农业市场中的人工智能 大小和分享 2025 - 2034

农产品市场规模中的AI

2024年,全球农业市场规模的AI价值为47亿美元,估计2025年至2034年的CAGR为26.3%。

精密农业利用数据驱动的知识,追求产量最大化,优化资源利用,推动了人工智能技术在农业中的应用。 农民正在转向人工智能解决方案,如土壤传感器、卫星图像和可变速率应用设备,以跟踪实地条件并相应调整投入。 它减少浪费,提高生产力,提高可持续性,因为粮食需求增加,农田减少,精准度和效率最高。 大赦国际通过分析大量数据、提供实时建议,使之成为农业技术革命的关键推动者,使这项工作得以开展。

虽然各地农业面临的最紧迫挑战是缺乏合格劳动力,主要是在农场人口老化的地区。 自主拖拉机,收割机器人和智能无人机正通过使用AI技术来弥补差距,技术减少了人工依赖,但提高了操作效能.

AI动力设备可以驱动更长的时间,精确地执行单调功能,并基于实时的实地信息进行调整,劳动力成本增加,劳动力供给减少,实施AI自动化成为一项当务之急,大大促进了AI在大中型农场的农业扩展.

全球各国政府正积极鼓励在农业中应用大赦国际,提供赠款、补贴和试点项目。 它们旨在重组旧时尚农业,加强粮食安全,以及倡导保护小农。 政府援助降低了获得AI的技术限制和成本限制,并激发了创造力,从而成为利用AI市场扩大农业部门的巨大动力。

例如,印度政府于2024年9月发起了数字农业使命和基于AI的农业技术倡议。 在欧洲联盟,智能农业得到共同农业政策(CAP)的补贴,而美国人工智能的研究投资则通过USDA和DARPA提供。

气候变化是对农业的重大威胁,导致气候条件不稳定、土壤侵蚀和虫害压力上升。 人工智能技术通过为天气预报、疾病爆发和作物歉收状况提供预测分析,帮助农民避免这些风险。 通过对机器学习模型进行关于过去和实时数据的培训,AI可以帮助优化种植时间表,灌溉要求和输入应用. 这种前瞻性风险管理对维持粮食安全和尽量减少作物损失越来越重要。 随着气候压力的加大,对增强农业复原力和可持续性的人工智能解决方案的需求可能迅速增加。

农业市场趋势中的AI

• 采用个性化农作解决办法将是AI在农业产业中的新趋势. 人工智能算法将提供适合具体农业条件、作物类型和管理做法的个性化建议和解决方案。
• 例如,2024年3月,Purdue大学、康奈尔大学和Dale Bumpers国家水稻研究中心共同努力,开发了一个机器学习模型。 该模型展示了通过包括天气动态和遗传特征在内的可变分析预测不断变化的气候模式对水稻产量影响的能力,该模型提供了对现代水稻品种相对于其较老的品种的复原力的宝贵见解。
• 关键趋势是使用人工智能与Internet of Things(IOT)设备,智能传感器收集土壤状况,作物健康和气候的实时信息,人工智能算法认为这些信息可以提供可操作的洞察力. 这使得持续监测、预测维护和有针对性的干预措施,主要是提高效率。 农民现在能够采取数据驱动的灌溉、施肥和收获决策。 人工智能、IoT和地理空间技术之间的互操作正在改变精密耕作方式,从而能够进行更聪明、更可扩展和自动化的农场经营。
• AI-as-Service(AIaaS)的采用是农业,特别是中小型农场的游戏改变。 现有的农业技术公司和创业公司现在在订阅或按使用付费的基础上为AI提供云平台。 这些服务提供作物疾病分析、产量预测和精确喷洒等能力,而不需要农民投资重型硬件或预测分析。
• 这就为获得尖端技术、减少进入壁垒和加强增长市场的吸收提供了竞争环境。 随着互联互通的加强和移动平台的改进,AIaaS很可能成为世界各地提供智能农作解决方案的首选模式.
• AI驱动的预测分析正在成为产量预测,市场规划和供应链优化的关键工具. AI模型可以通过审查旧数据,卫星图像,天气条件和实时实地投入,以高精度预测作物结果. 这有助于农民规划恶劣天气,做出更好的投资和收获选择. 政府和农产企业还可以通过预测储存、定价和分配战略获益。

