农业市场中的生成式人工智能(2025-2034)
报告概述
到 2034 年，农业中的生成人工智能市场规模预计将从 2024 年的2.274亿美元增长到27.057亿美元左右，预测期间复合年增长率为28.1% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了37.5%以上份额，收入8527万美元。
农业生成人工智能市场可以被描述为更广泛的数字农业领域中的新兴细分市场。它的重点是使用生成人工智能模型来模拟新数据、提供预测信息并为农场运营提供自适应咨询。这些系统基于已建立的分析人工智能、卫星图像、无人机传感和物联网基础设施，以推动精准农业、自主机器人机器人、产量预测和气候敏感规划。
加速生成式人工智能在农业中的应用的首要驱动因素之一是，面对气候变化、人口增长和自然资源枯竭，对粮食安全的迫切需求。农民和农业企业寻求能够优化产量、适应不可预测的天气以及更有效地利用水和肥料的解决方案。可持续农业和效率的推动使生成式人工智能成为实现这些目标的关键工具。
根据 Market.us 研究，全球生成式人工智能市场预计到 2033 年将达到约2558 亿美元，较 2023 年的约135 亿美元大幅增长。这一增长反映了 2023 年34.2% 的强劲复合年增长率。 2024 年和 2033 年。对创意自动化、个性化内容生成和人工智能驱动的生产力工具不断增长的需求将继续推动他在多个行业的扩张。
范围和预测
| 报告功能 | 说明 |
|---|---|
| 市场价值(2024) | 2.274亿美元 |
| 预测收入(2034) | 27.057亿美元 |
| 显着CAGR（2025-2034） | 28.1% |
| 领先细分市场 | 机器学习细分市场[43.5%] |
| 最大市场 | 北美[37.5%市场分享] |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
关键见解摘要
- 2024年，农业生成人工智能市场估值为2.274亿美元，预计将达到2,705.7美元/英里到 2034 年，这一数字将达到 100 亿美元，从 2025 年到 2034 年，复合年增长率将达到 28.1%。
- 北美在 2024 年占据主导地位，占据 37.5% 市场份额，产生8527 万美元收入。
- 从技术角度来看，机器学习细分市场在 2024 年以 43.5% 的收入份额引领市场。
- 按应用划分，农业机器人和自动化驱动细分市场在 2024 年以 38.7% 的收入份额占据主导地位。
分析师的观点
农业生成人工智能的投资机会随着行业认识到对下一代解决方案的需求而迅速扩大。从开发人工智能驱动的传感器和平台的初创企业到瞄准数字农业科技的成熟科技公司，投资者正在响应对可扩展、本地化和可持续农业不断增长的需求农业解决方案。
整个价值链都能感受到商业利益。生成式人工智能加快工作流程，减少体力劳动，并自动执行文档和合规任务。通过实现更智能、数据驱动的决策，它不仅可以提高生产力和利润，还有助于供应链规划并减少食物浪费。
农业中生成式人工智能的监管环境仍在不断发展。各国政府和国际组织正在努力确保人工智能驱动的解决方案易于使用、安全和公平。通过新框架和试点计划解决了有关数据隐私、内容质量、符合道德的人工智能使用以及安全、适合具体情况的建议的主要问题。
区域洞察
2024 年，北美 占据主导市场地位，占据了超过 37.5% 的份额，占有8527 万美元 收入。该地区在农业市场生成人工智能方面的领导地位深深植根于其先进的数字基础设施、强大的研究生态系统以及人工智能与精准农业的快速融合。
技术支持的农场的存在、农村地区宽带的强劲普及以及政府和私营部门对人工智能部署的早期支持加速了人工智能的采用。尤其是美国种植者，对预测作物病害、优化投入和自动化劳动密集型任务的人工智能驱动工具表现出了浓厚的兴趣。
