亚太地区病原体或植物病害检测与监测市场按应用（露天、受控环境）、按产品（诊断试剂盒、数字解决方案、实验室服务）、按国家/地区划分的竞争、预测和机遇，2019 年至 2029 年预测

市场概览

2023 年，亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场价值为 5.2432 亿美元，预计到 2029 年将达到 8.7873 亿美元，预测期内的复合年增长率为 9.16%。

根据全国农业技术推广服务中心 (NATESC) 的报告，2019 年，害虫侵扰影响了 26 个省和地区的 1688 万亩（约 113 万公顷）。该报告强调，秋粘虫会吃掉各种高粱、玉米和甘蔗等植物物种无法完全根除。

市场特点是参与者种类繁多，包括生物技术公司、农业技术公司和研究机构，它们都在合作开发适合当地农业需求的创新解决方案。人工智能和机器学习等数字技术的整合正在实现实时监控和预测分析，增强农民的决策过程。精准农业实践的日益普及可能会推动对复杂病原体检测工具的需求，促进市场扩张

关键市场驱动因素

农业需求增加

由于人口快速增长，亚太地区对粮食的需求不断增加，这是影响病原体或植物疾病检测和监测市场的关键因素。联合国预测，到 2050 年全球人口可能达到约 97 亿，确保粮食安全变得越来越重要，特别是在亚太地区等人口稠密的地区。人口不断增长，需要大幅提高农业产量，以满足数百万人的营养需求。因此，人们迫切需要关注如何优化作物健康并最大限度提高产量。植物疾病的流行对粮食安全构成了重大风险，因为疾病的爆发会导致大量作物损失，威胁生计和粮食供应。为此，及早发现和监测病原体已成为当务之急。农民和农业企业越来越认识到，有必要采用先进的诊断技术来识别和应对潜在威胁，以免造成不可逆转的损害。这些技术有助于精确监测作物健康状况，使利益相关者能够做出明智的决策和及时干预，最终降低大面积作物减产的风险。

技术进步日新月异

诊断和监测技术的快速发展极大地推动了亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场的增长。分子诊断的创新改变了病原体鉴定方法，特别是通过聚合酶链反应 (PCR) 和下一代测序 (NGS) 等技术。这些尖端方法具有高灵敏度和特异性，有助于更快、更准确地检测植物疾病。这种快速诊断对于最大限度地减少作物损失至关重要，因为它使农民能够及时实施干预。无人机和卫星成像等遥感技术的整合彻底改变了监测广阔农业领域作物健康状况的能力。这些工具为农民提供了作物状况的实时数据，使他们能够识别需要立即关注的压力或疾病区域。这种全面的监测有助于优化资源配置，确保干预措施有针对性和高效性。

人工智能 (AI) 和机器学习的出现进一步增强了农业利益相关者的分析能力。这些技术通过分析包括环境因素、历史疾病模式和作物健康指标在内的大量数据集，实现了疾病爆发的预测模型。通过利用人工智能算法，农民可以预测潜在的疾病威胁并采取主动措施降低风险，从而提高总体产量和生产力。随着这些先进技术变得越来越容易获得和负担得起，预计农民和农业公司对它们的采用将大幅增加。这种日益增长的可及性降低了进入门槛，使小型农场能够从以前只有大型农业企业才能找到的复杂诊断工具中受益。因此，将会出现改进的疾病管理策略，从而改善作物产量并提高粮食生产能力。

提高对植物疾病影响的认识

对植物疾病的经济和生态影响的认识不断提高，极大地推动了亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场的发展。利益相关者，包括农民、农学家和政策制定者，越来越认识到植物疾病的严重后果，这些后果可能导致严重的作物损失，直接威胁粮食安全和农民的生计。例如，某种植物疾病的爆发可能会使收成大打折扣，导致农民收入减少，消费者的市场价格上涨。这种经济连锁反应可能会超出单个农场的范围，扰乱供应链并导致影响整个社区的区域性粮食短缺。随着对这些影响的理解不断加深，利益相关者正在采取更积极主动的疾病管理方法。这种思维转变正在鼓励实施先进的检测和监测解决方案，以促进对受影响作物的早期干预和有针对性的治疗。通过在病原体传播之前识别它们，农民可以最大限度地减少损失并保持稳定的作物质量，最终确保稳定的粮食供应。

在印度，中央棉花研究所报告在哥印拜陀的棉花基因型中检测到了锈病，这对棉花市场构成了重大挑战。尽管在受感染的叶片中未发现冬孢子，但在各种 Bt 杂交种和品种中，发病率从 5.31% 到 52.12% 不等。

主要市场挑战

先进检测技术成本高

亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场面临的最重大挑战之一是高昂的成本

缺乏技术专业知识和培训

主要市场趋势

采用精准农业

向精准农业的转变正在显著影响亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场。精准农业强调优化农业投入和实践，以提高作物生产力，同时最大限度地减少对环境的影响。这种创新方法利用遥感、地理信息系统 (GIS) 和数据分析等先进技术，以便实时监测作物健康、土壤条件和各种环境因素。将病原体检测工具整合到精准农业系统中，使农民能够根据准确、及时的数据做出明智的决策。这种能力通过允许早期检测病原体和有针对性的干预措施，显著改善了疾病管理策略。例如，农民可以只对受影响的区域应用特定治疗，而不是治疗整个田地，从而降低大面积作物歉收的风险。这种有针对性的方法提高了整体资源利用率，确保更有效地利用水、肥料和农药等投入，这对于可持续的农业实践至关重要。

