KI im Agrarmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Predictive Analytics und Computer Vision), nach Angebot (Hardware, Software und KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Agrarroboter, Drohnen und andere), nach Region und Wettbewerb, 2019–2029F
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 CustomizationKI im Agrarmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Predictive Analytics und Computer Vision), nach Angebot (Hardware, Software und KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Agrarroboter, Drohnen und andere), nach Region und Wettbewerb, 2019–2029F
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 1,15 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 3,88 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 22,54 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Software |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft wurde im Jahr 2023 auf 1,15 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein beeindruckendes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,54 % bis 2029 verzeichnen. KI in der Landwirtschaft bezieht sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlicher Datenanalyse, um konventionelle landwirtschaftliche Praktiken zu revolutionieren. Dabei werden Technologien eingesetzt, um umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Sensoren, Satelliten und Drohnen, zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um fundierte Entscheidungen in landwirtschaftlichen Betrieben zu treffen. KI in der Landwirtschaft bietet zahlreiche Vorteile, wie die Optimierung des Erntemanagements, die Vorhersage und Eindämmung von Krankheitsausbrüchen und die Verbesserung der Ressourcenzuweisung. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ermöglichen Landwirten, präzise Entscheidungen hinsichtlich Anbau, Bewässerung und Ernte zu treffen, was zu höheren Ernteerträgen und Ressourceneffizienz führt. Darüber hinaus können KI-gestützte Lösungen die Viehhaltung verbessern und die Logistik der Lieferkette rationalisieren, was die Nachhaltigkeit fördert und Abfall minimiert.
Wichtige Markttreiber
Erhöhte Nachfrage nach landwirtschaftlicher Produktion bei wachsender Bevölkerung
Da die Weltbevölkerung weiter wächst, wird erwartet, dass die Nachfrage nach landwirtschaftlicher Produktion gleichzeitig steigt. Dieser Nachfrageschub stellt angesichts der begrenzten verfügbaren Ressourcen eine erhebliche Herausforderung dar. In diesem Zusammenhang wird der künstlichen Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung des globalen Agrarsektors vorausgesagt. KI-Technologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Analytik können Ernteerträge und Ressourceneffizienz steigern. Sie können Aufgaben wie die Vorhersage von Wettermustern, die Überwachung des Pflanzengesundheitszustands und die Automatisierung von Bewässerungssystemen übernehmen und so Abfall reduzieren und die Produktion optimieren. KI kann bei der Bekämpfung von Schädlingen und Krankheiten helfen, die ein großes Hindernis für den landwirtschaftlichen Ertrag darstellen. Angesichts einer Zukunft, in der die Nachfrage nach Nahrungsmitteln die Produktionskapazitäten übersteigt, wird die Rolle der KI in der Landwirtschaft immer wichtiger. Durch den Einsatz von KI kann die landwirtschaftliche Produktion nicht nur aufrechterhalten, sondern potenziell sogar gesteigert werden, um die steigende globale Nachfrage zu decken. Daher wird erwartet, dass der steigende Bedarf an landwirtschaftlicher Produktion im Einklang mit der wachsenden Bevölkerung die globale Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft erheblich steigern wird.
