農業中的人工智慧市場規模 - 按組成部分、應用、技術和預測，2024 年 - 2032 年

農業中的人工智慧市場規模預計在 2024 年至 2032 年間將以超過 24% 的複合年成長率成長。精準農業、預測分析和自動化機械等人工智慧技術有助於最佳化資源利用和農作物產量。機器學習和資料分析的重大進步也使得更好的決策和解決問題成為可能。

不斷增加的投資和支持性政府政策正在吸引創新並鼓勵人工智慧在農業中的應用。例如，2024 年 4 月，農業科技公司 Cropin Technology 推出了“Aksara”，這是一種專為氣候智慧型農業設計的生成式人工智慧系統。此外，為了解決環境問題，對永續農業實踐的需求不斷成長，這推動了人工智慧解決方案的整合，以有效監測和管理農作物、土壤和天氣狀況。

整個產業分為組件、技術、應用和區域。

從組成部分來看，由於對資料分析、農場管理軟體和預測建模服務的需求不斷成長，服務領域的農業市場人工智慧預計將在 2024 年至 2032 年間顯著成長。增強的支援和維護以及培訓和諮詢正在推動這些服務的採用。對即時洞察和精準農業解決方案以最佳化生產力和永續性的強烈需求正在鼓勵農民利用人工智慧驅動的服務。

在應用方面，由於對土壤健康和作物狀況的精確資料的需求，預計到 2032 年，農業產業中作物和土壤監測領域的人工智慧將以複合年成長率大幅成長。人工智慧可以實現即時監控、預測分析和高效的資源管理，從而提高作物產量和永續性。人們對永續農業實踐的認知不斷增強，加上物聯網感測器和無人機的整合以進行詳細的現場分析，也推動了該領域的成長。

從地區來看，在技術的快速採用、對農業技術新創公司的投資增加以及政府推出支持智慧農業的舉措的推動下，亞太地區農業人工智慧市場將在 2024 年至 2032 年間出現顯著成長。該地區的大型農業部門受益於人工智慧提高的生產力和效率。人們對永續實踐的認知不斷增強，以及應對糧食安全挑戰的需求不斷增加，也加速了人工智慧在亞太地區農業領域的部署。

目錄

第 1 章：方法與範圍

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

• 產業生態系統分析
• 供應商格局
  • 元件供應商
  • 技術提供者
  • 解決方案提供者
  • 系統整合商
  • 農業裝備供應商
  • 終端用戶
• 利潤率分析
• 技術與創新格局
• 專利分析
• 重要新聞和舉措
• 監管環境
• 衝擊力
  • 成長動力
    • 美國農作物產量損失增加
    • 越來越多採用精準農業
    • 專注於作物營養的農業技術解決方案激增
    • 增加對人工智慧新創公司和農業科技公司的投資
  • 產業陷阱與挑戰
    • 實施人工智慧技術的初始成本較高
    • 缺乏基礎設施和連結性
• 成長潛力分析
• 波特的分析
• PESTEL分析

第 4 章：競爭格局

• 介紹
• 公司市佔率分析
• 競爭定位矩陣
• 戰略展望矩陣

第 5 章：市場估計與預測：按組成部分，2021 - 2032 年

• 主要趨勢
• 解決方案
• 服務

第 6 章：市場估計與預測：依技術分類，2021 - 2032

• 主要趨勢
• 機器學習
• 電腦視覺
• 預測分析

第 7 章：市場估計與預測：依應用分類，2021 - 2032

• 主要趨勢
• 作物和土壤監測
• 牲畜健康監測
• 智慧噴塗
• 精耕
• 農業機器人
• 資料
• 其他

第 8 章：市場估計與預測：按地區，2021 - 2032

• 主要趨勢
• 北美洲
  • 美國
  • 加拿大
• 歐洲
  • 英國
  • 德國
  • 法國
  • 義大利
  • 荷蘭
  • 西班牙
  • 歐洲其他地區
• 亞太地區
  • 中國
  • 印度
  • 日本
  • 新加坡
  • 澳新銀行
  • 亞太地區其他地區
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
  • 拉丁美洲其他地區
• MEA
  • 伊朗
  • 摩洛哥
  • 葉門
  • 埃及
  • 南非
  • MEA 的其餘部分

第 9 章：公司簡介

• aWhere Inc.
• Climate LLC (The Climate Corporation)
• Corteva
• Descartes Labs, Inc
• ec2ce
• Ever.Ag, (Cainthus Corp)
• Gamya
• Granular Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• PrecisionHawk Inc
• Taranis
• Valmont Industries (Prospera Technologies)
• Tule
• Vineview

AI in Agriculture Market size is projected to grow at over 24% CAGR between 2024 and 2032. The increasing global demand for food due to the growing population is necessitating enhanced productivity and efficiency. AI technologies like precision farming, predictive analytics, and automated machinery help optimize resource use and crop yields. Significant advancements in machine learning and data analytics are also enabling better decision-making and problem-solving.

