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农业和食品供应链市场中的区块链 尺寸和份额 2024 to 2032

报告 ID: GMI10031
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发布日期: June 2024
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农业和食品供应链市场规模

2023年,农业和食品供应链市场的区块链价值为3.028亿美元,估计在2024至2032年期间,CAGR超过36.2%。 技术进步在农业和食品供应链部分不断演变并融入区块链技术,预计将促进市场增长。

区块链在农业与食品供应链市场的关键要点

市场规模与增长

  • 2023年市场规模:3.028亿美元
  • 2032年预测市场规模:46亿美元
  • 2024-2032年复合年增长率:36%

主要市场驱动因素

  • 提升透明度与可追溯性、改善食品安全、减少食品浪费、提高效率并降低成本。

挑战

  • 数据隐私与安全问题。
  • 认知度与理解度有限。

对政府来说,区块链提供了一个不可改变的分类账,可以追踪农产品的来源和出行,帮助跟踪食品安全,核实有机或公平贸易索赔,并减少欺诈. 例如,在2023年5月,卡纳塔克政府在全国实施了以区块链为基础的种子可追踪性,以提高可运输性。 这一行动确保了种子的真实性,提高了种子分发的透明度并降低了种子被窃事件的数量。

如果发生任何污染或召回,区块链可有助于有效地识别和隔离受影响的产品,从而减少健康风险和经济损失。 通过区块链提供关于食品位置和状况的实时数据,有助于优化供应链运作,减少延误和腐烂. 这对易腐货物特别有利。 通过区块链可以实现交易自动化并减少中介,从而节省成本,提高装卸和运输效率。

在农业和食品供应链市场的区块链中,数据隐私和安全关切构成重大挑战。 由于这些系统处理敏感信息,确保强有力的安全措施至关重要。 各组织必须遵守数据保护条例,以保护数据不被未经授权的访问或违反。 此外,农业和粮食供应链的许多利益攸关方可能缺乏采用和维持区块链系统所需的技术专长。

农业和食品供应链市场趋势

农业和食品供应部门内部的区块链技术迅速发展。 各种区块链平台正在提供可追踪性、透明度和智能合同功能等功能,使利益攸关方能够简化供应链业务。 这些平台与 " 物联网 " (IoT)和 " 人工智能 " (AI)的融合也越来越具有吸引力。 整个供应链的数据收集由IOT传感器完成,而AI算法则分析这些数据以优化流程,从而提高效率. 板链技术具有分散和防篡改的性质,被视为一种工具,通过提供透明度、减少欺诈和伪造风险并促成对中断作出快速反应来增强供应链的复原力。

工业界正在组建联合体和战略伙伴关系,就区块链倡议开展合作。 这些协作有助于数据共享、协议的标准化以及不同区块链平台之间的互操作性。 通过共同努力,利益攸关方可以克服可扩展性、数据仓和监管合规等挑战。

农业和食品供应链市场分析

Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market, By Technology, 2022-2032 (USD Million)
Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market, By Technology, 2022-2032 (USD Million)

根据技术,市场分为自动记录保存、食品供应链追踪、智能合同、支付处理模块和食品出处跟踪模块。 预计自动保存记录将登记大约38%的CAGR。 自动保存记录有助于将交易数据安全地储存在一个分散和防篡改的分类账中,从而提高整个供应链的数据准确性、透明度和效率。 记录产品从生产到消费的每一个步骤,包括原产地、加工、储存和分销,都是通过食品供应链跟踪进行的。 这可加强食品安全、质量保证和遵守监管。

在农业和食品供应链市场,智能合同能够实现自动流程,如付款释放、质量认证和基于预先确定标准的货物核查,从而降低交易成本,消除中介,并增强参与者之间的信任。 粮食出处跟踪模块通过记录农场做法,认证,质量测试等关键信息,以及区块链上的配送渠道等,发挥区块链技术的杠杆作用,跟踪整个供应链中食品的来源和真实性. 这些模块使消费者和利益攸关方能够核实食品的来源和质量。

Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market Share, By Type, 2023
Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market Share, By Type, 2023

根据类型,农业和食品供应链市场的区块链分为公共链、私人链和联营链。 2023年,溶液部分占市场份额的65%以上,而且由于对客户通信管理(CCM)综合和专门解决方案的需求不断增加,该部分已准备好增长。 公共区块链在未经许可的基础上运作,任何中央当局都不得对进入进行控制。 它们适合于食品可追溯性和有机认证的核查等应用.

私人区块链是一种被允许的网络,其准入和参与仅限于经核准的实体,并由中央当局或组织联合体管理,对治理、隐私和可扩展性提供了更多的控制。 它们提供更快的交易处理,降低成本,并在库存管理和信任伙伴之间安全分享数据等应用程序中制定有针对性的治理模式。

North America Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market, 2022 – 2032, (USD Million)
North America Blockchain in Agriculture and Food Supply Chain Market, 2022 – 2032, (USD Million)

在北美,由于食品安全事件高发和消费者对透明度的需求,农业和食品供应链市场的区块链正在增长,2023年的份额超过31%. 北美的消费者越来越关注他们所消费的食物的来源和安全. 本区域严格的监管要求,如林业发展局条例、有机认证标准和可持续性报告,正在推动采用区块链。 例如,联合国粮食及农业组织(粮农组织)报告说,供应链造成北美40%的粮食浪费。

联合王国大力强调可持续性并降低农业中的碳足迹,这推动了板链的采用。 区块链技术可用来监测耕作方法的可持续性并保障环境条例得到遵守。

中国多起食品安全危机已使消费者信心受损. 区块链技术提供了不可改变的透明记录,可以跟随农产品从地到地表,保证其安全和真实性. 印度的供应链管理不当,导致收获后损失巨大. 板链技术有可能改善储存和物流,降低损失并增加新鲜产品的供应?

板链技术有可能通过使客户能够跟踪从农场到分叉的产品来改善食品供应链的可追踪性。 板块链可以保证遵守环境标准,并提供关于巴西产品来源的透明记录,巴西的非法砍伐和毁林等问题突出了对农业方法可持续性的担忧。 同样,区块链有助于查明阿联酋进口食品的来源,因为那里越来越强调粮食安全,确保其质量和安全。

农业和粮食供应链市场份额

IBM和微软在农业和食品供应链市场中占主导地位,市场份额超过10%. IBM (英语). 食品信托是一个以块链为基础的平台,连接整个食品供应链的参与者,包括农民,加工者,经销商和零售商. 它为食品提供端到端的能见度和可追溯性. 沃尔玛,雀巢和多尔等公司利用IBM食品信托公司追踪其产品从农场到货架的旅程,以确保食品安全和质量. 微软在包括越南在内的多个国家被用于跟踪猪肉,蔬菜和家禽的旅程.

这些角色通过不断发展的技术、扩大全球足迹并满足不同的工业需要来维持支配地位。 他们既有的品牌声誉、客户信任和对解决不断演变的客户参与的承诺要求巩固其立场,塑造农业和食品供应链中的区块链景观。

农业和食品供应链市场公司的区块链

农业和食品供应行业在区块链中经营的主要角色有:

  • 农业数字
  • 链文
  • 美食公司
  • IBM (英语).
  • 微软
  • 来源轨迹
  • Ripe.io (英语).
  • SAP SE 系统
  • 美国科学软件公司
  • 国际TE-粮食组织 黄金

农业和食品供应链工业区块链新闻

  • 2024年4月,微软与ITC合作,在"世界农业科技2024"上宣布了一个名为Krishi Mitra的AI副驾驶应用程序,旨在为印度的3万名农民及时提供相关信息来提高生产力和盈利能力并帮助他们建设气候复原力.
  • 2022年3月,SAP SE和Unilever宣布了由SAP Solutions命名为GreeToken的试点项目,以提高Unilever全球棕榈油供应链的透明度和可追溯性. 联合利华公司购买棕榈油的黄金农业资源和其他供应商,在SAP解决方案的帮助下,能够生产出能捕捉出与石油原产地有关的独特特征并在整个供应链中复制出其物质流动的代币.

农业和食品供应链市场中的区块链研究报告包括对该行业的深入报道 估计和预测2021至2032年收入(10亿美元),用于下列部分:

市场,按类型

  • 公开
  • 私营
  • 集团

市场,按应用

  • 食品供应链控制
  • 预防食品欺诈
  • 食品安全管制
  • 食品销售和采购
  • 食品标签
  • 农业融资
  • 农业保险
  • 农业中的ESG

按技术分列的市场

  • 自动保存记录
  • 粮食供应链追踪
  • 智能合同
  • 付款处理模块
  • 粮食来源跟踪模块

按最终用户分列的市场

  • 生粮供应商
  • 食品制造商
  • 运输和后勤供应商
  • 食品经销商
  • 政府机构

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
    • 页:1
    • 俄罗斯
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 东南亚
    • 澳大利亚
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 联合国
    • 拉丁美洲其他地区
  • 米兰
    • 南非
    • 阿联酋
    • 沙特阿拉伯
  • 其余的MEA地区

 

作者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

常见问题 (FAQs):

2023年,农业和食品供应链区块链的市场规模为3.028亿美元,估计在2024年至2032年之间,受技术进步的持续演变和一体化的驱动,CAGR超过36.2%.
农业和食品供应链市场区块链的自动记录保存部分预计将在2024-2032年期间登记38%的CAGR,因为自动记录有助于提高数据准确性和透明度.
北美工业在2023年占有超过31%的份额,并将迅速扩张到2032年,原因是食品安全事件高发和消费者对透明度的需求.
AgriDigital、Chainvine、Fairfood、IBM、微软、OriginTrail、Ripe.io、SAP SE、ScienceSoft USA公司和TE-Food International GmbH等.

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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