Gewinnmaximierung in landwirtschaftlichen Betrieben
Die Gewinnmaximierung in landwirtschaftlichen Betrieben ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft. Um die Rentabilität zu steigern, ist es entscheidend, die Erträge von Feldfrüchten und Tieren zu maximieren. Die Einbindung von KI-Technologie in Form von Robotern, Drohnen, Erntemanagementsystemen und Herdenmanagement-Tools ermöglicht es landwirtschaftlichen Betrieben, den Betrieb aus der Ferne zu überwachen und zu regulieren und wertvolle Daten für Analysen bereitzustellen. Intelligente oder präzise Landwirtschaft entwickelt sich schnell zu einer Technologie, die landwirtschaftliche Leistungen verbessert. Mit dem Aufkommen von KI-Technologien können Landwirte Geräte, Feldfrüchte und Vieh über ihre Smartphones steuern und überwachen und erhalten statistische Vorhersagen für Feldfrüchte und Vieh. Intelligente Sensoren, Satellitenbilder und andere Cloud-basierte Technologien sind äußerst nützlich für die Beobachtung und Aufzeichnung von Daten während der Aussaat und Ernte von Nutzpflanzen. Dadurch wird die Produktionsleistung optimiert und die Ressourcenverschwendung minimiert. In der Tierhaltung können fortschrittliche KI-Technologien, einschließlich Sensoren und visueller Bildgebung, die Gesundheit und das Wohlbefinden einzelner Tiere schnell analysieren und Abweichungen kennzeichnen, die auf Krankheiten oder Erkrankungen hinweisen können. Diese proaktive Überwachung ermöglicht eine rechtzeitige Behandlung und verhindert die Ausbreitung der Infektion auf andere Tiere. Eine solche rechtzeitige Überwachung spart auch Geld, da sie abnormale Tiergesundheit erkennt, bevor Symptome auftreten, und kleine Vorsichtsmaßnahmen ermöglicht, um die Genesung betroffener Tiere zu fördern.
Fortschritte in der KI-Technologie und im maschinellen Lernen
Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML) werden den Agrarsektor weltweit revolutionieren und die Nachfrage nach diesen Technologien deutlich erhöhen. Diese Fortschritte bieten Landwirten eine Reihe von Werkzeugen, mit denen sie ihre Erträge optimieren und die Effizienz steigern können. So können KI-gestützte Vorhersagemodelle beispielsweise Klimamuster vorhersagen und ideale Pflanzpläne vorschlagen, um Landwirten zu helfen, die Risiken unvorhersehbarer Wetterbedingungen zu mindern. Algorithmen für maschinelles Lernen können Bodendaten analysieren und Landwirten dabei helfen, die optimale Nährstoff- und Wassermischung für ihre Pflanzen zu bestimmen. Ebenso kann KI arbeitsintensive Aufgaben wie Ernten und Unkrautjäten automatisieren, wodurch der Bedarf an Handarbeit reduziert und die Produktivität gesteigert wird. In größerem Maßstab können KI und ML dazu beitragen, globale Probleme der Nahrungsmittelsicherheit anzugehen, indem sie die Gesamteffizienz der Nahrungsmittelproduktion und -verteilung verbessern. Angesichts der zunehmenden Umweltbedenken können diese Technologien außerdem dazu beitragen, nachhaltigere landwirtschaftliche Praktiken umzusetzen. Daher ist die Integration von KI und ML in die Landwirtschaft nicht nur ein Trend, sondern eine bevorstehende Notwendigkeit, die die globale Nachfrage ankurbelt.
Wachstum bei der Nutzung von Drohnen und automatisierten Traktoren
Die Agrarindustrie erlebt einen Anstieg bei der Nutzung von Technologie, insbesondere mit dem Aufkommen von Drohnen und automatisierten Traktoren, was die globale Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) ankurbeln dürfte. Der Einsatz von Drohnen und automatisierten Traktoren liefert Landwirten genaue und Echtzeitdaten über ihre Ernten. Diese Technologie ermöglicht eine effiziente Überwachung der Pflanzengesundheit, die Erkennung von Schädlingen und die Präzisionslandwirtschaft. Diese hochentwickelten Maschinen automatisieren nicht nur manuelle Aufgaben, sondern nutzen KI, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und so den Ernteertrag zu verbessern und Abfälle zu reduzieren.
KI-Fortschritte in Form von Algorithmen des maschinellen Lernens und prädiktiver Analytik ermöglichen es Drohnen und Traktoren, aus den von ihnen gesammelten Daten zu lernen, zukünftige Trends vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu treffen. Diese technologischen Sprünge werden voraussichtlich die Produktivität, Rentabilität und Nachhaltigkeit im Agrarsektor weltweit steigern. Das Potenzial von KI in der Landwirtschaft geht über die bloße Automatisierung hinaus; es stellt einen Paradigmenwechsel in der Verwaltung und Führung von landwirtschaftlichen Betrieben dar. Da die Vorteile immer offensichtlicher werden, wird der Einsatz von Drohnen und automatisierten Traktoren nur noch zunehmen und damit weltweit eine beispiellose Nachfrage nach KI im Bereich der Landwirtschaft auslösen.