可持续性和环境问题

可持续性和环境问题日益推动着亚太地区对有效病原体检测和监测解决方案的需求。随着人们逐渐意识到传统农业实践对环境的负面影响，农民、农学家和政策制定者正在转向更可持续的农业方法。传统农业实践通常依赖于大量使用农药和单一栽培，这引起了人们对其对土壤健康、水质和生物多样性的有害影响的警惕。作为回应，农业部门正在不断发展，优先考虑保护环境同时保持生产力的做法。使用先进的病原体检测技术使农民能够采用综合害虫管理 (IPM) 策略。这些策略强调准确识别和监测病原体的必要性，以便采取有针对性的干预措施，最大限度地减少化学投入并减少环境危害。例如，有了关于病原体存在的精确数据，农民就可以只在必要时采取特定的处理方法，从而大大减少可能伤害有益生物和破坏生态平衡的广谱农药的使用。这种有针对性的方法不仅促进了更健康的生态系统，而且还支持了弹性农业系统的发展。

细分洞察

产品洞察

基于产品，在亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场中，诊断试剂盒正在成为主导产品类型。这些试剂盒提供了一种实用、快速且经济有效的方法，可直接在现场识别病原体和疾病。它们的便携性和用户友好设计使它们对于需要实时数据而无需将样品发送到实验室的农民、农学家和农业组织来说不可或缺。无需复杂的实验室基础设施即可在现场进行测试的能力对于亚太地区广阔的农业景观尤为重要。该地区严重依赖大米、小麦和玉米等主要作物，这些作物种植在广阔且通常偏远的农业区，这大大增加了对这些诊断工具的需求。鉴于中国、印度和印度尼西亚等农业在经济中发挥核心作用的国家的农业经营规模，快速检测病原体的能力至关重要。快速识别由细菌、真菌或病毒引起的植物疾病有助于防止疫情升级，最大限度地减少作物损失并保持生产力。

此外，诊断试剂盒特别适合该地区多样化的农业实践，从小农户到工业规模的农业企业。对于可能无法获得先进实验室服务的小农户来说，诊断试剂盒是一种经济实惠、可靠且有效的选择，可以保护他们的作物。对于大型农业企业来说，这些试剂盒是更广泛的疾病管理计划不可或缺的一部分，可确保快速应对新出现的威胁。

国家洞察

中国在亚太地区病原体或植物疾病检测和监测市场占据主导地位。作为亚太地区最大的农业生产国，中国庞大的农业部门和政府主导的现代化农业实践举措正在推动对病原体检测和监测技术的巨大需求。中国严重依赖大规模农业经营，种植大米、小麦和玉米等主食作物，而这些作物极易受到植物疾病和病原体的感染。中国在这一市场的领导地位得益于其积极采用先进的农业技术，包括广泛使用诊断试剂盒、遥感工具和人工智能驱动的疾病监测系统。中国政府还实施了各种农业改革和补贴计划，鼓励农民采用新技术，包括用于病原体检测和监测的技术。这些政策有助于减少因疾病造成的农作物损失，并提高整体粮食安全，这是国家的一项重要优先事项。

中国人口众多，对食品的需求不断增长，进一步增加了对高效病原体检测系统的需求，以保持农作物的产量和质量。中国专注于农业创新，并在精准农业研发方面投入大量资金，这些因素使中国成为该市场的主导者。

最新进展

• 2024 年 10 月，FMC 推出了 Ambriva 除草剂，为印度小麦种植者提供了一种管理小菝葜的创新解决方案。Ambriva 含有 Isoflex 活性成分，这是一种第 13 组除草剂，为谷物作物提供了一种新的作用方式，增强了印度农民的抗药性管理。研究表明，由 Isoflex 活性成分和 Metribuzin 配制的 Ambriva 除草剂表现出早期出苗后击倒活性，并对通常称为“Gulli danda”或“Mandoosi”的菝葜提供残留控制。该产品在作物和杂草的关键竞争期有效地保护了小麦。
• 2023 年 5 月，一个有希望的解决方案出现了。来自中国和新加坡的数据科学家和植物表型学专家组成的合作团队开发了一种用于特征选择的群体智能算法 (SSAFS)，该算法能够高效地基于图像检测植物疾病。他们最近发表在《植物表型学》上的研究详细介绍了该算法的开发和验证。引入 SSAFS 具有多项显著优势。

主要市场参与者

• Abingdon Health Group
• Agdia, Inc
• Bioreba AG
• Creative Diagnostics
• Drone Ag.
• Libelium Distributed Communications SL
• Planet Labs PBC
• Ceres Imaging
• Agricolus srl
• FlyPard Analytics GmbH