Mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per tecnologia (apprendimento automatico, analisi predittiva e visione artificiale), per offerta (hardware, software e intelligenza artificiale come servizio), per applicazione (agricoltura di precisione, monitoraggio del bestiame, robot agricoli, droni e alt
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 CustomizationMercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per tecnologia (apprendimento automatico, analisi predittiva e visione artificiale), per offerta (hardware, software e intelligenza artificiale come servizio), per applicazione (agricoltura di precisione, monitoraggio del bestiame, robot agricoli, droni e alt
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 1,15 miliardi di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 3,88 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 22,54% |
| Segmento in più rapida crescita | Software |
| Più grande Mercato | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale in agricoltura è stato valutato a 1,15 miliardi di USD nel 2023 e si prevede che proietterà una crescita impressionante nel periodo di previsione con un CAGR del 22,54% fino al 2029. L'intelligenza artificiale in agricoltura si riferisce all'applicazione dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'analisi avanzata dei dati per rivoluzionare le pratiche agricole convenzionali. Comporta l'utilizzo della tecnologia per raccogliere, elaborare e analizzare dati estesi da diverse fonti, tra cui sensori, satelliti e droni, per prendere decisioni informate nelle operazioni agricole. L'intelligenza artificiale in agricoltura offre numerosi vantaggi, come l'ottimizzazione della gestione delle colture, la previsione e la mitigazione delle epidemie e il miglioramento dell'allocazione delle risorse. Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) consentono agli agricoltori di prendere decisioni precise in merito a semina, irrigazione e raccolta, con conseguente aumento delle rese delle colture e dell'efficienza delle risorse. Inoltre, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono aumentare la gestione del bestiame e semplificare la logistica della catena di fornitura, promuovendo la sostenibilità e riducendo al minimo gli sprechi.
Principali fattori trainanti del mercato
Aumento della domanda di produzione agricola con la crescita della popolazione
Con la continua crescita della popolazione mondiale, si prevede che la domanda di produzione agricola aumenterà contemporaneamente. Questa impennata della domanda presenta una sfida significativa, date le risorse finite a disposizione. È in questo contesto che si prevede che l'intelligenza artificiale (IA) svolgerà un ruolo fondamentale nel rivoluzionare il settore agricolo globale. Le tecnologie di IA, come l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva, possono migliorare le rese delle colture e l'efficienza nell'uso delle risorse. Possono svolgere attività come la previsione dei modelli meteorologici, il monitoraggio della salute delle colture e l'automazione dei sistemi di irrigazione, riducendo così gli sprechi e ottimizzando la produzione. L'IA può aiutare a gestire parassiti e malattie, un ostacolo importante alla resa agricola. Muovendosi verso un futuro in cui la domanda di cibo supera le capacità di produzione, il ruolo dell'IA in agricoltura assume maggiore importanza. Sfruttando l'IA, si può non solo sostenere ma potenzialmente aumentare la produzione agricola per soddisfare la crescente domanda globale. Pertanto, si prevede che la crescente necessità di produzione agricola in linea con la popolazione in crescita guiderà sostanzialmente la domanda globale di IA in agricoltura.