农业技术资金的广泛使用以及人工智能开发商、大学和大型农业企业之间的创新合作伙伴关系进一步支持了北美的主导地位。该地区对可持续发展的关注，特别是在减少肥料和水的浪费方面，导致更快地采用经过多年、多模式农场数据训练的人工智能模型。
技术分析
2024年，机器学习细分市场在农业领域的生成人工智能领域占据主导市场地位，占据超过43.5%的份额。
这反映了该细分市场在整个农业经营中的至关重要性。机器学习方法由于其灵活性、成熟度和处理大量异构农业数据的能力，仍然是首选技术。
这些模型能够集成传感器读数、卫星图像、产量记录和天气模式等输入，以提供支持现场决策的预测见解。他们的可靠性和易于根据当地情况进行调整巩固了他们的领导地位。因此，机器学习继续广泛应用于产量预测、土壤测绘和资源优化等任务。
机器学习领域的主导地位可归因于其在支持生成式人工智能用例。与自然语言处理或 GAN 等新技术不同，机器学习工具通过在农业中的大规模部署而得到完善，其输出受到农学家和生产者的信任。
机器学习支持生成用于植物育种的合成数据集、对不同气候条件下的生长场景进行建模以及优化水或肥料等投入使用。这些应用程序为农业利益相关者提供了切实的运营价值，并降低了采用壁垒
通过应用程序分析
2024年，农业机器人和自动化领域占据了市场主导地位，占据了农业应用中生成型人工智能38.7%以上的份额。
这种主导地位表明了该领域在转型中的战略重要性。全球农场经营。由生成式人工智能驱动的自动化平台–；自动拖拉机、机器人除草机和无人机田间机械等已成为解决劳动力短缺和优化资源利用的关键。
这些工具提供从种植到收获的精确干预，减少人工劳动，同时提高生产力和可持续性。这些系统中嵌入的生成式人工智能功能可实现实时自适应规划和决策，从而巩固了它们在精准农业或牲畜管理等其他应用领域中的领导地位。
机器人和自动化应用领域的卓越地位可归因于其对不同种植系统的直接运营影响和可扩展性。生成式人工智能使机器人能够解读传感器输入、卫星图像和环境数据，从而做出动态响应，例如调整喷洒模式、引导自动喂食器或管理灌溉计划。
关键驱动因素
| 驱动因素 | 详细信息 |
|---|---|
| 作物产量优化 | 通过数据驱动的见解、场景分析和优化产量的需求不断增加精准农业。 |
| 劳动力短缺 | 需要自动化和机器人技术（例如自动拖拉机、无人机）来解决劳动力缺口。 |
| 气候适应 | 利用人工智能进行预测和规划，适应极端天气和气候不确定性的压力。 |
| 与数字化集成农业 | 人工智能模型与物联网、卫星/无人机图像和管理系统相结合，以改进决策。 |
| 小农包容性 | 为服务不足的地区转向本地化、资源匮乏和多语言的人工智能工具。 |
| 可持续发展的需求 | 行业和社会推动更多 r资源高效、可持续的农业实践。 |
| 技术进步 | 机器学习、计算机视觉、GAN 和云基础设施方面的快速进步。 |
主要功能和趋势
| 特征/趋势 | 详细信息 |
|---|---|
| 精准农业 | 灌溉、施肥等实时、数据驱动的管理和推荐系统 |
| 预测分析 | 人工智能模型预测产量、害虫爆发和环境影响，帮助最大限度地减少损失。 |
| 计算机视觉集成 | 增强的图像分析通过无人机/卫星自动执行作物健康监测和疾病检测。 |
| 生成模型（GAN） | 创建用于训练强大人工智能的合成数据模型，特别是在真实数据稀缺。 |
| 边缘计算 | 使用设备端或现场级人工智能来减少延迟和对连接/云的依赖。 |
| 机器人和自动化 | 人工智能驱动的机器用于种植、喷洒、收割和除草，增强运营能力效率。 |
| 多语言、自适应工具 | 开发适合当地情况、小农需求和各种语言的人工智能解决方案。 |
| 基于云的协作 | 云平台增强数据共享、处理和价值链合作伙伴关系。 |
| 电源/电池优化 | 生成式人工智能优化资源利用，从而提高能源和投入效率。 |
挑战分析
| 挑战 | 详细信息 |
|---|---|
| 高实施性成本 | 硬件、软件、传感器和连接的前期投资可能会让一些农民望而却步。 |
