Indien: KI im Agrarmarkt nach Technologie (Maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Computer Vision), nach Angebot (Hardware, Software, KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Sonstiges), nach Region, Wettbewerb, Prognose und Chancen, 2020-2030F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Agriculture | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationIndien: KI im Agrarmarkt nach Technologie (Maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Computer Vision), nach Angebot (Hardware, Software, KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Sonstiges), nach Region, Wettbewerb, Prognose und Chancen, 2020-2030F
| Prognosezeitraum | 2026-2030 |
| Marktgröße (2024) | 55,17 Millionen USD |
| Marktgröße (2030) | 109,30 Millionen USD |
| CAGR (2025-2030) | 12,24 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Predictive Analytics |
| Größtes Markt | Nordindien |
Marktübersicht
Der indische Markt für KI in der Landwirtschaft wurde im Jahr 2024 auf 55,17 Millionen USD geschätzt und soll im gleichen Zeitraum 109,30 Millionen USD erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,24 % entspricht.
In Indien erlebt der Markt für KI in der Landwirtschaft ein beträchtliches Wachstum. Die Integration von KI-Technologien in den Agrarsektor hat eine neue Ära der Landwirtschaft eingeleitet, die als „Präzisionslandwirtschaft“ bekannt ist. Indische Landwirte nutzen zunehmend KI-gesteuerte Tools für Aufgaben wie Wettervorhersage, Ernteüberwachung und Lieferkettenoptimierung. Da die indische Regierung die digitale Landwirtschaft weiterhin fördert, steht der Markt für KI in der Landwirtschaft vor einer weiteren Expansion.
Wichtige Markttreiber
Zunehmender Bevölkerungsdruck und Bedenken hinsichtlich der Ernährungssicherheit
Einer der wichtigsten Treiber für das Wachstum des KI-Marktes in der Landwirtschaft in Indien ist der zunehmende Bevölkerungsdruck und die damit verbundenen Bedenken hinsichtlich der Ernährungssicherheit. Bei einer schnell wachsenden Bevölkerung besteht eine erhöhte Nachfrage nach Lebensmittelproduktion, um eine angemessene und nachhaltige Lebensmittelversorgung zu gewährleisten. KI-Technologien bieten transformative Lösungen, um die Herausforderungen der Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität, der Optimierung der Ressourcennutzung und der Gewährleistung der Ernährungssicherheit angesichts sich entwickelnder demografischer Trends zu bewältigen.
Ausbau technologischer Fortschritte und Verbesserungen
Die laufenden technologischen Fortschritte und Verbesserungen der Konnektivitätsinfrastruktur tragen erheblich zum Wachstum der KI in der Landwirtschaft in Indien bei. Die Verfügbarkeit von Hochgeschwindigkeitsinternet, die Verbreitung von Smartphones und der Ausbau der Netzabdeckung in ländlichen Gebieten ermöglichen die nahtlose Integration von KI-Technologien in die Landwirtschaft.
Landwirte können über mobile Geräte auf KI-gesteuerte Anwendungen und Dienste zugreifen, was die Bereitstellung und Nutzung von KI-Tools auf dem Feld erleichtert. Cloud Computing erleichtert die Speicherung und Analyse riesiger Mengen landwirtschaftlicher Daten und ermöglicht so Entscheidungen in Echtzeit. Die Entwicklung kostengünstiger Sensoren und Geräte des Internets der Dinge (IoT) verbessert die Datenerfassungsfunktionen, die für KI-Anwendungen in der Landwirtschaft unerlässlich sind. Die Synergie zwischen technologischem Fortschritt und Konnektivitätsinfrastruktur schafft ein Umfeld, das die weitverbreitete Einführung von KI in der indischen Landwirtschaft begünstigt und eine stärker digital vernetzte und technologisch leistungsfähigere Bauerngemeinschaft fördert.
Zunehmender Klimawandel und Wettervariabilität
Die zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels und die daraus resultierende Wettervariabilität stellen die Landwirtschaft in Indien vor erhebliche Herausforderungen. Unregelmäßige Niederschlagsmuster, Temperaturschwankungen und extreme Wetterereignisse können erhebliche Auswirkungen auf die Ernteerträge und die allgemeine landwirtschaftliche Produktivität haben. Dies beeinträchtigt nicht nur die Lebensgrundlage der Bauern, sondern bedroht auch die Ernährungssicherheit des Landes. Als Reaktion auf diese Herausforderungen spielen KI-Technologien eine entscheidende Rolle bei der Eindämmung der Auswirkungen des Klimawandels, indem sie den Bauern fortschrittliche Werkzeuge und Lösungen zur Anpassung an veränderte Umweltbedingungen bieten. KI-gestützte prädiktive Analysen und Modelle helfen Landwirten, Wettermuster vorherzusehen, optimale Pflanzzeiten zu ermitteln und fundierte Entscheidungen über Anbaumethoden zu treffen. Durch die Analyse riesiger Mengen historischer Wetterdaten können Algorithmen des maschinellen Lernens zukünftige Bedingungen genau vorhersagen und Landwirten ermöglichen, adaptive Strategien für eine klimaresistente Landwirtschaft umzusetzen.
