Размер рынка ИИ в сельском хозяйстве — по компонентам, по технологиям, по применению, по способу развертывания, по размеру фермы, прогноз на 2025–2034 гг.

Объем рынка ИИ в сельском хозяйстве

Объем мирового рынка ИИ в сельском хозяйстве оценивался в 4,7 млрд долларов США в 2024 году и, по оценкам, в период с 2025 по 2034 год среднегодовой темп роста составит 26,3%.

Точное земледелие стремится к максимальному повышению урожайности и оптимизации использования ресурсов с помощью знаний, основанных на данных, что привело к использованию технологии искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Фермеры обращаются к решениям с поддержкой искусственного интеллекта, таким как почвенные датчики, спутниковые снимки и оборудование для дифференцированного внесения удобрений, чтобы отслеживать состояние поля и соответствующим образом корректировать затраты. Это сокращает отходы, повышает производительность и повышает экологичность, поскольку спрос на продукты питания растет, а сельскохозяйственные угодья уменьшаются, точность и эффективность имеют первостепенное значение. Искусственный интеллект позволяет это сделать, анализируя огромные объемы данных и давая советы в режиме реального времени, что делает его ключевой движущей силой революции в области сельскохозяйственных технологий.

Хотя самой насущной проблемой в сельском хозяйстве во всем мире является нехватка квалифицированной рабочей силы, в основном в районах со стареющим сельскохозяйственным населением. Автономные тракторы, роботы для сбора урожая и умные дроны используются с использованием технологий искусственного интеллекта, чтобы преодолеть разрыв, технологии снижают зависимость от ручного труда, но повышают операционную эффективность.

Оборудование на основе искусственного интеллекта может работать дольше, выполнять монотонные функции с точностью и корректироваться на основе полевой информации в режиме реального времени, при этом при увеличении затрат на рабочую силу и снижении доступности рабочей силы внедрение автоматизации на основе искусственного интеллекта становится обязательной мерой, способствующей значительному расширению использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве в крупных и средних фермерских хозяйствах.

Правительства по всему миру активно поощряют применение ИИ в сельском хозяйстве с помощью грантов, субсидий и пилотных проектов. Они направлены на реорганизацию старомодного сельского хозяйства, повышение продовольственной безопасности, а также выступают за защиту мелких фермеров. Государственная помощь снижает как технические, так и финансовые ограничения в доступе к ИИ, а также стимулирует творчество, тем самым выступая в качестве огромного стимула для расширения сельскохозяйственного сектора с использованием рынка ИИ.

Например, в сентябре 2024 года правительство Индии инициировало миссию «Цифровое сельское хозяйство» и инициативы в области агротехнологий на основе искусственного интеллекта. Умное сельское хозяйство субсидируется в Европейском союзе в рамках Общей сельскохозяйственной политики (CAP), в то время как американские инвестиции в исследования в области искусственного интеллекта предоставляются через Министерство сельского хозяйства США и DARPA.

Изменение климата представляет собой серьезную угрозу для сельского хозяйства, приводящую к нестабильным погодным условиям, эрозии почвы и росту давления вредителей. Технологии искусственного интеллекта помогают фермерам избежать этих рисков, предоставляя предиктивную аналитику для прогнозирования погоды, вспышек болезней и неурожаев. С помощью моделей машинного обучения, обученных на прошлых данных и данных в реальном времени, ИИ может помочь в оптимизации графиков посадки, требований к орошению и вводимых приложений. Такое перспективное управление рисками приобретает все большее значение для поддержания продовольственной безопасности и минимизации потерь урожая. По мере роста давления на климат потребность в решениях на основе искусственного интеллекта, повышающих устойчивость и устойчивость сельского хозяйства, вероятно, будет быстро расти.

Тенденции рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве

• Внедрение персонализированных решений для сельского хозяйства станет новой тенденцией в области искусственного интеллекта в сельскохозяйственной отрасли. Алгоритмы ИИ будут предлагать персонализированные рекомендации и решения, адаптированные к конкретным условиям фермы, типам культур и методам управления.
  