特朗普行政关税

• 特朗普政府对中国进口品的征税会严重影响基于AI的农具的生产经济学. AI应用中所使用的大多数传感器,IOT模块,处理器,以及无人机部件都是中源的. 这些电子产品的利弊导致美国企业和Agri-tech创业企业的制造成本上升。 这提高了终端客户的智能农具价格,也减少了中小型农户的采用。 设备制造商吞噬了损失或将这些损失传给用户,扭曲了所有AI农业项目的可负担性,并推后了部署时间表.
• 为应对美国关税,中国和其他国家也对美国农产品加征自己的关税. 这减少了美国农民的收入,特别是依赖出口的大豆和玉米农民的收入,收入较低,大多数农民推迟了对新技术的投资,如基于AI的解决方案,如精密农业和预测分析软件. 在贸易战争期间,特别是出口导向地区,农业采用AI的比率有所下降。 这造成了市场不确定性,影响了对农场升级的AI试点项目的融资和执行.
• 尽管关税中断了进口和价格上涨,但它们无意中对AI和Agri-tech硬件进行了一些国内创新。 美国公司开始寻找传感器、处理器和自主系统的当地替代品,以减少对中国供应链的依赖。 在短期内,这种变化可以随着准备时间的延长而减缓产品开发周期,并促使AI工具在农业中的商业化倒退. 初创企业和小型技术公司受到的冲击特别大,因为边际很小。 因此,虽然关税提高了供应链的复原力,但在执行过程中,关税也阻碍了市场势头。

AI 农业市场分析

基于该组成部分,农业市场中的AI分为溶液和服务. 2024年,由于迫切需要提高粮食生产的效率、可持续性和生产力,溶液部分超过33亿美元,预计将超过310亿美元。

• 基于人工智能的解决方案涵盖各种应用,如作物监测、疾病检测、精密种植、智能灌溉和产量预测。 这些软件平台分析来自传感器,无人机和卫星成像的数据,为农民提供可操作的信息.
• 由于它们可以配置成各种作物、地理和耕作方法,人工智能解决方案具有巨大的伸缩性。 它们的灵活性和在从土壤准备到收获后的整个农业价值链中的适用性使其比单个服务更负担得起和更有效。 这种广泛的适用性助长了AI解决方案在市场上对基于服务解决方案的主导地位.
• 大多数AI农业解决方案都是以云为主,方便用户使用,使得这些解决方案在任何规模的农场上都易于实施. 此类平台一般通过移动应用程序、仪表板或技术专长最少的在线门户运作。 农民可以利用关于天气模式、虫害爆发和偏远地点作物产量的实时信息。 方便地更新和扩大这些系统而不需要物理硬件装置也降低了其成本和复杂性,随着农村互联网渗透率的提高,对可部署的AI解决方案的需求加快了进一步巩固软件部门作为行业领导者的速度。
• AI软件解决方案极其灵活,可以与目前的农用设备,ERP系统和第三方平台整合. 这使大型农产企业和合作社能够根据其具体要求调整AI工具,无论是精确喷洒,预测分析还是作物生命周期管理.
• 与劳动密集型和通用的服务模式不同,基于软件的提供提供模块更新,实时更新和API集成. 与各种经营模式兼容的这一特点使得人工智能解决方案既可以选择企业农场,也可以选择小农户,维持增长和在全球农业人工智能生态系统中的市场支配地位。
• 例如,在2024年8月,微软的Azure农业数据管理器与AgPilot等基因AI工具相结合,使农民能够整合各种来源的数据,包括IOT设备和ERP系统. 这有利于实时了解土壤健康、作物状况和天气预报,加强决策和生产力。

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根据该技术,农业市场的AI分为机器学习,计算机视觉和预测分析. 机器学习部分在2024年占有约50%的主要市场份额,预计会大幅增长.