| 数据质量和兼容性 | 碎片、可变或无法访问的农业数据限制了人工智能的性能和可扩展性。 |
| 连接差距 | 农村地区缺乏可靠的互联网阻碍了人工智能的采用云/人工智能驱动的服务。 |
| 隐私和数据所有权 | 对农民和利益相关者之间的数据共享、安全和所有权的担忧。 |
| 抵制变革 | 农民对采用新技术和改变传统做法犹豫不决或缺乏信任。 |
| 缺乏熟练技术人员劳动力 | 需要农业领域的人工智能/数据科学专业知识来开发和运营人工智能系统。 |
| 模型的通用性 | 不同的微气候和农场环境对人工智能模型跨地区/作物的可转移性提出了挑战。 |
| 道德和监管问题 | 有关公平准入、透明度、工作替代和数据治理的问题。 |
关键细分市场
按技术划分
- 机器学习
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 生成对抗网络（GAN）
按应用
- 精准农业
- 牲畜管理
- 农业机器人与自动化
- 天气预报
- 其他
重点地区和国家/地区
- 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
- 欧洲其他地区
- 亚太地区
- 中国
- 日本
- 南部韩国
- 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
在农业市场的生成式人工智能中，拜耳公司、先正达集团和迪尔公司等主要参与者在将人工智能融入作物管理和精准农业方面发挥了关键作用。他们的努力重点是提高生产力、改善种子性状和减少资源使用。
拜耳的数字农业工具和先正达的作物智能系统让农民能够更快地做出数据驱动的决策。与此同时，约翰迪尔对自动拖拉机和人工智能设备的投资使其成为农业自动化领域的领导者。技术微软、IBM公司和Agmatix等科学公司正在增强农业工作流程中的人工智能能力。
微软的云平台被用来实时分析现场数据，而IBM的Watson决策平台则支持害虫预测和天气预报。 Agmatix 致力于协调农艺数据以更好地生成洞察。这些公司通过可扩展的数字基础设施和人工智能平台来实现更智能的农业实践，从而降低农业数据的复杂性。
Carbon Robotics、DeepAgro、KissanAI 和 AgroScout 等初创公司正在推动底层创新。 Carbon Robotics 使用人工智能引导激光进行杂草控制，减少对除草剂的需求。 DeepAgro 应用计算机视觉来检测作物健康状况。 KissanAI 使用本地化生成模型专注于印度农业挑战，AgroScout 使用无人机技术提供远程田间侦察.
主要参与者
农业生成人工智能市场的领先公司包括：
- AgroScout
- 拜耳公司
- Carbon Robotics
- 迪尔公司（约翰迪尔）
- DeepAgro
- IBM公司
- KissanAI
- 微软
- Agmatix
- 先正达集团
最新进展
- 2025年3月，Agmatix通过AgroStart平台与巴斯夫合作，创建了用于检测和预测的数字工具大豆胞囊线虫 (SCN) 风险。通过将 Agmatix 的 AI 引擎 Axiom 与巴斯夫的农艺知识相结合，该解决方案可根据种植者的需求提供实时、可扩展的预测。
- 2024 年 4 月，ITC Limited 和 Microsoft 推出了使用 Microsoft Copilot 的 Krishi Mitra 应用程序。该人工智能工具旨在为农民提供个性化的农业见解。最初面向 300,000 位用户推出，它的目标是向印度1010万农民进行更广泛的推广，让他们更容易获得及时的作物指导。
- 2024年9月，先正达集团推出了Cropwise AI，这是一个基于20年农艺数据构建的生成式人工智能系统。它提供自然语言作物建议，以提高产量和可持续性。该平台在美国和巴西推出，支持多语言使用，并计划扩展到欧洲。