• Например, в марте 2024 года совместными усилиями Университета Пердью, Корнелльского университета и Национального исследовательского центра риса Дейла Бамперса была разработана модель машинного обучения. Эта модель демонстрирует возможность прогнозирования влияния изменения климата на урожайность риса, с помощью анализа переменных, включая динамику погоды и генетические характеристики, модель предлагает ценную информацию об устойчивости современных сортов риса по сравнению с их более старыми аналогами.
  
• Ключевой тенденцией является использование искусственного интеллекта с устройствами Интернета вещей (IoT), интеллектуальные датчики собирают информацию о состоянии почвы, состоянии урожая и климате в режиме реального времени, которую алгоритмы ИИ видят для предоставления действенных выводов. Это обеспечивает непрерывный мониторинг, профилактическое обслуживание и целенаправленные вмешательства, в основном повышающие эффективность. Теперь фермеры могут принимать решения о орошении, внесении удобрений и сборе урожая на основе данных. Взаимодействие между искусственным интеллектом, Интернетом вещей и геопространственными технологиями преобразует точное земледелие, обеспечивая более интеллектуальные, масштабируемые и автоматизированные сельскохозяйственные операции.
  
• Внедрение ИИ как услуги (AIaaS) меняет правила игры в сельском хозяйстве, особенно для средних и малых фермерских хозяйств. Существующие агротехнологические компании и стартапы теперь предоставляют облачные платформы для ИИ по подписке или с оплатой по факту использования. Такие услуги предлагают такие возможности, как анализ болезней сельскохозяйственных культур, прогнозирование урожайности и точное опрыскивание, не требуя от фермеров инвестиций в тяжелое оборудование или локальную аналитику.
  
• Это создает игровое поле для доступа к сложным технологиям, снижая барьеры для входа и повышая популярность на растущих рынках. По мере расширения возможностей подключения и совершенствования мобильных платформ AIaaS, вероятно, станет предпочтительной моделью для предоставления решений для умного сельского хозяйства во всем мире.
  
• Предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта выступает в качестве важнейшего инструмента для прогнозирования урожайности, планирования рынка и оптимизации цепочки поставок. Модели искусственного интеллекта могут прогнозировать результаты урожая с высокой точностью, изучая старые данные, спутниковые снимки, погодные условия и данные о полях в режиме реального времени. Это помогает фермерам планировать плохие погодные условия и принимать более взвешенные решения по инвестициям и сбору урожая. Правительства и агропредприятия также выиграют, предусмотрев стратегии хранения, ценообразования и распределения.
  

Тарифы администрации Трампа

• Налоги администрации Трампа на китайский импорт могут серьезно повлиять на экономику производства сельскохозяйственного оборудования на основе искусственного интеллекта. Большинство датчиков, модулей IoT, процессоров и деталей дронов, используемых в приложениях искусственного интеллекта, были произведены в Китае. Налоги на эту электронику привели к увеличению затрат на производство для американских предприятий и агротехнологических стартапов. Это увеличивает цены на оборудование для умного сельского хозяйства для конечных потребителей, а также снижает внедрение среди малых и средних фермеров. Производители оборудования проглотили убытки или переложили их на пользователей, исказив доступность и отодвинув графики развертывания всех сельскохозяйственных проектов с искусственным интеллектом.
  
• В ответ на тарифы США Китай и другие страны также установили свои собственные тарифы на американскую сельскохозяйственную продукцию. Это снизило доходы американских фермеров, особенно фермеров, выращивающих сою и кукурузу, которые зависели от экспорта, при этом большинство фермеров отложили инвестиции в новые технологии, такие как решения на основе искусственного интеллекта, такие как точное земледелие и программное обеспечение для прогнозной аналитики. Темпы внедрения ИИ в сельском хозяйстве снизились в период торговой войны, особенно в экспортно-ориентированных областях. Это привело к неопределенности на рынке, что повлияло на финансирование и реализацию пилотных проектов по модернизации ферм с использованием искусственного интеллекта.
  