• 机器学习算法特别擅长解析农业中大量结构化和无结构化的数据,以作出准确的预测. 机器学习被广泛用于产量预测、作物疾病检测和虫害预测。 随着新数据的积累,机器学习模式得到改善并提出了更好的建议。
• 例如,在2025年2月,IBM的Watson农业决策平台整合了AI、天气数据、IOT和区块链,为农民提供管理作物、监测条件和优化资源利用的工具。
• 与应用狭窄的技术不同,机器学习具有多功能性,是许多AI驱动的农业解决方案的基础. 从智能灌溉和精密耕作到市场预报和自动化机械,大多数AI系统都依赖于ML算法. 它通过向现场和历史数据流学习,能够进行实时决策。 气候有限责任公司、微软和IBM等公司利用ML推动支持小农和大型农业企业的平台。
• 机器学习模型非常可扩展,可以放在云平台上,从而使来自任何地点的农民和农产企业都能使用这些模型,随着互联网渗透和智能手机在农村地理中的使用增加,基于ML的应用即使在新兴经济体也得到广泛采用。 基于云的ML解决方案能够不断更新、集体洞察力和适应性学习,同时控制成本。
• 机器学习形成了基因AI,自主拖拉机,机器人喷雾器等未来技术的骨干. 机器学习有助于实时识别诸如杂草识别、牲畜监测和利用航空图像进行产量预测等应用。 工业主要企业和初创企业都以高精度和效率的基于ML的技术为重。 此外,机器学习使集成IOT设备,无人机和天气传感器的数据成为可能,形成其他技术无法匹配的整体模型. 这种正在进行的投资和创新意味着机器学习仍然是基于AI的农业中领先和最具影响力的技术.

根据应用情况,农业市场的人工智能分为作物和土壤监测、牲畜健康监测、智能喷洒、精密耕作、农业机器人、气象数据和预报等。 2024年,精准农垦部分的市场份额超过33%。

• 精密耕作利用人工智能处理土壤传感器、卫星图像和气象站的大量数据。 通过机器学习算法运行这些数据,农民可以准确预测作物产量,并发现疾病,害虫,或营养不足等潜在问题.
• 机器学习算法可以实时监测环境状况,并根据确切的要求提出资源分配建议. 例如,大赦国际可以发现田地需要灌溉或应用某些营养物质的地方,以便只在必要的情况下才利用资源。 这样做具有成本效益,同时通过尽量减少资源浪费和防止水或化学品的过度使用,促进环境可持续性,这是传统耕作的典型问题。
• 精密农业将AI与自主拖拉机,收割机,无人机等自动化技术相结合,极大地减少了对人力的需求. 这些基于AI的机器可以进行播种,除草,收获等活动,而人类很少介入. 通过GPS和实时数据的帮助,这些系统运行非常精准,确保工作在正确的时间完成,几乎没有出错的余地. 自动化还有助于尽量减少劳动力开支和提高经营效率,使农民能够在不牺牲作物管理质量和一致性的情况下扩大经营。
• AI算法可以处理来自各种来源的数据,包括无人机,传感器,天气报告,反复提供及时的建议和见解. 随着人工智能系统变得更加聪明和适应条件的改变,在就作物健康、灌溉和虫害管理作出决定时变得更加有效和准确。 这一动态和不断变化的战略确保农民能够迅速应对任何未预见的机会和威胁,优化生产力,尽量减少威胁。

北美在农业市场占据了AI的主导地位,2024年的比重超过36%,美国在这一地区领先市场.

• 美国主要在人工智能和精密农业方面是技术创新的世界领先者. 微软,IBM,约翰·迪尔等大型技术公司在AI和机器学习上进行了大量投资,以发展农业生产力. 美国还拥有强大的研发生态系统,大学和政府方案推动了农业技术的进步。 这些在高投资和能力支持下的突破使得美国在农业应用AI方面领先于其他国家,促进了其对世界市场的领导.
• 美国农民们随时采用基于AI的技术,如精密农业,自驾机械和植物疾病监测系统. 一个充分发展的高速互联网基础设施,IOT设备,以及大数据的可访问性,有助于将AI技术纳入其中。 这种大规模收养的推动力是大赦国际提高生产力、提高效率和降低成本的能力。 这些技术的可扩展性及其在美国农业中的既定成功将该国定位为AI农业应用的领先者.
• 美国拥有强大的农业综合企业和初创企业生态系统,为农业创造人工智能解决方案。 气候公司(由Bayer拥有)、aWhere公司和Gamaya等公司都总部设在美国,正在规划数字农业的道路。 这种人才和智慧的集聚正在形成竞争优势,使得美国公司能够在AI驱动的农业科技市场中统治根基. 此外,对农业科技创业企业的风险资本投资很高,为美国市场提供了持续的增长和发展。
• 例如,2024年11月,启动的 " 智慧农场 " 实现了显著的里程碑,在商业上推出了 " Vulcan " ,2023年末开始交货,并在全年扩大规模。 Vulcan迅速建立生产力记录,单班覆盖8公顷以上,为农民每天节省最多5 000美元的费用。

