印度农业人工智能市场按技术（机器学习、预测分析、计算机视觉）、产品（硬件、软件、人工智能即服务）、应用（精准农业、牲畜监控等）、地区、竞争、预测和机遇划分，2020-2030 年预测

市场概览

2024 年印度农业人工智能市场价值为 5517 万美元，预计在 2021 年将达到 1.093 亿美元，复合年增长率为 12.24%。

在印度，农业人工智能市场正在经历可观的增长。人工智能技术与农业领域的融合开启了被称为“精准农业”的农业新时代。印度农民越来越多地使用人工智能驱动的工具来完成天气预测、作物监测和供应链优化等任务。随着印度政府继续鼓励数字农业，农业人工智能市场有望进一步扩大。

关键市场驱动因素

不断增加的人口压力和粮食安全问题

推动印度农业人工智能市场增长的主要驱动力之一是不断增加的人口压力及其相关的粮食安全问题。随着人口的快速增长，对粮食生产的需求也随之增加，以确保充足和可持续的粮食供应。面对不断变化的人口趋势，人工智能技术提供了变革性解决方案来应对提高农业生产力、优化资源利用率和确保粮食安全等挑战。

不断扩大的技术进步和改进

持续的技术进步和连通性基础设施的改进为印度农业人工智能的增长做出了重大贡献。高速互联网的普及、智能手机的普及以及农村地区网络覆盖范围的扩大使得人工智能技术能够无缝融入农业实践。

农民可以通过移动设备访问人工智能驱动的应用程序和服务，从而更容易在田间部署和使用人工智能工具。云计算有助于存储和分析大量农业数据，从而实现实时决策。低成本传感器和物联网 (IoT) 设备的发展增强了人工智能在农业中应用所必需的数据收集能力。技术进步与连通性基础设施之间的协同作用创造了有利于印度农业广泛采用人工智能的环境，从而促进了更加数字化连接和技术赋能的农业社区。

气候变化和天气变化加剧

气候变化的影响日益加剧以及由此产生的天气变化对印度农业构成了重大挑战。不稳定的降雨模式、温度波动和极端天气事件会对农作物产量和整体农业生产力产生深远影响。这不仅影响农民的生计，也威胁到该国的粮食安全。为了应对这些挑战，人工智能技术通过为农民提供先进的工具和解决方案来适应不断变化的环境条件，在减轻气候变化的影响方面发挥着至关重要的作用。人工智能驱动的预测分析和建模可帮助农民预测天气模式，确定最佳种植时间并就作物管理实践做出明智的决策。通过分析大量历史天气数据，机器学习算法可以准确预测未来情况，使农民能够实施适应气候的农业适应性战略。

人工智能提供可操作的见解，可帮助农民优化资源利用率，降低投入成本并最大限度地减少环境影响。例如，人工智能系统可以根据土壤湿度、天气预报和作物需水量优化灌溉计划，从而节约水资源并提高用水效率。面对气候不确定性，人工智能能够提供这些详细而精确的见解，使其成为增强印度农业复原力的重要驱动力。通过为农民提供知识，人工智能正在帮助他们应对气候变化带来的挑战，并努力实现可持续和高效的农业实践。

主要市场挑战

农民意识和采用

印度农业市场人工智能面临的主要挑战之一是农民的意识和采用有限。许多农民，尤其是农村地区的农民，可能不熟悉人工智能技术及其在农业中的潜在应用。人工智能系统的复杂性可能会成为采用的障碍，因为农民可能认为这些技术不熟悉，难以融入他们的传统农业实践。

人工智能技术的可负担性和可及性

人工智能技术的可负担性和可及性对印度农业部门提出了重大挑战。许多农民，尤其是资源有限的小农户，可能会发现购买和实施人工智能解决方案的前期成本过高。在人工智能硬件、软件和培训方面，高昂的初始投资可能会阻碍其广泛采用。