• Несмотря на то, что тарифы прервали импорт и повысили цены, они непреднамеренно внесли некоторые отечественные инновации в области искусственного интеллекта и агротехнологического оборудования. Американские компании начали искать местные заменители датчиков, процессоров и автономных систем, чтобы снизить зависимость от китайских цепочек поставок. В краткосрочной перспективе это изменение может замедлить циклы разработки продукта с увеличением времени выполнения заказа и отбросить коммерциализацию инструментов ИИ в сельском хозяйстве. Стартапы и небольшие технологические компании особенно пострадали из-за низкой маржи. Таким образом, несмотря на то, что тарифы способствовали устойчивости цепочек поставок, они также сдерживали рыночную динамику во время их введения.
  

Анализ рынка ИИ в сельском хозяйстве

В зависимости от компонента ИИ на рынке сельского хозяйства делится на решение и услугу. Сегмент решений доминирует, превысив стоимость более 3,3 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, превысит 31 млрд долларов США к 2034 году, что обусловлено насущной потребностью в повышении эффективности, устойчивости и производительности в производстве продуктов питания.

• Решения на основе искусственного интеллекта охватывают широкий спектр приложений, таких как мониторинг урожая, обнаружение заболеваний, точный посев, интеллектуальное орошение и прогнозирование урожайности. Эти программные платформы анализируют данные с датчиков, дронов и спутниковых изображений, чтобы предоставить фермерам полезную информацию.
  
• Поскольку решения на основе искусственного интеллекта могут быть сконфигурированы для различных культур, географических регионов и методов ведения сельского хозяйства, они обладают огромной масштабируемостью. Их гибкость и применимость во всей цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве, начиная с подготовки почвы и заканчивая послеуборочной обработкой, делает их более доступными и эффективными, чем отдельные услуги. Такая широкая применимость способствует доминированию на рынке решений на основе искусственного интеллекта над решениями, основанными на услугах.
  
• Большинство сельскохозяйственных решений на основе искусственного интеллекта основаны на облаке и удобны для пользователя, что упрощает их внедрение на фермах любого размера. Такие платформы обычно работают с помощью мобильных приложений, дашбордов или онлайн-порталов с минимальными техническими знаниями. Фермеры могут получать информацию о погодных условиях, вспышках вредителей и урожайности в режиме реального времени из отдаленных районов. Простота обновления и масштабирования этих систем без необходимости установки физического оборудования также снижает их стоимость и сложность, поскольку проникновение интернета в сельской местности увеличивается, спрос на развертываемые решения искусственного интеллекта набирает обороты, что еще больше укрепляет сегмент программного обеспечения в качестве лидера отрасли.
  
• Программные решения на основе искусственного интеллекта чрезвычайно гибки и могут быть интегрированы с современным сельскохозяйственным оборудованием, ERP-системами и сторонними платформами. Это дает крупным агропредприятиям и кооперативам возможность адаптировать инструменты искусственного интеллекта в соответствии со своими конкретными требованиями, будь то точное опрыскивание, предиктивная аналитика или управление жизненным циклом урожая.
  
• В отличие от трудоемких и универсальных моделей обслуживания, программные предложения обеспечивают модульные обновления, обновления в режиме реального времени и интеграцию API. Эта особенность совместимости с различными операционными моделями делает решения ИИ выбором как корпоративных ферм, так и мелких фермеров, поддерживая рост и доминирование на рынке в глобальной экосистеме сельскохозяйственного ИИ.
  
• Например, в августе 2024 года Microsoft Azure Data Manager for Agriculture в сочетании с инструментами генеративного искусственного интеллекта, такими как AgPilot, позволяет фермерам интегрировать данные из различных источников, включая устройства IoT и ERP-системы. Это позволяет получать информацию о состоянии почвы, состоянии посевов и прогнозах погоды в режиме реального времени, улучшая процесс принятия решений и повышение производительности.
  