Massimizzazione dei profitti nelle operazioni agricole
Massimizzare i profitti nelle operazioni agricole è un fattore chiave alla base della crescita del mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura. Per aumentare la redditività , è fondamentale massimizzare le rese di colture e animali. L'integrazione della tecnologia IA sotto forma di robot, droni, sistemi di gestione delle colture e strumenti di gestione delle mandrie consente alle aziende agricole di monitorare e regolare da remoto le operazioni, fornendo dati preziosi per l'analisi. L'agricoltura intelligente o di precisione sta rapidamente emergendo come una tecnologia che migliora i risultati agricoli. Con l'ascesa delle tecnologie IA, gli agricoltori possono controllare e monitorare attrezzature, colture e bestiame tramite i loro smartphone, ricevendo previsioni statistiche per colture e bestiame. Sensori intelligenti, immagini satellitari e altre tecnologie basate sul cloud sono estremamente utili per osservare e registrare dati durante la semina e la raccolta delle colture, ottimizzando così la produzione e riducendo al minimo lo spreco di risorse. Nell'allevamento di animali, le tecnologie di intelligenza artificiale avanzate, tra cui sensori e immagini visive, possono analizzare rapidamente la salute e il benessere dei singoli animali, segnalando eventuali deviazioni che potrebbero indicare malattie o patologie. Questo monitoraggio proattivo consente un trattamento tempestivo, prevenendo la diffusione dell'infezione ad altri animali. Un monitoraggio così tempestivo consente inoltre di risparmiare denaro, rilevando la salute anomala degli animali prima che si manifestino i sintomi e consentendo piccole misure precauzionali per promuovere la guarigione degli animali colpiti.
Progressi nella tecnologia AI e nell'apprendimento automatico
I progressi nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento automatico (ML) sono destinati a rivoluzionare il settore agricolo su scala globale, aumentando significativamente la domanda di queste tecnologie. Questi progressi forniscono una serie di strumenti agli agricoltori per ottimizzare le loro rese e aumentare l'efficienza. Ad esempio, i modelli predittivi basati sull'intelligenza artificiale possono anticipare i modelli climatici e suggerire programmi di semina ideali, aiutando gli agricoltori a mitigare i rischi di condizioni meteorologiche imprevedibili. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare i dati del suolo, aiutando gli agricoltori a determinare la miscela ottimale di nutrienti e acqua per i loro raccolti. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può automatizzare attività ad alta intensità di manodopera, come la raccolta e la diserbatura, riducendo la necessità di lavoro manuale e migliorando la produttività . Su larga scala, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono contribuire ad affrontare i problemi di sicurezza alimentare globale migliorando l'efficienza complessiva della produzione e della distribuzione alimentare. Inoltre, con le crescenti preoccupazioni ambientali, queste tecnologie possono aiutare a implementare pratiche agricole più sostenibili. Pertanto, l'integrazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in agricoltura non è semplicemente una tendenza, ma piuttosto una necessità imminente, che aumenta così la domanda globale.
Crescita nell'adozione di droni e trattori automatizzati
Il settore agricolo sta assistendo a un'impennata nell'adozione della tecnologia, in particolare con l'avvento di droni e trattori automatizzati, che dovrebbe alimentare la domanda globale di intelligenza artificiale (IA). L'utilizzo di droni e trattori automatizzati fornisce agli agricoltori dati accurati e in tempo reale sui loro raccolti. Questa tecnologia facilita il monitoraggio efficiente della salute delle colture, il rilevamento dei parassiti e l'agricoltura di precisione. Queste macchine sofisticate non si limitano ad automatizzare le attività manuali, ma sfruttano l'intelligenza artificiale per prendere decisioni più consapevoli, migliorando così la resa delle colture e riducendo gli sprechi.
I progressi dell'intelligenza artificiale sotto forma di algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittiva consentono ai droni e ai trattori di apprendere dai dati che raccolgono, prevedendo le tendenze future e prendendo decisioni proattive. Si prevede che questi balzi tecnologici aumenteranno la produttività , la redditività e la sostenibilità nel settore agricolo su scala globale. Il potenziale dell'intelligenza artificiale in agricoltura va oltre la semplice automazione; rappresenta un cambiamento di paradigma nella gestione e nel funzionamento delle aziende agricole. Man mano che i vantaggi diventano più evidenti, la crescita nell'adozione di droni e trattori automatizzati è destinata ad aumentare, determinando così una domanda senza precedenti di intelligenza artificiale nel campo dell'agricoltura in tutto il mondo.