主要市场趋势

农业运营中的自动化和机器人

在农业运营中采用自动化和机器人是印度农业人工智能市场中一个显着的变革趋势。随着人工智能机器人和自动化系统的整合，农民正在见证农业各个阶段任务执行方式的革命——从种植和收获到杂草控制和害虫管理。

智能灌溉系统和水管理的兴起

由人工智能驱动的智能灌溉系统在印度农业领域获得了显著的吸引力，特别是在那些面临水资源短缺挑战的地区。这些先进的系统利用人工智能算法来分析关键数据点，如土壤湿度水平、天气预报和作物需水量。通过这样做，它们可以优化灌溉计划并确保精确用水，从而减少水资源浪费并提高整体用水效率。

分段洞察

技术洞察

基于技术，在印度农业领域的人工智能 (AI) 领域，预测分析凭借其卓越的能力占据主导地位。这项尖端技术被广泛用于预测天气状况、分析作物产量预测和深入了解土壤健康状况。通过利用历史数据，预测分析为农民和农业专家提供可行的洞察，帮助优化决策过程。它处理农业部门的复杂性和挑战的能力使其越来越普及，甚至超过了该领域的机器学习和计算机视觉。预测分析具有彻底改变农业实践的潜力，有望推动印度农业领域的重大进步和改进。

Offering Insights

根据 Offering 的分析，在印度农业 AI（人工智能）市场中，AI-As-A-Service 占据主导地位。这可以归因于越来越多地采用基于云的服务，这些服务为农民提供了获得复杂 AI 解决方案的机会，而无需大量的前期投资。通过利用这种服务模式，即使是小规模农民也能够利用高级分析和机器学习模型的力量来优化他们的农业实践。这不仅提高了生产力和效率，而且还促进了印度农业产业的整体增长和成功。因此，人工智能即服务 (AI-As-A-Service) 在这个市场上的受欢迎程度持续飙升，彻底改变了农民处理农业经营的方式。

区域见解

印度北部地区，特别是旁遮普邦和哈里亚纳邦，已成为农业领域采用人工智能 (AI) 的领跑者。凭借其丰富的农业遗产和广泛的耕作实践，该地区已经认识到现代技术彻底改变该行业的潜力。通过采用先进的耕作方法和利用数字创新，政府旨在提高生产力、确保可持续性并应对农业界面临的不断变化的挑战。人工智能在农业中的应用不仅限于作物监测或产量预测。它涵盖了广泛的应用，包括土壤分析、害虫管理、灌溉优化和牲畜监测。通过将人工智能融入这些不同方面，该地区的农民能够做出数据驱动的决策，优化资源配置并提高整体效率。

最新发展

• 2024 年 7 月，谷歌为印度推出了一款人工智能农业信息工具，旨在提供有关干旱准备和灌溉的见解。该工具名为农业景观理解 (ALU)，旨在通过向农民提供有价值的数据来改善农业实践并提高作物产量。该工具最初在有限的地区可用，旨在使农业实践更加数据驱动。据谷歌称，新的人工智能平台将提供针对印度独特农业景观量身定制的详细、细粒度信息。它将利用高分辨率卫星图像和机器学习来定义田地边界，并提供有关干旱管理、灌溉、市场准入等方面的重要数据。
• 2024 年 9 月，中央政府宣布投资 6000 亿卢比，使用人工智能、无人机和数据分析来促进智能农业，以提高作物产量。印度农业部推出了智能精准园艺计划，作为园艺综合发展计划 (MIDH) 的一部分。这项为期五年的计划从 2024-25 年到 2028-29 年，旨在覆盖 15,000 英亩土地，让大约 60,000 名农民受益。此外，政府还在全国范围内建立了 22 个精准农业发展中心 (PFDC)，以测试先进技术并使其适应当地的农业条件。

主要市场参与者

• IBM India Private Limited
• Granular India Limited
• Microsoft Corporation (I) Private Limited
• John Deere India Private Limited
• Intel Technology India Private Limited
• Climate Agrobotix India Private Limited
• Fasal Farming Private Limited
• Aibono Smart Farming Private Limited
• Intello Labs Private有限公司
• CropIn Technology Solutions Private Limited