В зависимости от технологии, рынок ИИ в сельском хозяйстве подразделяется на машинное обучение, компьютерное зрение и предиктивный анализ. Сегмент машинного обучения занимал основную долю рынка в размере около 50% в 2024 году и, как ожидается, значительно вырастет.

• Алгоритмы машинного обучения особенно хороши при анализе больших объемов структурированных и неструктурированных данных в сельском хозяйстве для составления точных прогнозов. Машинное обучение широко применяется для прогнозирования урожайности, обнаружения болезней в сельскохозяйственных культурах и прогнозирования заражения вредителями. Модели машинного обучения улучшаются и дают более точные рекомендации по мере накопления новых данных.
  
• Например, в феврале 2025 года платформа IBM Watson Decision Platform for Agriculture объединяет искусственный интеллект, данные о погоде, Интернет вещей и блокчейн, чтобы предоставить фермерам инструменты для управления урожаем, мониторинга условий и оптимизации использования ресурсов.
  
• В отличие от технологий с узким применением, машинное обучение универсально и лежит в основе многих сельскохозяйственных решений на основе искусственного интеллекта. От интеллектуального орошения и точного земледелия до прогнозирования рынка и автоматизированного машиностроения — большинство систем искусственного интеллекта полагаются на алгоритмы машинного обучения. Он позволяет принимать решения в режиме реального времени, обучаясь на текущих и исторических потоках данных. Такие компании, как Climate LLC, Microsoft и IBM, используют машинное обучение для создания платформ, поддерживающих как мелких фермеров, так и крупные сельскохозяйственные предприятия.
  
• Модели машинного обучения очень масштабируемы и могут быть размещены на облачных платформах, что делает их доступными для фермеров и агропредприятий из любого места, поскольку проникновение Интернета и использование смартфонов в сельских районах увеличиваются, приложения на основе машинного обучения широко внедряются даже в странах с развивающейся экономикой. Облачные решения машинного обучения обеспечивают постоянное обновление, коллективную аналитику и адаптивное обучение, контролируя при этом затраты.
  
• Машинное обучение лежит в основе технологий будущего, таких как генеративный искусственный интеллект, автономные тракторы и роботы-опрыскиватели. Машинное обучение облегчает распознавание объектов в режиме реального времени для таких приложений, как идентификация сорняков, мониторинг скота и прогнозирование урожайности с помощью аэрофотоснимков. Как крупные отраслевые компании, так и стартапы делают большие ставки на технологии на основе машинного обучения с высокой точностью и эффективностью. Кроме того, машинное обучение позволяет интегрировать данные с устройств IoT, дронов и датчиков погоды для формирования целостных моделей, с которыми не могут сравниться другие технологии. Эти постоянные инвестиции и инновации означают, что машинное обучение продолжает оставаться ведущей и наиболее влиятельной технологией в сельском хозяйстве на основе искусственного интеллекта.
  

В зависимости от применения, ИИ на рынке сельского хозяйства подразделяется на мониторинг урожая и почвы, мониторинг здоровья скота, интеллектуальное опрыскивание, точное земледелие, сельскохозяйственный робот, данные и прогноз погоды и другие. Сегмент точного земледелия занимал долю рынка более 33% в 2024 году.

• Точное земледелие использует искусственный интеллект для обработки огромных объемов данных с датчиков почвы, спутниковых снимков и метеостанций. Пропуская эти данные через алгоритмы машинного обучения, фермеры могут точно прогнозировать урожайность и выявлять потенциальные проблемы, такие как болезни, вредители или дефицит питательных веществ.
  
• Алгоритмы машинного обучения могут отслеживать условия окружающей среды в режиме реального времени и вносить предложения по распределению ресурсов на основе точных требований. Например, ИИ может определить, где поле нуждается в орошении или внесении определенных питательных веществ, чтобы ресурсы использовались только там, где это необходимо. Это экономически эффективно наряду с продвижением экологической устойчивости за счет минимизации потерь ресурсов и предотвращения чрезмерного использования воды или химикатов, которые являются типичными проблемами в традиционном сельском хозяйстве.
  