The increasing investments and supportive government policies are attracting innovations and encouraging the adoption of AI in agriculture. For instance, in April 2024, agritech company Cropin Technology unveiled 'Aksara,' a generative AI system designed for climate-smart agriculture. Moreover, the rising need for sustainable farming practices to address environmental concerns is fueling the integration of AI solutions to monitor and manage crops, soil, and weather conditions effectively.

The overall industry is segregated into component, technology, application, and region.

Based on component, the AI in agriculture market from the service segment is anticipated to rise at notable rate between 2024 and 2032, owing to the rising demand for data analytics, farm management software, and predictive modeling services. Enhanced support and maintenance, coupled with training and consulting are driving the adoption of these services. The strong need for real-time insights and precision agriculture solutions to optimize productivity and sustainability is encouraging farmers to leverage AI-driven services.

In terms of application, AI in agriculture industry from the crop and soil monitoring segment is anticipated to grow at substantial CAGR through 2032, driven by the need for precise data on soil health and crop conditions. AI enables real-time monitoring, predictive analytics, and efficient resource management for enhancing crop yields and sustainability. The increasing awareness of sustainable farming practices along with the integration of IoT sensors and drones for detailed field analysis are also driving the segment growth ahead.

Regionally, the Asia Pacific AI in agriculture market will depict significant growth between 2024 and 2032, driven by rapid technological adoption, increasing investments in agri-tech startups, and the launch of government initiatives to support smart farming. The large agricultural sector of the region benefits from AI-enhanced productivity and efficiency. The growing awareness of sustainable practices and the surging need to address food security challenges is also accelerating the deployment of AI in agriculture in APAC.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360 degree synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Component provider
  • 3.2.2 Technology provider
  • 3.2.3 Solution provider
  • 3.2.4 System integrators
  • 3.2.5 Agriculture equipment providers
  • 3.2.6 End users
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Increasing crop production losses in the U.S.
    • 3.8.1.2 Increasing adoption of precision agriculture
    • 3.8.1.3 Proliferation of agritech solutions focused on crop nutrition
    • 3.8.1.4 Increasing investments in AI startups and agricultural technology companies
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 High initial cost of implementing AI technologies
    • 3.8.2.2 Lack of infrastructure and connectivity
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Solution
• 5.3 Service

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Computer vision
• 6.4 Predictive analysis

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Crop and soil monitoring
• 7.3 Livestock health monitoring
• 7.4 Intelligent spraying
• 7.5 Precision farming
• 7.6 Agriculture robot
• 7.7 Weather data and forecast
• 7.8 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 UK
  • 8.3.2 Germany
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Italy
  • 8.3.5 Netherlands
  • 8.3.6 Spain
  • 8.3.7 Rest of Europe
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 India
  • 8.4.3 Japan
  • 8.4.4 Singapore
  • 8.4.5 ANZ
  • 8.4.6 Rest of Asia Pacific
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Mexico
  • 8.5.3 Argentina
  • 8.5.4 Rest of Latin America
• 8.6 MEA
  • 8.6.1 Iran
  • 8.6.2 Morocco
  • 8.6.3 Yemen
  • 8.6.4 Egypt
  • 8.6.5 South Africa
  • 8.6.6 Rest of MEA

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 aWhere Inc.
• 9.2 Climate LLC (The Climate Corporation)
• 9.3 Corteva
• 9.4 Descartes Labs, Inc
• 9.5 ec2ce
• 9.6 Ever.Ag, (Cainthus Corp)
• 9.7 Gamya
• 9.8 Granular Inc.
• 9.9 IBM Corporation
• 9.10 Microsoft Corporation
• 9.11 PrecisionHawk Inc
• 9.12 Taranis
• 9.13 Valmont Industries (Prospera Technologies)
• 9.14 Tule
• 9.15 Vineview