KI bietet umsetzbare Erkenntnisse, die Landwirten helfen können, die Ressourcennutzung zu optimieren, die Inputkosten zu senken und die Umweltauswirkungen zu minimieren. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme die Bewässerungsplanung basierend auf Bodenfeuchtigkeitswerten, Wettervorhersagen und dem Wasserbedarf der Pflanzen optimieren und so Wasserressourcen sparen und die Wassernutzungseffizienz verbessern. Die Fähigkeit der KI, diese detaillierten und präzisen Erkenntnisse angesichts der Klimaunsicherheit zu liefern, macht sie zu einem wichtigen Treiber für die Verbesserung der Widerstandsfähigkeit der indischen Landwirtschaft. Indem sie Landwirte mit Wissen ausstattet, hilft KI ihnen, die Herausforderungen des Klimawandels zu meistern und auf nachhaltige und produktive landwirtschaftliche Praktiken hinzuarbeiten.
Wichtige Marktherausforderungen
Bewusstsein und Akzeptanz bei den Landwirten
Eine der größten Herausforderungen für den KI-Markt im Agrarbereich in Indien ist das begrenzte Bewusstsein und die begrenzte Akzeptanz bei den Landwirten. Viele Landwirte, insbesondere in ländlichen Gebieten, sind möglicherweise nicht mit KI-Technologien und ihren potenziellen Anwendungen in der Landwirtschaft vertraut. Die Komplexität von KI-Systemen kann ein Hindernis für die Einführung darstellen, da Landwirte diese Technologien möglicherweise als ungewohnt und schwierig in ihre traditionellen landwirtschaftlichen Praktiken zu integrieren empfinden.
Erschwinglichkeit und Zugänglichkeit von KI-Technologien
Die Erschwinglichkeit und Zugänglichkeit von KI-Technologien stellen im indischen Agrarsektor erhebliche Herausforderungen dar. Viele Landwirte, insbesondere Kleinbauern mit begrenzten Ressourcen, empfinden die Vorlaufkosten für den Erwerb und die Implementierung von KI-Lösungen möglicherweise als unerschwinglich. Die hohen Anfangsinvestitionen in KI-Hardware, -Software und -Schulung können eine breite Einführung verhindern.
Wichtige Markttrends
Automatisierung und Robotik in der Landwirtschaft
Die Einführung von Automatisierung und Robotik in der Landwirtschaft ist ein bemerkenswerter und transformativer Trend auf dem KI-Markt in der Landwirtschaft in Indien. Mit der Integration von KI-gestützten Roboter- und Automatisierungssystemen erleben Landwirte eine Revolution in der Art und Weise, wie Aufgaben in den verschiedenen Phasen der Landwirtschaft ausgeführt werden - von der Aussaat und Ernte bis hin zur Unkraut- und Schädlingsbekämpfung.
Aufkommen intelligenter Bewässerungssysteme und Wassermanagement
Intelligente, KI-gestützte Bewässerungssysteme gewinnen im indischen Agrarsektor zunehmend an Bedeutung, insbesondere in Regionen, die mit Wasserknappheit zu kämpfen haben. Diese fortschrittlichen Systeme nutzen KI-Algorithmen, um wichtige Datenpunkte wie Bodenfeuchtigkeit, Wettervorhersagen und den Wasserbedarf der Pflanzen zu analysieren. Auf diese Weise optimieren sie die Bewässerungsplanung und gewährleisten eine präzise Wasseranwendung, wodurch Wasserverschwendung eingedämmt und die allgemeine Wassernutzungseffizienz verbessert wird.
Segmentelle Einblicke
Technologische Einblicke
Basierend auf der Technologie nimmt Predictive Analytics im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) im indischen Agrarsektor aufgrund seiner bemerkenswerten Fähigkeiten eine beherrschende Stellung ein. Diese Spitzentechnologie wird in großem Umfang eingesetzt, um Wetterbedingungen vorherzusagen, Ernteertragsprognosen zu analysieren und Erkenntnisse über die Bodengesundheit zu gewinnen. Durch die Nutzung historischer Daten liefert Predictive Analytics Landwirten und Agrarexperten umsetzbare Erkenntnisse, die zur Optimierung von Entscheidungsprozessen beitragen. Seine Fähigkeit, mit den Feinheiten und Herausforderungen des Agrarsektors umzugehen, hat zu seiner zunehmenden Verbreitung geführt und übertrifft in diesem Bereich sogar maschinelles Lernen und Computer Vision. Mit seinem Potenzial, landwirtschaftliche Praktiken zu revolutionieren, ist Predictive Analytics bereit, bedeutende Fortschritte und Verbesserungen im indischen Agrarsektor voranzutreiben.
Angeboteinblicke
Basierend auf Angeboten wurde auf dem KI-Markt (künstliche Intelligenz) im Agrarsektor in Indien beobachtet, dass KI-as-a-Service das dominierende Segment ist. Dies kann auf die zunehmende Nutzung von Cloud-basierten Diensten zurückgeführt werden, die Landwirten die Möglichkeit bieten, auf anspruchsvolle KI-Lösungen zuzugreifen, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen erforderlich sind. Durch die Nutzung dieses Servicemodells können selbst Kleinbauern die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Analyse- und maschineller Lernmodelle nutzen, um ihre landwirtschaftlichen Praktiken zu optimieren. Dies steigert nicht nur die Produktivität und Effizienz, sondern trägt auch zum allgemeinen Wachstum und Erfolg der Agrarindustrie in Indien bei. Infolgedessen steigt die Popularität von KI-as-a-Service in diesem Markt weiter an und revolutioniert die Art und Weise, wie Landwirte ihre landwirtschaftlichen Betriebe betreiben.
Regionale Einblicke
Der Norden Indiens, insbesondere die Bundesstaaten Punjab und Haryana, haben sich als Vorreiter bei der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft herausgestellt. Mit ihrer reichen landwirtschaftlichen Tradition und ihren umfassenden landwirtschaftlichen Praktiken hat die Region das Potenzial moderner Technologien erkannt, den Sektor zu revolutionieren. Durch die Einführung fortschrittlicher landwirtschaftlicher Methoden und die Nutzung digitaler Innovationen will die Regierung die Produktivität steigern, Nachhaltigkeit gewährleisten und die sich entwickelnden Herausforderungen angehen, vor denen die Landwirtschaftsgemeinschaft steht. Die Einführung von KI in der Landwirtschaft beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Ernten oder Ertragsprognosen. Sie umfasst ein breites Anwendungsspektrum, darunter Bodenanalyse, Schädlingsbekämpfung, Bewässerungsoptimierung und Viehbestandsüberwachung. Durch die Integration von KI in diese verschiedenen Aspekte können Landwirte in der Region datengesteuerte Entscheidungen treffen, die Ressourcenzuweisung optimieren und die Gesamteffizienz verbessern.
Neueste Entwicklungen
- Im Juli 2024 brachte Google ein KI-gestütztes landwirtschaftliches Informationstool für Indien auf den Markt, das Einblicke in die Dürrevorsorge und Bewässerung bieten soll. Das Tool mit dem Namen Agricultural Landscape Understanding (ALU) zielt darauf ab, landwirtschaftliche Praktiken zu verbessern und Ernteerträge zu steigern, indem es Landwirten wertvolle Daten liefert. Das Tool ist zunächst in begrenzten Regionen verfügbar und soll landwirtschaftliche Praktiken datengesteuerter machen. Laut Google wird die neue KI-Plattform detaillierte, granulare Informationen liefern, die auf die einzigartige Agrarlandschaft Indiens zugeschnitten sind. Dabei werden hochauflösende Satellitenbilder und maschinelles Lernen genutzt, um Feldgrenzen festzulegen und wichtige Daten zu Dürremanagement, Bewässerung, Marktzugang und vielem mehr bereitzustellen.
- Im September 2024 kündigte die Zentralregierung eine Investition von 6.000 Crore Rupien an, um intelligente Landwirtschaft mithilfe von KI, Drohnen und Datenanalyse zur Verbesserung der Ernteerträge zu fördern. Das Unionsministerium für Landwirtschaft führte das Smart Precision Horticulture Programme als Teil des Programms Mission for Integrated Development of Horticulture (MIDH) ein. Diese auf fünf Jahre angelegte Initiative, die von 2024-25 bis 2028-29 läuft, soll 15.000 Acres Land abdecken und etwa 60.000 Landwirten zugutekommen. Darüber hinaus hat die Regierung landesweit 22 Precision Farming Development Centres (PFDCs) eingerichtet, um fortschrittliche Technologien zu testen und sie an die lokalen landwirtschaftlichen Bedingungen anzupassen.
Wichtige Marktteilnehmer
- 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 Limited
- CropIn Technology Solutions Private Limited
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