• Точное земледелие сочетает в себе искусственный интеллект с технологиями автоматизации, такими как автономные тракторы, комбайны и дроны, которые резко сокращают потребность в человеческом труде. Эти машины на основе искусственного интеллекта могут выполнять такие операции, как посев, прополка и сбор урожая, с минимальным вмешательством человека. Благодаря GPS и данным в режиме реального времени эти системы работают с высокой точностью, гарантируя, что работа будет выполнена в нужное время и с минимальным правом на ошибку. Автоматизация также служит для минимизации затрат на рабочую силу и повышения эффективности операций, позволяя фермерам расширять свою деятельность без ущерба для качества и последовательности в управлении урожаем.
  
• Алгоритмы искусственного интеллекта могут многократно обрабатывать данные из различных источников, включая дроны, датчики и прогнозы погоды, чтобы предоставлять своевременные рекомендации и идеи. Благодаря этому системы искусственного интеллекта становятся более умными и приспособленными к изменяющимся условиям, а также становятся более эффективными и точными при принятии решений о здоровье сельскохозяйственных культур, орошении и борьбе с вредителями. Эта динамичная и меняющаяся стратегия гарантирует, что фермеры могут быстро реагировать на любые непредвиденные возможности и угрозы, оптимизируя свою производительность и сводя к минимуму угрозы. 
  

Северная Америка доминировала на рынке искусственного интеллекта в сельском хозяйстве с долей более 36% в 2024 году, а США лидируют на рынке в регионе.

• Соединенные Штаты являются мировым лидером в области технологических инноваций, в основном в области искусственного интеллекта и точного земледелия. Крупные технологические компании, такие как Microsoft, IBM и John Deere, вложили значительные средства в искусственный интеллект и машинное обучение для повышения производительности сельского хозяйства. США также могут похвастаться сильной экосистемой исследований и разработок с университетами и государственными программами, способствующими развитию агротехнологий. Эти прорывы, подкрепленные большими инвестициями и возможностями, поставили США впереди других стран в применении ИИ в сельском хозяйстве, способствуя их лидерству на мировом рынке.
  
• Американские фермеры с готовностью внедряют технологии на основе искусственного интеллекта, такие как точное земледелие, беспилотные машины и системы наблюдения за болезнями растений. Адекватно развитая инфраструктура высокоскоростного интернета, IoT-гаджеты и доступность больших данных упрощают внедрение технологий искусственного интеллекта. Такое массовое внедрение подпитывается способностью ИИ повышать производительность, повышать эффективность и снижать затраты. Масштабируемость этих технологий и их успех в сельском хозяйстве США делают страну лидером в области применения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.
  
• В Соединенных Штатах существует надежная экосистема агропредприятий и стартапов, создающих AI-решения для сельского хозяйства. Такие компании, как Climate Corporation (принадлежит Bayer), aWhere Inc. и Gamaya имеют штаб-квартиры в США и прокладывают курс на цифровое сельское хозяйство. Такое объединение талантов и изобретательности создает конкурентное преимущество, которое позволяет американским компаниям доминировать на рынке агротехнологий, основанных на искусственном интеллекте. Кроме того, венчурные инвестиции в агротехнологические стартапы высоки, что обеспечивает постоянный рост и развитие на рынке США.
  
• Например, в ноябре 2024 года стартап Farm Wise достиг заметных успехов, запустив в коммерческую эксплуатацию Vulcan, поставки которой начались в конце 2023 года и масштабировались в течение года. Vulcan быстро установил рекорды производительности, охватив более 8 гектаров за одну смену и обеспечив экономию средств до 5 000 долларов США в день для фермеров.
  