Wichtige Marktherausforderungen
Technische Schwierigkeiten bei der Entwicklung von KI-Technologien
Technische Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Technologien stellen ein erhebliches Hindernis für das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft dar. KI-basierte Technologien wie Deep Learning sind auf umfangreiche Daten angewiesen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Die Erfassung dieser Daten kann jedoch ein komplexer und ethisch heikler Prozess sein. Darüber hinaus verfügen kleinere KI-fokussierte Start-ups möglicherweise über überlegenes technisches Know-how im Vergleich zu großen multinationalen Unternehmen wie Google oder Microsoft, haben jedoch finanzielle Einschränkungen bei der Erfassung der erforderlichen Daten.
Derzeit zeichnen sich KI-Systeme durch die Ausführung und Anpassung an bestimmte vorprogrammierte Funktionen aus, aber Multitasking bleibt aufgrund von Einschränkungen in neuronalen Netzwerksystemen eine Herausforderung. Daher sind weitere Innovationen erforderlich, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Es laufen vielversprechende Projekte mit fortschrittlichen neuronalen Netzwerken, die darauf abzielen, Verbindungen und Kommunikation zwischen mehreren Deep-Learning-Systemen herzustellen. Dieser Fortschritt wird die Übertragung neuer Informationen ermöglichen und die Notwendigkeit einer Neuprogrammierung überflüssig machen.
Mangel an robuster Technologieinfrastruktur
Die globale Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft wird voraussichtlich aufgrund des Mangels an robuster Technologieinfrastruktur zurückgehen. Einem erheblichen Teil des weltweiten Agrarsektors, insbesondere in Entwicklungs- und unterentwickelten Ländern, fehlt eine umfassende Technologieinfrastruktur zur Unterstützung der Integration von KI-Systemen. Dazu gehören unzureichende Netzabdeckung, eingeschränkter Zugang zu Hochgeschwindigkeitsinternet und ein Mangel an technisch versiertem Personal, das in KI-Anwendungen geschult ist. Zweitens stellen die hohen Kosten der KI-Technologie sowie die Kosten für die Aufrüstung der bestehenden Infrastruktur zur Aufnahme dieser fortschrittlichen Systeme ein erhebliches Hindernis für eine breite Einführung dar, insbesondere für Kleinbauern. Darüber hinaus kann die fehlende Standardisierung der Datenerfassungsmethoden zu ineffektiven KI-Modellen führen, was deren Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit in landwirtschaftlichen Umgebungen verringert. Der Mangel an effizienten Datenspeicherlösungen behindert die Einführung von KI ebenfalls, da diese Technologien für eine optimale Funktion oft erhebliche Datenspeicherkapazitäten erfordern. Insgesamt tragen diese Herausforderungen zum erwarteten Rückgang der Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft auf globaler Ebene bei.
