报告概述

全球精准农业中的人工智能市场规模预计将从 2024 年的31 亿美元增至 2034 年的127 亿美元左右，在预测期内以15.1%的复合年增长率增长2025年至2034年。2024年，北美占据主导市场地位，占据40.7%以上份额，拥有12亿美元收入。

精准农业市场中的人工智能正在通过应用人工智能技术来增强作物管理和资源利用来改变农业。它使用来自卫星、无人机、传感器和气象站的数据，为农民提供有关土壤健康、作物状况和灌溉需求的实时见解。这有助于通过使农业更加精确和高效来改善决策，从而提高产量并降低成本。

本次市场的主要驱动因素其中包括随着全球人口的增长对粮食安全日益增长的需求、减少水和化肥等资源浪费的压力以及对可持续农业实践的需求。人工智能和大数据分析的进步，加上物联网传感器和无人机的技术进步，正在加速采用。农民和农业企业越来越多地使用人工智能来优化种植计划、及早发现病虫害以及以最少的浪费管理灌溉。

据 Market.us 称，在精准农业、资源优化和可持续作物管理日益增长的需求的支持下，全球人工智能在农业市场正在迅速扩张。 2023 年该市场价值约15 亿美元，预计到 2032 年将达到近102 亿美元，2022 年至 2032 年的预测期内复合年增长率为24.5%。

在这一领域内，农业市场中的生成人工智能正在兴起。ng 是一个独特且高增长的细分市场。 2024 年价值约为2.274 亿美元，预计到 2034 年将达到约27.057 亿美元，2025 年至 2034 年的复合年增长率为28.1%。2024 年，北美占据主导地位，占全球市场份额的37.5%市场份额，收入为 8527 万美元。

关键洞察摘要

• 从产品角度来看，软件占据了54.3%的市场份额。
• 从技术角度来看，机器学习和深度学习占据了市场主导地位，占据了42.6%
• 按应用划分，精准农业和田间监测是最主要的细分市场，占40.4%份额。
• 按农场类型划分，大规模农业是主要采用者，占据71.3%份额。
• 从地区来看，北美以40.7%份额领先，而美国市场达到11.6亿美元，复合年增长率为13.4%。

分析师观点

需求分析显示，通过精确投入、减少水和化学品的过度使用，农民可以从提高生产力和节省成本中受益。这引起了寻求效率提升的大型农场和小型种植者的持续兴趣。随着人工智能解决方案变得更容易获得、更经济、更容易集成到现有农业设备和实践中，采用率不断上升。

该领域越来越多地采用的技术包括用于预测分析的机器学习、用于作物和害虫监测的计算机视觉、用于实时土壤和天气数据的物联网以及用于自主机械的机器人技术。这些技术提高了准确性，减少了劳动力需求，并实现了可持续的资源管理。

在精准农业中采用人工智能的关键原因是增强作物产量、减少运营费用、最大限度地减少对环境的影响以及应对劳动力短缺。人工智能处理广泛数据集的能力允许采取量身定制的干预措施，提高农场盈利能力，同时支持环保实践。

投资和商业利益

随着市场随着人工智能软件平台、传感器技术、自主农场设备和数据管理服务的创新而不断增长，投资机会比比皆是。战略投资可以推动进一步的研发，以完善人工智能算法并扩大全球影响力，特别是在新兴农业地区。

采用人工智能带来的商业利益包括提高作物产量、优化投入成本、减少浪费、提高供应链透明度以及更好地遵守环境标准。人工智能还可以帮助农民更快地应对不可预测的天气、害虫或疾病，确保更稳定的粮食生产。

该法规农业环境正在不断发展，以解决农业人工智能系统的安全、数据隐私和合规性问题。统一的标准和明确的法律框架，尤其是在欧盟等地区，对于鼓励创新、同时保护农民和消费者至关重要。这些框架侧重于机器安全、负责任的人工智能使用以及最大限度地降低与新自主技术相关的风险。

生成式人工智能的作用

美国市场规模

美国2024 年，精准农业中的人工智能市场价值12 亿美元，预计到 2034 年将达到约41 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 将达到 13.4%。

2024 年， 北美占据主导市场地位，占据超过40.7%在精准农业市场的人工智能领域分享并创造12亿美元收入。该地区的领导地位受到先进农业技术（包括机器学习、预测分析和计算机视觉工具）的广泛采用的强烈影响。

美国和加拿大的农民已经采用了基于人工智能的作物监测、土壤健康评估和灌溉优化解决方案，这些解决方案显着提高了生产力，同时减少了资源浪费。北美的主导地位还得到了完善的农业基础设施和鼓励使用数字农业技术的强有力的政府举措的支持。

促进可持续农业和气候适应实践的计划加速了人工智能工具在大型商业农场和小型农业经营中的整合。此外，农业科技初创企业、研究机构和科技巨头之间的合作他们创建了一个强大的生态系统，促进精准农业创新。

通过提供

软件解决方案占市场的54.3%，凸显了它们在推动精准农业方面的重要作用。这些人工智能驱动的软件平台分析从传感器、无人机和卫星图像收集的大量农业数据。它们通过提供预测分析、实时监控和可操作的见解来优化农业生产力和资源利用，使农民能够在种植、灌溉、施肥和病虫害管理方面做出明智的决策。

随着软件的不断进步，与机器学习模型和其他人工智能技术的集成可以实现适应性和精确的农业实践，从而减少浪费、提高作物产量并提高环境可持续性。软件解决方案的可扩展性和易于部署性使其成为不可或缺的农民正在向数字化和数据驱动型农业转型。

按技术

机器学习和深度学习技术占有显着的42.6%份额，推动精准农业决策背后的智能。这些人工智能技术处理复杂的多维数据集，包括土壤健康、天气模式和作物状况，以预测结果并优化农业运营。它们可以实现详细的作物产量预测、害虫检测、疾病预测和自适应资源管理，以适应不断变化的环境条件。

机器和深度学习的进步加速了智能农业工具的创新，例如配备人工智能的自动拖拉机和无人机，从而提高效率并降低成本。他们从持续的数据输入中学习的能力提高了农业实践的精度和响应能力，使他们成为中心农业数字化转型。

按应用

精准农业和田间监测应用占据40.4%市场，是人工智能在农业部署的基础用例。这些应用程序利用人工智能传感器、无人机和成像技术来持续监测作物健康、土壤状况、湿度水平和虫害。这种实时监测有助于精确干预，优化投入使用，减少环境影响并提高作物生产力。

采用精准农业技术可以减轻气候变化和资源限制带来的风险，同时提高产量质量和数量。现场监测通过提供针对特定农田的详细见解，实现主动管理实践并支持可持续农业，最终推动更高的盈利能力和生态平衡。

农场类型

大规模农业以71.3%的份额在精准农业市场的人工智能中占据主导地位，反映了该行业投资尖端人工智能技术并从中受益的能力。大型农场通常经营广阔的土地，高效的资源管理和生产力对于经济活力至关重要。人工智能解决方案有助于自动化和优化其庞大的运营，促进近乎实时的大规模数据收集、分析和行动。

大型农场的运营规模允许在更广泛的范围内部署各种人工智能技术，例如自主机械、传感器网络和预测分析。这在宏观层面上提高了产量一致性、成本效率和可持续性，使大型农场处于精准农业人工智能应用的前沿。

生长因子

主要细分市场

按提供

• 硬件
• 软件
• 服务

按技术

• 机器学习和深度学习学习
• 计算机视觉
• 预测分析
• 自然语言处理 (NLP)
• 其他

按应用

• 精准农业和田间监测
• 牲畜监测
• 农业机器人（农业机器人）
• 无人机分析
• 产量绘图和预测
• 灌溉管理
• 其他

按农场类型

• 大规模农场
• 中小型农场
• 温室和室内农场

区域分析和覆盖

• 北部美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美国
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素分析

预防措施对实时数据的需求不断增加

对实时数据不断增长的需求是精准农业采用人工智能的关键驱动力。农民和种植者越来越依赖传感器、无人机和卫星图像等技术来监测土壤湿度、养分水平和作物健康。这些及时的数据使他们能够快速做出明智的决策，例如仅在需要时施用肥料或农药，从而提高作物生产力并防止潜在损失。

北美和欧洲等地区在采用这些技术方面处于领先地位，使用人工智能增强的工具来收集和分析农场数据，从而大大提高了运营效率并减少了损失。减少浪费。此外，人工智能驱动的实时监测使农民能够及早发现病虫害，并根据当前天气和土壤条件优化灌溉计划。

这种主动方法支持更好的作物管理，并通过减少过度化学品使用和节约用水，与可持续农业实践保持一致。精确的田间数据可帮助农民采取更有效、更具成本效益的策略，使精准农业中的人工智能成为提高产量和盈利能力的战略工具。