中国农业市场AI预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• 中国政府主动将农业作为农村全面振兴战略的重要组成部分. “智能农业行动计划”(2024-2028年)等政策, 通过这些政策和对数字基础设施的投资,政府正在加快在农村地区应用人工智能技术的步伐,在未来十年中开拓强劲的市场增长。
• 中国还投资智能养殖基础设施,包括AI型无人机,自主拖拉机,IOT型传感器. 所有这些工具大多在黑龙江,内蒙古等省份的大型农场使用,农村互联网普及率提高,先进机械成本下降,中小型农场由于AI农业技术市场规模扩大,现在也采用AI解决方案.
• 例如,在2024年11月,XAG在XAAC 2024会议上揭开了其2025年产品系列,强调一个完全一体化的智能农业生态系统. 主要创新包括P150农业无人机;吹嘘一个70公斤有效载荷和18米/秒的飞行速度,能够喷洒高达每小时26公顷或喷洒2,167公斤的每小时。 它通过XAG One App支持自主操作,以智能路由规划和可变速率应用为特色.
• 中国人口众多,粮食需求不断增长,在土地和水量限制的挑战下,不断加大提高农业生产力的压力. 人工智能技术为预测性作物建模、疾病早期识别以及精确利用资源提供了可扩展的解决方案,所有这些都对推动粮食安全和气候复原力至关重要。 随着气候变异性扩大,中国准备加快在农业中使用人工智能以减少风险和稳定粮食产出。

沙特阿拉伯农业AI市场预计将从2025年大幅扩张至2034年.

• 沙特阿拉伯缺乏可耕地,人口不断增加,它依靠大赦国际提高当地粮食产量。 人工智能技术应用于垂直耕作、温室自动化和虫害检测,以便在具有挑战性的沙漠气候中优化产量。 这些技术对于加强粮食自力更生和减少进口需求至关重要,这与国家粮食安全方案完全一致。
• 沙特阿拉伯正通过政府加速器、风险资本投资和与国际技术公司的合作,发展成功的农业技术启动环境。 红海农场和Nawah Science等创业企业正在将AI纳入温室业务和作物优化. 这些技术得到阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)等机构的支持,使王国成为农业AI创新的新兴中心.
• 沙特阿拉伯的《2030年远景规划》旨在确保农业可持续性和粮食安全,并最大限度地重视这一愿景,从而使大赦国际成为重塑传统农业的核心驱动力。 环境、水和农业部(MEWA)推出了若干举措,以加强人工智能灌溉、无人驾驶飞机操作和数字监测系统等智能农业。 在国家投资和监管改革的支持下,这些举措为在农业部门实施AI奠定了坚实的基础。
• 多边环境协定主要在北非和中东等地区严重缺水。 利用人工智能的精密灌溉系统通过观察土壤湿度、天气条件和作物需求,优化用水。 阿联酋和沙特阿拉伯正在投资于智能农作,以提高用水效率。 可持续资源管理的迫切需要正在推动整个区域农业部门采用人工智能技术的增长。

农产品市场份额

• AI在农业产业中排名前7位的公司有约翰·迪尔,微软,科尔特瓦,IBM,拜耳作物科学,瓦尔蒙工业(Prospera Technologies)和Trimble. 它们在农业市场上的人工智能市场份额超过45%。
• 约翰 Deere 包含 自主拖拉机中的AI,精密栽培,以及利用机器学习来提高生产力的分析. 随着蓝河科技的获得,它提高了AI在作物管理计算机视觉和实时决策方面的能力.
• 微软通过其Azure FarmBeats平台增强数字农业的权能,该平台利用AI和IOT收集和分析农场数据。 它支持作物健康、灌溉和产量预测方面更明智的决策,从而实现可扩展和可持续的耕作。
• Corteva有AI来简化种子选择,作物保护和特质创造. 通过尖端的分析平台和伙伴关系,它使农民具备可操作的智能,以提高生产力、环境管理和全球农田抗药性管理。
• IBM Watson决策农业平台应用AI,天气信息和卫星图像提供预测性见解. 它帮助农民就种植、灌溉和虫害管理以及增加精准耕作和尽量减少资源浪费提出建议。
• Bayer通过其数字分部Climate LLC提供FieldView平台,利用AI跟踪野外变异性,优化投入,预测产量. 它提供数据驱动的决策,导致农业效率和作物产量。
• 瓦尔蒙公司收购Prospera公司将AI纳入枢轴灌溉系统,利用实时的田间信息和作物图像提供可能的精密水分. 这既能优化用水,又能产生最大产量,将灌溉转变为智能自动化系统.
• Trimble使用AI执行GPS驱动的精密农业,具有可变速率应用和自动指南. 其智能连接的农产品被用于对数据进行实时分析,从而增强种植、肥沃化和各种农业企业的收获结果。