Wichtige Markttrends
Präzisionslandwirtschaftliche Praktiken gewinnen an Popularität
Präzisionslandwirtschaft, auch als Präzisionslandwirtschaft bekannt, erfreut sich weltweit zunehmender Beliebtheit, und dieser Trend wird die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) im Agrarsektor ankurbeln. Die zunehmende Einführung von Präzisionslandwirtschaftspraktiken ist auf den zunehmenden Bedarf an optimierten Ernteerträgen und Effizienz in landwirtschaftlichen Betrieben zurückzuführen. Diese Praktiken, die den Einsatz fortschrittlicher Technologie und datengesteuerter Entscheidungsfindung beinhalten, ebnen den Weg für eine Revolution der Landwirtschaft durch KI. KI-Algorithmen können beispielsweise riesige Datenmengen aus Satellitenbildern und Feldsensoren analysieren, um Landwirten umsetzbare Erkenntnisse über den Gesundheitszustand von Nutzpflanzen, die Bodenbeschaffenheit und Wettermuster zu liefern. Dies ermöglicht genauere Vorhersagen und bessere Entscheidungen, was zu höheren Ernteerträgen und geringerer Umweltbelastung führt. KI-gesteuerte Lösungen wie automatische Bewässerungssysteme, Ernteroboter und drohnenbasierte Ernteüberwachungssysteme optimieren die landwirtschaftlichen Abläufe weiter, indem sie die Arbeitskosten senken und die Aufgaben präziser machen. Der Aufstieg der Präzisionslandwirtschaft verändert also nicht nur die Agrarlandschaft, sondern treibt auch die weltweite Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft voran. Da die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich auf 9,7 Milliarden Menschen anwachsen wird, kann die Rolle der KI bei der Gewährleistung der Nahrungsmittelsicherheit und nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken gar nicht hoch genug eingeschätzt werden.
Einführung cloudbasierter Dienste in der Landwirtschaft
Die zunehmende Einführung cloudbasierter Dienste im Agrarsektor wird die globale Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft voraussichtlich deutlich steigern. Die Cloud-Technologie bietet eine Plattform für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen, eine Funktion, die für KI-Anwendungen von wesentlicher Bedeutung ist. Da immer mehr landwirtschaftliche Betriebe auf diese digitalen Dienste umsteigen, erweitert sich der Spielraum für KI zur Optimierung verschiedener landwirtschaftlicher Praktiken. KI-gesteuerte Tools können die in der Cloud gespeicherten Daten analysieren, um genaue Vorhersagen über Ernteerträge zu treffen, die Bodengesundheit zu überwachen, die Bewässerung zu steuern und potenzielle Krankheiten oder Schädlinge zu erkennen. Dies kann zu einer höheren Produktivität und einer umweltfreundlicheren Landwirtschaft führen. Darüber hinaus ermöglicht die Cloud-Technologie den Echtzeit-Datenaustausch über verschiedene Plattformen hinweg, was die Zugänglichkeit erhöht und den Einsatz von KI-Lösungen auf globaler Ebene erleichtert. Folglich wird erwartet, dass mit der fortschreitenden digitalen Transformation der Landwirtschaft die Integration von Cloud-Diensten und KI immer weiter verbreitet sein wird, was zu einem weltweiten Nachfrageschub führt. Das Versprechen einer erhöhten Effizienz und Nachhaltigkeit in landwirtschaftlichen Praktiken durch den Einsatz von Cloud-basierten KI-Lösungen birgt ein immenses Potenzial für die Zukunft der Landwirtschaft.
Segmenteinblicke
Angebotseinblicke
Basierend auf dem Angebot wird das Softwaresegment voraussichtlich einen erheblichen Marktanteil unter den Komponenten halten. Wichtige Branchenakteure wie IBM, Microsoft und Deere & Company bieten KI-basierte Lösungen für den Agrarsektor an. Durch die Nutzung von vorhersagebasierter Analytik und Computervision steigert KI-gestützte Software die Produktivität und den Ertrag von Nutzpflanzen.
Die zunehmende Einführung von auf prädiktiver Analytik basierender Software trägt zur Expansion des Softwaresegments bei. Prominente Beispiele sind die Watson Decision Platform der IBM Corporation, die AI Sowing App von Microsoft und die See and Spray-Verteilungssysteme für Pestizide und Herbizide von Deere & Company. Diese Lösungen mit künstlicher Intelligenz unterstützen Landwirte bei der Bestimmung optimaler Aussaattermine, der Erkennung von Pflanzenkrankheiten, der Überwachung des Ernteertrags und der Verwaltung von Ressourcen wie Land, Düngemitteln, Wasser und Pestiziden. Die Vorteile von KI-gestützter Software in der Präzisionslandwirtschaft und Drohnenanalyse treiben das Wachstum des Softwaresegments im Markt für KI in der Landwirtschaft weiter voran.