约束分析

人工智能支持的精准农业设备的初始成本较高

阻碍人工智能在精准农业中广泛采用的一个主要制约因素是与人工智能驱动的设备和相关技术相关的高成本。解决方案。传感器、无人机和人工智能驱动的软件平台等先进技术通常需要大量的前期投资，而许多中小型农场目前，大多数人工智能解决方案都面向大型农场，这些农场可以将这些成本分配到大片土地上，从而使小型农场处于不利地位。由于需要针对特定​​农业条件定制或高度专业化的人工智能应用程序，成本障碍变得更加复杂，这进一步提高了价格。

此外，可靠的互联网连接和电力供应等基础设施的投资也增加了总体支出。这些财务挑战限制了采用速度，特别是在发展中地区或缺乏补贴或融资选择的小农户中。

机会分析

优化资源利用和减少浪费的需求不断增长

人工智能驱动的精准农业的一个重要机会在于优化化肥、农药和水的使用。人工智能技术可以仅在需要的地方和时间精确应用输入，大幅减少浪费，同时提高作物产量质量。

这种效率不仅降低了农民的运营成本，还通过减少化学径流和保护稀缺的水资源来支持环境的可持续性。世界各国政府都通过提供支持计划和补贴来鼓励使用智能农业解决方案，特别是针对中小型农场。

这种政府支持为人工智能解决方案提供商打开了新市场，帮助他们为不同规模的农场开发价格实惠、可扩展的平台。全球对可持续农业和粮食安全的日益关注，增强了对能够同时带来经济和生态效益的人工智能工具的需求。

挑战分析

技术人员短缺和监管复杂性

阻碍人工智能在精准农业领域更广泛扩展的主要挑战之一是缺乏能够实施人工智能的技术人员。有效地使用、维护和解释人工智能技术。农民往往缺乏充分利用复杂的人工智能驱动系统的技术专业知识，需要额外的培训和支持。这种技能差距会减缓技术的采用，并降低人工智能应用的预期效益。

除此之外，围绕数据隐私、人工智能使用和自主农业设备的监管框架仍在不断发展，并且因地区而异。复杂且不明确的法规给农民和人工智能解决方案提供商带来了不确定性，有时会延迟部署或使合规变得复杂。

竞争分析

在精准农业市场的人工智能中，孟山都公司、先正达公司、天宝公司、迪尔公司和爱科公司等主要农业公司发挥了主导作用。他们的重点是将人工智能嵌入到机械、作物监测系统和预测分析中。这使得他们能够提供大型农场提高产量和降低成本的先进工具。

Climate Corporation、笛卡尔实验室、Granular Inc. 和 Prospera Technologies Ltd. 等技术驱动型公司通过基于人工智能的见解和卫星图像增强了市场。 Taranis、Blue River Technology 和 PrecisionHawk 等初创公司通过提供害虫检测、无人机成像和自动侦察来增加价值。这些解决方案受到寻求数据驱动方法的进步农民的欢迎。

包括 Farmwise、Gamaya、Ceres Imaging、Tule Technologies 和 Harvest Croo Robotics 在内的新兴创新者正在推进机器人技术和成像工具的发展。 AgEagle Aerial Systems Inc. 和 CNH Industrial N.V. 正在将人工智能扩展到无人机和自主设备中。他们与区域参与者一起，使精准农业变得更加容易获得，并支持不同规模农场采用精准农业。

市场上的主要参与者

• 孟山都公司
• 先正达股份公司
• Trimble Inc.
• Deere & Company
• AGCO Corporation
• Climate Corporation
• 笛卡尔实验室
• Granular Inc.
• Prospera Technologies Ltd.
• Taranis
• Blue River技术
• PrecisionHawk
• Farmwise
• Gamaya
• The Climate Corporation
• Ceres Imaging
• Awhere Inc.
• Tule Technologies
• AgEagle Aerial Systems Inc.
• Harvest Croo Robotics
• CNH Industrial N.V.
• 其他

最新进展

• 到 2025 年，超过 60% 的约翰迪尔新设备将嵌入人工智能来执行精准农业任务。他们的重点是人工智能驱动的传感器、机器视觉相机和实时分析，以优化种植、喷洒和收割等操作。名为“See & Spray”的先进产品线利用人工智能精确定位除草剂的施用，减少化学品的使用，同时提高作物产量。
• 先正达通过在 2025 年与 Planet Labs 重新建立多年合作伙伴关系，扩大了其精准农业能力。这为农民提供了近乎日常的高分辨率卫星图像，集成到先正达的 Cropwise 平台中，增强了作物健康监测和病虫害管理。
• 2024 年初，AGCO 推出了 PTx 品牌，整合了精准农业技术，包括 Precision Planting 及其与 Trimble 的合资企业伞。该平台旨在通过经销商、原始设备制造商和工厂安装设备在全球范围内提供混合车队精密解决方案。