农产品市场公司中的AI

在AI从事农业行业的主要角色有:

• (单位:千美元) 何处
• 拜耳作物科学
• 科尔特瓦
• 加马亚
• IBM (英语).
• 约翰·迪尔
• 微软
• 塔拉尼斯语Name
• 调整
• 瓦尔蒙特工业

由于技术革新和全世界对可持续农业的呼声,农业市场的人工智能是为革命性增长而设定的。 自主拖拉机和精确灌溉对人工智能驱动的害虫预报,创新正在提高耕作效率,节约资源和解决关键的粮食安全问题。 约翰·迪尔(John Deere),拜耳作物科学(Bayer Crop Science)和微软等主要公司,以及新兴的创业企业,都在大量投资可扩展的AI技术.

在地理上,美国因其优越的基础设施,稳健的启动生态系统和高额的研发支出,仍然是全球农业AI领先者. 与此同时,中东和中国等国家正在迅速崛起,利用人工智能来解决缺水和进口食品依赖等问题。 沙特阿拉伯等国家正在将2030年远景规划等国家计划与农业技术增长相结合,推动在干旱地区采用人工智能。 这些地方倡议得到政府资源的支持,并增加了私人合作,为AI驱动的农业创新创造了一个具有竞争力和协作性的全球环境。

大赦国际将在发展精准农业、最大限度地提高产量和保持资源的可持续性方面发挥主要作用。 然而,有效采用将要求在数字基础设施、农场扫盲和网络安全方面持续支出。 政府、公司实体和研究机构的三边合作对于全面、大规模地部署大赦国际十分重要。 大赦国际不仅在创新深入深入和拓展时协助农业,而且从根本上改变其命运。

农产品业新闻中的AI

• 2025年1月,约翰 Deere透露了CES 2025的一线自主设备,包括第二代9RX拖拉机,带有基于AI的自主包. 这些设备具有计算机视觉、AI和相机系统的特点,可以穿越农业地形,解决劳动力短缺问题,最大限度地提高生产率。 除了约翰 Deere还宣布了其2025年启动合作者方案,与6家前沿公司合作,讨论3D地球成像,4D LiDAR,无线充电等技术,进一步将AI引入农业和建筑企业.
• 2024年3月,拜耳揭幕了与微软合作创建的专家基因AI平台的试点. 该平台利用拜耳公司内部的农艺数据以及微软的AI能力,为农民和农艺学家快速准确回答与作物管理和拜耳产品有关的问题. 容易使用的平台回答自然语言问题,在短短几秒内就给专家答案,目的是提高农民的决策和生产力。
• 2024年3月,马来西亚农业技术公司Agroz Group Sdn Bhd在微软AI和云解决方案的支持下,正在开发其Agroz农民和Agroz农场操作系统副驾驶. 通过整合IOT传感器,AI,数据分析,自动化,环境控制系统,水管理解决方案等一系列先进技术,Agroz旨在为其室内垂直农场创建高度数字化和自动化的操作. 这些农场每天生产富营养、无农药、清洁的蔬菜,利用农学和植物科学方面的专门知识以及尖端技术,包括边缘计算和5G通信。
• 2024年1月,计划在2024年4月1日至9月30日的第一波发布,微软公布了以创新基因人工智能特征强化其产业云的计划. 这一更新是对客户和合作伙伴的宝贵投入的回应。 新增内容将涵盖不同部门的一系列新能力,包括Microsoft Cloud for Retail,Azure Data Manager for Agriculture,Microsoft Cloud for Financial Services,Microsoft Cloud for Sustainable,Microsoft Cloud for Health Care,Microsoft Cloud for Nonomy,Microsoft Cloud for主权。

农业市场研究大赦国际的报告包括对该行业的深入报道, 估计和预测2021-2034年收入(百万美元),用于下列部分:

按构成部分开列的市场

• 解决方案
• 服务

市场,按技术分列

• 机器学习
• 计算机视觉
• 预测分析

市场,按应用

• 作物和土壤监测
• 牲畜健康监测
• 智能喷洒
• 精密耕作
• 农业机器人
• 天气数据和预报
• 其他人员

市场,按部署模式

• 基于云
• 内容

按农场规模分列的市场

• 小型农场
• 中型农场
• 大型农场

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
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  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 新加坡
  • 澳大利亚
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 美国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非