomisti risposte rapide precise alle domande relative alla gestione delle colture e ai prodotti Bayer. La piattaforma facile da usare risponde alle domande di linguaggio naturale che danno risposte esperte in pochi secondi e mira a migliorare il processo decisionale e la produttività tra gli agricoltori.
• Nel marzo 2024, Agroz Group Sdn Bhd, un'azienda agricola malese, sta sviluppando il suo Agroz Copilot per Farmers e Agroz Farm Operating System con il supporto di soluzioni Microsoft AI e cloud. Integrando una gamma di tecnologie avanzate come sensori IoT, AI, analisi dei dati, automazione, sistemi di controllo ambientale e soluzioni di gestione dell'acqua, Agroz mira a creare operazioni altamente digitalizzate e automatizzate per le sue fattorie verticali indoor. Questi allevamenti producono nutrienti, senza pesticidi, verdure pulite ogni giorno, sfruttando le competenze in agronomia e scienza delle piante a fianco della tecnologia all'avanguardia, tra cui il calcolo dei bordi e le comunicazioni 5G.
• Nel gennaio 2024, in programma per il rilascio nella prima ondata del 2024 dal 1 aprile al 30 settembre, Microsoft ha presentato il suo piano per migliorare le sue Industry Clouds con innovative caratteristiche di intelligenza artificiale generativa. Questo aggiornamento è una risposta a input preziosi da parte di clienti e partner. Le aggiunte comprenderanno una serie di nuove funzionalità in vari settori, tra cui 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 e Microsoft Cloud for Sovereignty.

Il rapporto di ricerca AI nel mercato agricolo comprende una copertura approfondita del settore, con stime e previsioni in termini di ricavi (USD Million) dal 2021 al 2034, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per componente

• Soluzione
• Servizio

Mercato, per tecnologia

• Apprendimento della macchina
• Visione del computer
• Analisi predittiva

Mercato, per applicazione

• Monitoraggio delle colture e del suolo
• Monitoraggio della salute del bestiame
• Irrorazione intelligente
• Agricoltura di precisione
• Robot per l'agricoltura
• Dati meteo e previsioni
• Altri

Mercato, dalla modalità di distribuzione

• Cloud-based
• On-premise

Mercato, Per dimensione dell'azienda agricola

• Piccole fattorie
• Aziende di medie dimensioni
• Grandi fattorie

Le suddette informazioni sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Regno Unito
  • Germania
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Russia
  • Nordics
• Asia Pacifico
  • Cina
  • India
  • Giappone
  • Singapore
  • ANZ
  • Asia meridionale
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• ME
  • UA
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica