报告概述

全球农业人工智能市场规模预计将从2023年的15亿美元增至到2032年的102亿美元左右，从2022年到2022年的预测期间，复合年增长率为24.5% 2032.

农业人工智能（AI）是指人工智能技术在各种农业过程中的应用，以提高效率、生产力和可持续性。它涉及使用先进的算法、机器学习、计算机视觉和数据分析来分析大量农业数据并做出明智的决策。

随着业界认识到人工智能技术在应对气候变化、人口增长和可持续粮食生产需求等挑战方面的潜力，农业市场中的人工智能正在显着增长。人工智能正在应用于农业的各个方面，包括作物监测监控和管理、精准农业、农业机器人、预测分析和产量优化。

根据联合国 (UN) 的数据，到 2050 年，全球人口将达到98 亿。因此，必须将人工智能引入农业，以满足不断增长的需求。由于耕地有限，食品安全要求不断提高，利用人工智能技术、物联网和大数据推动绿色革命。支持人工智能的应用程序已经在农业领域得到应用，例如预测分析、推荐引擎、害虫识别/检测和土壤监测。

无人机、机器人和地面无线传感器等人工智能解决方案在农业领域的应用越来越广泛。例如，2017年11月，微软与国际半干旱热带作物研究所联手推出人工智能播种应用程序。此外，Nature Fresh Farms是另一家使用人工智能技术大规模分析植物数据并产生准确产量和收获预测的美国科技公司；他们的算法甚至可以预测花朵何时成熟。

农业自动化有助于分配肥料和水等资源、确定作物播种的理想日期、检测杂草并推动对人工智能解决方案的需求。它甚至可以根据长期天气数据、生产数据和商品定价预测来建议应该种植多少种子。许多科技公司和初创企业正在利用基于人工智能的应用程序的多重优势来扩展其支持物联网的设备，这些设备可用于在农业中大规模部署人工智能应用程序。

关键要点

• 全球农业人工智能 (AI) 市场规模预计2023 年将达到15 亿美元，预计到 2032 年将超过102 亿美元左右，2023 年至 2033 年复合年增长率为24.5%。
• 北美在人工智能 (AI) 农业技术方面处于领先地位，其次是欧洲和亚洲太平洋地区。
• 亚太地区由于该地区人口和粮食需求迅速增长，目前是农业人工智能增长最快的市场。
• 农业市场中的人工智能面临着几个主要障碍，包括劳动力严重短缺、人工智能技术成本高昂以及对更多数据的需求。
• 需求：通过提高农作物产量来满足不断增长的人口增长和粮食需求。
• 主要趋势：农民和农业企业越来越多地转向人工智能技术和针对一系列农业任务的人工智能解决方案已得到更广泛的采用。
• 驱动因素：提高农作物产量和降低成本的需求有两个作物管理实践决策时的关键考虑因素。
• 限制：缺乏熟练劳动力和需要额外的数据收集系统是增长的主要障碍。
• 机遇：基于云的人工智能解决方案日益普及
• 挑战：人工智能技术成本高昂
• 农业行业最知名的人工智能 (AI) 企业：Raven Industries Inc.、Farmers Edge Inc.、Deere & Company、 A.A.A Taranis Visual Ltd.、Gamaya SA、AGCO Corporation、Bayer AG、IBM Corporation、Ag Leader Technology、Trimble Inc. 和其他主要参与者。

按技术分析

市场可按技术细分为机器学习、深度学习、预测分析和计算机视觉。许多农业综合企业利用预测分析来部署人工智能； AgEagle Aerial Systems Inc.、微软和 Granular 都开发了支持人工智能的平台利用这种预测分析技术的农业形式和解决方案。农药控制、农作物病害、天气跟踪、灌溉和排水管理是当今农业面临的重大挑战。农民可以通过使用图像处理和神经网络的预测分析来解决这些问题。

预测分析支持无人机农业解决方案，AgEagle Aerial Systems Inc. 就是一个例子。该公司利用人工智能通过无人机技术提高农作物产量。无人机分析解决方案为作物面积识别和管理提供无人机分析解决方案。

预测分析在农业应用中变得更加高效，因此预计该细分市场在预测期内将实现稳定的复合年增长率。机器学习正在应用于农场管理系统中的传感器数据，将其转化为真正的人工智能系统——领先更显着的生产改进。机器学习和深度学习领域预计将同时扩大。

按应用分析

根据应用，市场可分为四类：精准农业、无人机分析和农业机器人。在预测期内，精准农业预计将占据重要的市场份额。精准农业是一种在农业领域蓬勃发展的人工智能应用程序；它可以帮助农民降低成本并最大限度地利用资源。

人工智能广泛应用于精准农业中，以收集、解释和分析数字数据。例如，配备 GPS 的联合收割机使用人工智能来跟踪收割产量，以进行田间变异性分析，包括土壤成分或水的差异。这种分析和预测使农民能够相应地调整肥料或农药。

人工智能甚至可以通过人工智能控制农业机器人。智慧与现场传感器和数据分析相结合。因此，它们对许多应用都很有效，例如在农作物自行除草或锄地时高效收割农作物。随着越来越多的企业采用人工智能技术以及机器人技术的进步，农业机器人细分市场正在激增。

按组件分析

市场可分为服务、硬件和软件细分市场。预计软件将在该领域占据大部分份额。微软、IBM、迪尔公司和迪尔公司都为农业提供基于人工智能的解决方案。此类软件通过基于预测的分析和计算机视觉工具帮助提高作物生产力。

软件行业正在见证基于预测分析的工具的使用不断增加。受欢迎的程序包括 IBM 公司的 Watson Decision Platform、Micro 的 AI Sowing App迪尔公司 (Deere and Company) 的 Soft、See and Spray 农药和杀虫剂分配系统。这些人工智能程序帮助农民选择何时种植农作物；发现农作物病害；跟踪产量并计算土地、肥料和水的需求。此外，人工智能技术还有许多潜在用途，例如精准农业或无人机分析，进一步推动了农业软件市场这一领域对软件的需求。

关键细分市场

按技术划分

• 机器学习和深度学习
• 预测分析
• 计算机愿景

按应用划分

• 精准农业
• 无人机分析
• 农业机器人
• 牲畜监控
• 劳动力管理
• 农业机器人
• 其他应用

组件

• 硬件
• 软件
• 服务
• 人工智能即服务
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驱动因素

物联网推动增长

每天，大量数据以结构化和非结构化格式产生。这包括历史天气模式、土壤报告、新研究和无人机图像。所有这些都可以通过物联网解决方案感知，从而提供增强产量的强烈感知。智能数据融合常用的两种技术是遥感（接近传感）和遥感（遥感），后者允许基于特定地点的地下土壤进行土壤分析。例如，Rowbot，一种结合了数据收集软件和机器人技术的硬件解决方案，已经为种植玉米创造了理想的肥料。

基于图像的洞察生成

如今，高海拔耕作是农业中最热门的话题之一。基于无人机的图像提供了宝贵的田间分析、作物观察​​和扫描数据。无人机数据、物联网和计算机视觉技术可将所有这些结合起来，使农民能够迅速采取行动。 Aerialtronics 在其商用无人机上实施了视觉识别 API 和 IBM Watson IoT Platform，以便他们可以实时执行图像分析。计算机视觉技术也越来越多地应用于作物成熟度识别、疾病检测、田间管理等，帮助农民在经营中保持领先地位。

作物健康监测

遥感技术、高光谱成像和 3D 激光扫描可用于生成数千英亩的作物指标。这项技术有可能彻底改变农民对农田的看法。此外，这种监控可以在作物的整个生命周期中进行，以检测异常情况并相应地生成报告。

限制

缺乏工人

由于技术工人短缺、农民老龄化以及农民兴趣下降随着人们以农业为职业道路，全球劳动力数量出现了惊人的下降。随着政府和私营机构努力利用人工智能技术实现农业作业自动化，这种劳动力减少的趋势导致了惊人的快速增长。

越来越多地采用农业无人机

配备热、多光谱或高光谱传感器的无人机可以识别需要调整灌溉计划的区域。这些传感器利用农作物的热信号来计算植被指数——一种基于人工智能的健康指标。化学喷洒虽然并不普遍，但仍然是工业化农业的必要组成部分。但有了智能农业无人机，就可以最大限度地减少对环境的影响；无人机（UAV）可以像喷雾器一样高精度地测量距离；这会减少进入地下水源的化学物质。

挑战

缺乏对高科技机器学习解决方案的了解

人工智能在农业中有很多应用，但全球农场对高科技机器学习解决方案缺乏认识。根据天气模式、土壤条件和害虫存在等外部因素调整农业需要大量的财务投资。同时，人工智能系统需要大量数据来训练机器并做出准确的预测。预测。

趋势

由于技术的采用，农业实践变得更加复杂和现代化。农业机器人使用的增加可能是由于全球人口的增长、农场工人的短缺和农业的自动化。

农业利益相关者正在关注通过现代农业实践提高生产效率和减少碳排放。tprints，这推动了对机器人的需求。机器人公司提供可应用于非结构化和动态农业环境的产品。机器人自诞生以来就被应用于工业生产；然而，技术进步已将其能力扩展到许多领域，例如运输、医疗保健和农业。此外，机器人在缓解粮食短缺方面发挥着越来越重要的作用；挤奶场也使用机器人系统。

欧盟的一项前瞻研究预测，到 2025 年，大约 50% 的欧洲奶牛场将实现自动化。 Fullwood Paco 已于 2022 年 5 月实施了批量挤奶系统，配备六台机器人，能够同时挤奶 150-300 头奶牛。 Fullwood Paco 可以根据奶牛不断变化的需求和生产需求轻松进行调整。

智能传感器在这些实践中变得越来越普遍，标志着市场的一个重要趋势。精准农业实践已见成效n 越来越多地使用传感器，使农民能够利用种子、肥料和水等最少的资源最大限度地提高产量。在微观层面监测作物生长有助于农民节省宝贵且昂贵的资源，同时减少对环境的影响。

区域分析

北美由于其占主导地位的工业自动化行业和越来越多的人工智能解决方案采用，在 2022 年占全球市场的超过39%。此外，北美拥有更高的购买力、对自动化的持续投资、对物联网技术的大量投资以及政府对内部人工智能设备制造的举措。此外，迪尔公司 (Deere & Company)、微软 (Microsoft)、Granular Inc. 和气候公司 (The Climate Corporation) 等许多农业技术提供商都参与了这一领域。

在预测期内，亚太地区预计将见证高增长。由于人工智能技术在农业中的使用越来越多，年复合增长率达到最高。中国和印度是两个新兴经济体，已经采用了人工智能解决方案，例如远程监控技术或食品行业需求的预测分析。此外，由于对智慧城市的需求不断增长，鼓励农业企业利用人工智能服务和解决方案。

注意：最终报告中的实际数字可能有所不同

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 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

主要参与者分析

为农业提供人工智能解决方案的供应商专注于扩大客户群，以获得市场竞争优势。为此，他们经常实施并购和合作等战略举措。例如，迪尔公司最近于 5 月 26 日加入培育农业新领域 (CNFA)，以在其农业行业实施机械化。 Climate Corporation 于 2018 年 10 月紧随其后，与三个农业科技公司联手：SoilOptix 和 AgCon Aerial Corp.；这项合作为农民提供了新的能力，同时扩大了气候领域dView 的数字平台进一步发展。

由于许多本地和区域参与者的存在，农业人工智能 (AI) 市场变得分散。因此，市场参与者面临着来自顶级参与者的激烈竞争，特别是那些拥有强大品牌知名度和庞大分销网络的参与者。因此，公司获得了各种扩张策略，例如合作伙伴关系和产品发布，以保持市场领先地位。以下是全球农业行业人工智能 (AI) 领域的一些主要参与者。

顶级市场领导者

• Raven Industries Inc.
• Farmers Edge Inc.
• Deere & Company
• A.A Taranis Visual Ltd.
• Gamaya SA
• AGCO Corporation
• 拜耳AG
• IBM Corporation
• Ag Leader Technology
• Trimble Inc.

近期开发

• 2023 年 6 月，Carbon Robotics： 他们的 LaserWeederTM 在人工智能突破奖中被评为最佳基于人工智能的农业解决方案。这是市场上第一台激光除草机器人，可清除超过 10 亿株杂草。这项创新利用人工智能、激光、计算机视觉和机器人技术来实现精确的杂草管理。
• 2022 年 11 月，大疆农业：他们推出了配备多光谱成像系统的 Mavic 3 Multispectral。该工具可以快速捕捉作物生长情况，旨在提高作物生产效率。它通过满足精准农业和环境监测需求，帮助全球农民降低成本并增加收入。
• 2022 年 10 月，微软：微软研究院将 FarmVibes.AI 开源。这套技术和机器学习算法专注于可持续农业。 FarmVibes.AI 通过整合天气、卫星和无人机图像等各种数据类型来改进农业实践。