Ожидается, что рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве в Китае будет испытывать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Правительство Китая взяло на себя инициативу сделать сельское хозяйство ключевым компонентом своей общей стратегии возрождения сельских районов. Такие меры политики, как План действий «Разумное сельское хозяйство» (2024–2028 гг.)», способствуют внедрению ИИ во все виды сельскохозяйственной деятельности, включая отслеживание урожая, прогнозирование урожайности и интеллектуальное орошение. Благодаря этой политике и инвестициям в цифровую инфраструктуру правительство ускоряет развертывание технологий искусственного интеллекта в сельских регионах, обеспечивая устойчивый рост рынка в течение следующего десятилетия.
  
• Китай также инвестирует в интеллектуальную сельскохозяйственную инфраструктуру, включая дроны на основе искусственного интеллекта, автономные тракторы и датчики на основе Интернета вещей. Все эти инструменты в основном используются в крупных фермерских хозяйствах в таких провинциях, как Хэйлунцзян и Внутренняя Монголия, с улучшением проникновения интернета в сельской местности и снижением стоимости передовой техники, малые и средние фермы в настоящее время также внедряют решения на основе искусственного интеллекта из-за увеличения размера рынка сельскохозяйственных технологий на основе искусственного интеллекта.
  
• Например, в ноябре 2024 года XAG представила свою линейку продуктов на 2025 год на конференции XAAC 2024, подчеркнув полностью интегрированную экосистему умного сельского хозяйства. Ключевые инновации включают сельскохозяйственный дрон P150; Может похвастаться полезной нагрузкой 70 кг и скоростью полета 18 м/с, способен опрыскивать до 26 гектаров в час или разбрасывать 2 167 кг в час. Он поддерживает автономные операции с помощью приложения XAG One App с интеллектуальным планированием маршрута и приложением с переменной скоростью.
  
• С его большим населением и растущими потребностями в продовольствии Китай усиливает давление с целью повышения производительности сельского хозяйства, сталкиваясь с проблемой ограничения земельных и водных ресурсов. Технологии искусственного интеллекта предоставляют масштабируемые решения для прогнозного моделирования сельскохозяйственных культур, раннего выявления заболеваний и точного использования ресурсов, необходимых для обеспечения продовольственной безопасности и устойчивости к изменению климата. По мере роста изменчивости климата Китай готов ускорить использование ИИ в сельском хозяйстве для снижения рисков и стабилизации производства продуктов питания.
  

Ожидается, что рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве Саудовской Аравии значительно расширится с 2025 по 2034 год.

• Испытывая дефицит пахотных земель и растущее население, Саудовская Аравия полагается на искусственный интеллект для увеличения местного производства продуктов питания. Технологии искусственного интеллекта применяются в вертикальном земледелии, автоматизации теплиц и обнаружении вредителей для оптимизации урожайности в сложных условиях пустыни. Эти технологии имеют решающее значение для повышения продовольственной самообеспеченности и снижения потребности в импорте, что идеально согласуется с национальными программами продовольственной безопасности.
  
• Саудовская Аравия развивает успешную среду для стартапов в сфере агротехнологий с помощью государственных акселераторов, венчурных инвестиций и сотрудничества с международными технологическими компаниями. Такие стартапы, как Red Sea Farms и Nawah Scientific, внедряют ИИ в тепличные хозяйства и оптимизацию урожая. Эти технологии поддерживаются такими учреждениями, как Научно-технологический университет имени короля Абдаллы (KAUST), что делает Королевство новым центром инноваций в области сельскохозяйственного искусственного интеллекта.
  
• Программа «Видение 2030» Саудовской Аравии направлена на обеспечение устойчивости сельского хозяйства и продовольственной безопасности и уделяет этому максимальное внимание, что делает ИИ центральным фактором в преобразовании традиционного сельского хозяйства. Министерство окружающей среды, водных ресурсов и сельского хозяйства (MEWA) представило несколько инициатив по улучшению умного сельского хозяйства, таких как орошение на основе искусственного интеллекта, работа дронов и цифровые системы мониторинга. Эти инициативы, подкрепленные национальными реформами в области инвестиций и регулирования, создают прочную основу для внедрения ИИ в сельскохозяйственном секторе.
  