Anwendungseinblicke
Basierend auf der Anwendung wird das Segment der Präzisionslandwirtschaft im Prognosezeitraum voraussichtlich einen erheblichen Marktanteil erobern. Mit dem rasanten Wachstum von KI-gestützten Anwendungen in der Landwirtschaft hat sich die Präzisionslandwirtschaft zu einem der vielversprechendsten Bereiche entwickelt. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz ermöglicht die Präzisionslandwirtschaft Landwirten, Kosten zu minimieren und Ressourcen auf äußerst effektive Weise zu optimieren. In der Präzisionslandwirtschaft spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Datenerfassung, -interpretation und -analyse. Beispielsweise können Mähdrescher, die mit GPS und künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, den Ernteertrag verfolgen und die Variabilität des Feldes analysieren. Dazu gehören Faktoren wie Unterschiede im Wasserstand, der Bodenzusammensetzung oder das Vorhandensein von Pilzen. Durch die Generierung georeferenzierter Daten erhalten Landwirte wertvolle Erkenntnisse, die es ihnen ermöglichen, den Einsatz von Düngemitteln oder Pestiziden entsprechend anzupassen.
Ebenso hat der Einsatz von KI-gesteuerten Landwirtschaftsrobotern in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Diese Roboter kombinieren künstliche Intelligenz, Feldsensoren und Datenanalyse, um eine breite Palette von Aufgaben auszuführen. Von der effizienten Ernte bis zur Unkrautbekämpfung und zum Hacken bieten diese Roboter eine vielseitige Lösung für verschiedene landwirtschaftliche Anwendungen. Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft, gepaart mit laufenden Entwicklungen in der Robotik, treibt das Wachstum des Segments der Landwirtschaftsroboter voran. Insgesamt revolutionieren die Integration von KI in die Präzisionslandwirtschaft und das Aufkommen fortschrittlicher Robotik die Agrarindustrie und ermöglichen es Landwirten, eine höhere Produktivität und Nachhaltigkeit zu erreichen.
Regionale Einblicke
Der nordamerikanische Markt hatte im Jahr 2023 den größten Anteil, angetrieben von der bedeutenden Industrieautomatisierungsbranche und der weit verbreiteten Einführung von Lösungen für künstliche Intelligenz in der Region. Nordamerika zeichnet sich durch eine starke Kaufkraft, kontinuierliche Investitionen in die Automatisierung, erhebliche Investitionen in IoT und einen wachsenden staatlichen Fokus auf die inländische Produktion von KI-Geräten aus. Darüber hinaus profitiert der Markt von der Präsenz zahlreicher Anbieter von Agrartechnologien, die Lösungen für künstliche Intelligenz erforschen, darunter IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc. und The Climate Corporation.
Jüngste Entwicklungen
- Aspia Space hat ein neuartiges Tool entwickelt, das KI und Satellitendaten nutzt und es Grünlandbauern ermöglicht, ihre Grashöhe aus dem Weltraum aus der Ferne zu messen. Die Ankündigung dieses neuen Tools erfolgte durch das Unternehmen im Juli 2023. Aspia Space hat mit Origin Digital zusammengearbeitet, um diesen Service während der Sommersaison Landwirten in Irland vorzustellen.
- Im September 2023 führte das indische Ministerium für Landwirtschaft und Bauernwohlfahrt einen KI-Chatbot für das Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN)-Programm in Neu-Delhi ein. Diese Einführung stellt einen bemerkenswerten Fortschritt bei der Steigerung der Effektivität und Reichweite des PM-KISAN-Programms dar und stellt gleichzeitig sicher, dass die Landwirte schnelle, präzise und transparente Antworten auf ihre Anfragen erhalten.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- Granular Inc.
- Microsoft Corporation
- Deere & Unternehmen
- Climate LLC
- Agribotix LLC
- Descartes Labs Inc.
- Prospera Technologies
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