《农产品市场规模法》

农业市场规模中的AI在2023年价值为21亿美元,估计在2024至2032年之间将登记超过24%的CAGR, 这是由于精密农业需求增加。 对优化农业流程和提高生产力的日益需要正在推动农业市场采用人工智能技术。

2023年农业技术趋势调查的研究结果表明,农业综合企业内部数字化转型工作明显增加。 然而,许多人努力从他们的数据中获取可操作的见解。 农业企业既面临农作挑战,也面临非农作挑战,其原因是产量预测不准确和数据复杂。 调查答复者明确要求发展数字技术,包括人工智能和自动化技术,以便在整个农业食品供应链中作出更准确、更知情的决策。

AI技术,如无人机,传感器,和机器学习算法,能够精确地监测,分析和管理农业业务. 这提高了效率、资源分配和决策,促进了农业市场AI的增长。

AI技术的持续进步,包括: 计算机视觉预测模型和机器人 正在使农业 更加数据驱动和高效。 这些创新使农民能够作出知情的决定,优化资源分配并减少风险,从而推动在农业中采用人工智能。

2024年3月,UCF研究人员合作,列举了通过开发各种AI驱动技术促进AI农业一体化的计划,这些技术旨在加强行业内的实地业务。 这项倡议得到美国农业部(USDA)-国家粮食和农业研究所(NIFA)274万美元赠款的支持。 该项目得到国家农业局的AI改革劳动力和决策支持研究所(AgAID)的支持,将特别注重加强农业应用。 来自华盛顿州立大学的Manoj Karkee教授是AgaID的主要合作者。

然而,实施AI技术所需的初始投资,如传感器,无人驾驶飞机,以及数据分析平台,对于许多农民,特别是那些规模较小的农民来说可能令人望而却步. 此外,获得可靠的互联网连接和技术专长,可能对有效采用和利用人工智能解决方案构成挑战。

农产品市场趋势

采用个性化农作解决办法将是AI在农业产业中的新趋势. 人工智能算法将越来越多地提供适合具体农田条件、作物类型和管理做法的个性化建议和解决方案。

例如,2024年3月,Purdue大学、康奈尔大学和Dale Bumpers国家水稻研究中心共同努力,开发了一个机器学习模型。 这一模式展示了预测气候变化模式对稻米产量所产生影响的能力。 通过包括天气动态和遗传特征在内的可变分析,该模型对当代水稻品种的抗御能力提供了宝贵的洞察力,与较老的稻米品种形成对比。

通过利用接受大型数据集培训的机器学习模式,人工智能平台将为农民提供定制的见解、处方和战略,以最大限度地提高生产率和可持续性,并尽量减少资源投入和环境影响。

AI 农业市场分析

基于该组成部分,市场分为解决方案和服务. 由于迫切需要提高粮食生产的效率、可持续性和生产率,预计到2032年,解决方案部分将超过110亿美元。 农民面临气候变化、劳动力短缺和资源制约等挑战。 AI技术通过提供实时数据分析、预测模型和自主机械提供了创新的解决办法。 这些工具使精确的农业做法、优化资源管理和积极主动的决策成为可能,最终提高作物产量,减少环境影响,并在不断变化的农业景观中确保粮食安全。

根据该技术,农业市场上的AI分为机器学习,计算机视觉和预测分析等. 预测分析部分在2023年占据了约39%的主要市场份额. 农业采用预测性分析,是因为必须优化耕作做法并减轻环境条件和市场动态波动的风险。

通过利用历史和实时数据,预测分析使农民能够预测和应对各种挑战,如天气波动、虫害爆发和市场需求变化。 这种主动积极的做法有助于作出知情决策、精确的资源分配和及时干预,最终提高作物产量,将损失减少到最低程度,并在日益不确定的农业地貌中提高农场的总体利润和可持续性。

北美农业AI市场占2023年收入份额的53%,这是由于该地区的先进技术基础设施和强大的研究生态系统,促进了针对农业的AI应用的创新和发展. 此外,本区域还面临严重的农业挑战,如劳动力短缺、气候多变性和需要可持续的耕作做法等,这推动了对人工智能解决方案的需求。 此外,政府的支持性政策、投资举措以及学术界、工业界和政府之间的合作进一步加快了AI技术的采用和整合,使北美成为AI驱动的农业创新和生产力的全球领先者。

农产品市场份额

微软和Corteva在AI在农业产业中占有超过28%的显著市场份额. 市场上的玩家注重研发,以强化适合农业需要的AI算法和解决方案. 与研究机构和农业组织的合作有助于创新和技术转让。 此外,与农业综合企业和技术提供者结成战略伙伴关系,有助于获得互补的专门知识和资源,促进产品开发和市场扩张。

投资于数据分析能力和云基础设施可增强数据处理和可扩展性。 此外,公司优先考虑客户的参与和支持,提供个性化解决方案、培训方案和持续的技术援助,以尽量扩大用户的采纳和满意度。 这些战略通过推动创新、市场渗透和客户对农业环境动态AI的忠诚,共同加强了它们的立足点。

农产品市场公司中的AI

在大赦国际中从事农业的主要公司有:

• 气候有限责任公司
• 科尔特瓦
• 笛卡尔实验室公司
• 风切变
• 加马亚
• IBM (英语).
• 微软
• 精密霍克公司
• 塔拉尼斯语Name
• 瓦尔蒙特工业

农产品业新闻中的AI

• 2024年3月,马来西亚农业技术公司Agroz Group Sdn Bhd在微软AI和云解决方案的支持下正在开发其Agroz农民和Agroz农场操作系统副驾驶. 通过整合一系列先进技术,如IOT传感器,AI,数据分析,自动化,环境控制系统,和水管理解决方案等,Agroz旨在为其室内垂直农场创建高数字化和自动化的操作. 这些农场每天生产富营养、无农药、清洁的蔬菜,利用农学和植物科学方面的专门知识以及尖端技术,包括边缘计算和5G通信。
• 2024年1月,计划于2024年4月1日至9月30日的一波发布,微软公布了以创新基因人工智能特征来强化其"工业云"的计划. 这一更新是对客户和合作伙伴的宝贵投入的回应。 新增内容将涵盖各部门的一系列新能力,包括Microsoft Cloud for Retail,Azure Data Manager for Agriculture,Microsoft Cloud for Financial Services,Microsoft Cloud for Constainable,Microsoft Cloud for Health Care,Microsoft Cloud for Nonomy,和Microsoft Cloud for主权。

农业市场研究的大赦国际报告包括对该行业的深入报道。 估计和预测2021年至2032年收入(10亿美元),用于下列部分:

按构成部分分列的市场

• 解决方案
• 服务

按技术分列的市场

• 机器学习
• 计算机视觉
• 预测分析

市场,按应用

• 作物和土壤监测
• 牲畜健康监测
• 智能喷洒
• 精密耕作
• 农业机器人
• 天气数据和预报
• 其他人员

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
  • 荷兰
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  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 新加坡
  • 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
  • 伊朗
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  • 也门
  • 埃及
  • 南非
  • 其余的MEA地区