• MEA страдает от острой нехватки воды, в основном в таких регионах, как Северная Африка и Ближний Восток. Системы точного орошения с использованием искусственного интеллекта оптимизируют использование воды, определяя влажность почвы, погодные условия и потребности урожая. ОАЭ и Саудовская Аравия инвестируют в умное сельское хозяйство, чтобы обеспечить эффективность использования воды. Острая потребность в устойчивом управлении ресурсами стимулирует рост внедрения технологий ИИ в сельскохозяйственном секторе во всем регионе.
  

Доля ИИ на рынке сельского хозяйства

• В топ-7 компаний по искусственному интеллекту в сельскохозяйственной отрасли входят John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science, Valmont Industries (Prospera Technologies) и Trimble. В совокупности они занимают долю рынка более 45% на рынке искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.
  
• John Deere внедряет искусственный интеллект в автономные тракторы, прецизионную посадку и аналитику с использованием машинного обучения для повышения производительности. С приобретением Blue River Technology она расширила свои возможности в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения и принятия решений в режиме реального времени для управления урожаем.
  
• Microsoft расширяет возможности цифрового сельского хозяйства с помощью своей платформы Azure FarmBeats, которая использует искусственный интеллект и Интернет вещей для сбора и анализа данных фермы. Он поддерживает более разумное принятие решений в области здоровья сельскохозяйственных культур, орошения и прогнозирования урожайности, что приводит к масштабируемому и устойчивому сельскому хозяйству.
  
• У Corteva есть искусственный интеллект для оптимизации выбора семян, защиты урожая и создания характеристик. Благодаря сложным аналитическим платформам и партнерским отношениям она предоставляет фермерам практическую информацию для повышения производительности, рационального использования окружающей среды и управления устойчивостью на сельскохозяйственных угодьях по всему миру.
  
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture использует искусственный интеллект, информацию о погоде и спутниковые снимки для получения прогнозных данных. Он помогает фермерам с предложениями по посадке, орошению и борьбе с вредителями, а также по повышению точного земледелия и минимизации потерь ресурсов.
  
• Через свое цифровое подразделение Climate LLC компания Bayer предоставляет платформу FieldView, использующую искусственный интеллект для отслеживания изменчивости полей, оптимизации ввода и прогнозирования урожайности. Он обеспечивает принятие решений на основе данных, которые привели к повышению эффективности сельского хозяйства и урожайности.
  
• Приобретение компанией Valmont компании Prospera включает искусственный интеллект в круговые системы орошения, обеспечивая возможность точного полива с использованием информации о полях в режиме реального времени и изображений урожая. Это оптимизирует использование воды при максимальной урожайности, превращая орошение в интеллектуальную автоматизированную систему.
  
• Trimble использует искусственный интеллект для внедрения точного земледелия на основе GPS с дифференцированным внесением удобрений и автоматическими направляющими. Ее интеллектуальные подключенные фермерские продукты используются для анализа данных в режиме реального времени, что приводит к улучшению результатов посева, внесения удобрений и сбора урожая на различных сельскохозяйственных предприятиях.
  

ИИ в компаниях аграрного рынка

Основными игроками, работающими в области ИИ в сельскохозяйственной отрасли, являются:

• aГде
• Bayer Crop Science (ООО «Климат»)
• Кортева
• Гамайя
• IBM
• Джон Дир
• Майкрософт
• Таранис
• Тримбл
• Валмонт Индастриз
  

Рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве настроен на революционный рост благодаря технологическим инновациям и всемирному призыву к устойчивому сельскому хозяйству. Автономные тракторы и точное орошение для прогнозирования вредителей на основе искусственного интеллекта — инновации делают сельское хозяйство более эффективным, экономят ресурсы и решают ключевые проблемы продовольственной безопасности. Ключевые компании, такие как John Deere, Bayer Crop Science и Microsoft, вместе с развивающимися стартапами вкладывают значительные средства в масштабируемые технологии искусственного интеллекта.

Географически Соединенные Штаты по-прежнему являются мировым лидером в области искусственного интеллекта в сельском хозяйстве благодаря своей превосходной инфраструктуре, надежной экосистеме стартапов и высоким расходам на исследования и разработки. Между тем, такие страны, как Ближний Восток и Китай, быстро набирают обороты, используя ИИ для решения таких проблем, как нехватка воды и зависимость от импорта продовольствия. Такие страны, как Саудовская Аравия, интегрируют национальные планы, такие как «Видение 2030», с ростом аггротехнологий, стимулируя внедрение ИИ на засушливых территориях. Эти местные инициативы, поддерживаемые государственными ресурсами и растущим частным сотрудничеством, создают конкурентоспособную и совместную глобальную среду для сельскохозяйственных инноваций на основе искусственного интеллекта.

ИИ будет играть доминирующую роль в развитии точного земледелия, максимизации урожайности и поддержании устойчивости ресурсов. Тем не менее, эффективное внедрение потребует устойчивых расходов на цифровую инфраструктуру, повышение грамотности в сельском хозяйстве и кибербезопасность. Трехстороннее сотрудничество между правительствами, корпоративными структурами и исследовательскими организациями будет иметь важное значение для обеспечения инклюзивного и широкомасштабного развертывания ИИ. ИИ не только поможет сельскому хозяйству, когда инновации проникнут глубже, а охват расширится, но и коренным образом изменит его судьбу.

Новости ИИ в сельском хозяйстве

• В январе 2025 года компания John Deere представила на выставке CES 2025 линейку автономного оборудования, в том числе трактор 9RX второго поколения с автономными комплектами на основе искусственного интеллекта. Оборудование оснащено компьютерным зрением, искусственным интеллектом и системами камер для пересечения сельскохозяйственной местности, решения проблемы нехватки рабочей силы и максимального повышения производительности. Наряду с этим, John Deere также объявила о своей программе Startup Collaborator 2025, в рамках которой она сотрудничала с шестью передовыми компаниями для обсуждения таких технологий, как 3D-визуализация Земли, 4D-LiDAR и беспроводная зарядка, для дальнейшего внедрения искусственного интеллекта в сельское хозяйство и строительство.
  
• В марте 2024 года компания Bayer представила пилотный проект экспертной платформы генеративного искусственного интеллекта, созданной в партнерстве с Microsoft. Платформа использует собственные агрономические данные Bayer и мастерство искусственного интеллекта Microsoft, чтобы дать фермерам и агрономам быстрые точные ответы на вопросы, связанные с управлением урожаем и продуктами Bayer. Простая в использовании платформа отвечает на вопросы на естественном языке, дает экспертные ответы за считанные секунды и направлена на улучшение процесса принятия решений и повышения производительности среди фермеров.
  
• В марте 2024 года Agroz Group Sdn Bhd, малазийская сельскохозяйственная технологическая компания, разрабатывает свою операционную систему Agroz Copilot для фермеров и Agroz Farm с поддержкой искусственного интеллекта и облачных решений Microsoft. Интегрируя ряд передовых технологий, таких как датчики Интернета вещей, искусственный интеллект, аналитика данных, автоматизация, системы контроля окружающей среды и решения для управления водными ресурсами, Agroz стремится создавать высокоцифровые и автоматизированные операции для своих крытых вертикальных ферм. Эти фермы ежедневно выращивают богатые питательными веществами чистые овощи без пестицидов, используя опыт в области агрономии и растениеводства наряду с передовыми технологиями, включая периферийные вычисления и связь 5G.
  
• В январе 2024 года, запланированный к выпуску в первой волне 2024 года с 1 апреля по 30 сентября, Microsoft обнародовала свой план по улучшению своих отраслевых облаков с помощью инновационных функций генеративного искусственного интеллекта. Это обновление является ответом на ценный вклад клиентов и партнеров. Дополнения будут включать в себя ряд новых возможностей в различных секторах, включая Microsoft Cloud для розничной торговли, Azure Data Manager для сельского хозяйства, Microsoft Cloud для финансовых услуг, Microsoft Cloud для ус