Principali sfide di mercato
Difficoltà tecniche nello sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale
Le sfide tecniche nello sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale rappresentano un ostacolo significativo alla crescita del mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura. Le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, come il deep learning, si basano su dati estesi per prendere decisioni in tempo reale. Tuttavia, l'acquisizione di questi dati può essere un processo complesso ed eticamente sensibile. Inoltre, le start-up più piccole incentrate sull'intelligenza artificiale possono possedere competenze tecniche superiori rispetto alle grandi aziende multinazionali come Google o Microsoft, ma devono affrontare vincoli finanziari nella raccolta dei dati richiesti.
Attualmente, i sistemi di intelligenza artificiale eccellono nell'esecuzione e nell'adattamento a specifiche funzioni pre-programmate, ma il multitasking rimane una sfida a causa delle limitazioni nei sistemi di reti neurali. Pertanto, è necessaria ulteriore innovazione per migliorare le loro capacità . Sono in corso progetti promettenti che coinvolgono reti neurali progressive, con l'obiettivo di stabilire connessioni e comunicazioni tra più sistemi di apprendimento profondo. Questo progresso consentirà la trasmissione di nuove informazioni ed eliminerà la necessità di riprogrammazione.
Mancanza di una solida infrastruttura tecnologica
Si prevede che la domanda globale di IA in agricoltura registrerà una diminuzione a causa della mancanza di una solida infrastruttura tecnologica. Una parte significativa del settore agricolo mondiale, in particolare nei paesi in via di sviluppo e sottosviluppati, non dispone di un'infrastruttura tecnologica completa per supportare l'integrazione dei sistemi di IA. Ciò include una copertura di rete insufficiente, un accesso limitato a Internet ad alta velocità e una carenza di personale esperto di tecnologia formato nelle applicazioni di IA. In secondo luogo, l'elevato costo della tecnologia di IA, insieme alle spese associate all'aggiornamento dell'infrastruttura esistente per ospitare questi sistemi avanzati, rappresenta un ostacolo significativo per un'adozione diffusa, soprattutto per i piccoli agricoltori. Oltre a ciò, la mancanza di standardizzazione nei metodi di raccolta dati può portare a modelli di intelligenza artificiale inefficaci, riducendone così l'affidabilità e l'usabilità in contesti agricoli. La scarsità di soluzioni di archiviazione dati efficienti impedisce anche l'adozione dell'intelligenza artificiale, poiché queste tecnologie spesso richiedono notevoli capacità di archiviazione dati per un funzionamento ottimale. Nel complesso, queste sfide contribuiscono alla prevista diminuzione della domanda di intelligenza artificiale in agricoltura su scala globale.
Principali tendenze di mercato
Le pratiche di agricoltura di precisione stanno guadagnando popolaritÃ
L'agricoltura di precisione, nota anche come agricoltura di precisione, sta vivendo un'impennata di popolarità in tutto il mondo e questa tendenza è destinata a guidare la domanda di intelligenza artificiale (IA) nel settore agricolo. La crescente adozione di pratiche di agricoltura di precisione può essere attribuita alla crescente necessità di rese ottimizzate delle colture ed efficienza nelle operazioni agricole. Queste pratiche, che implicano l'uso di tecnologie avanzate e processi decisionali basati sui dati, stanno aprendo la strada all'IA per rivoluzionare il settore agricolo. Gli algoritmi di intelligenza artificiale, ad esempio, possono analizzare una grande quantità di dati da immagini satellitari e sensori di campo per fornire agli agricoltori informazioni utili sulla salute delle colture, sulle condizioni del terreno e sui modelli meteorologici. Ciò consente previsioni più accurate e un migliore processo decisionale, con conseguenti maggiori rese delle colture e un impatto ambientale ridotto. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come sistemi di irrigazione automatizzati, mietitrici robotizzate e sistemi di monitoraggio delle colture basati su droni, ottimizzano ulteriormente le operazioni agricole riducendo i costi di manodopera e aumentando la precisione nelle attività . Pertanto, l'aumento delle pratiche di agricoltura di precisione non sta solo rimodellando il panorama agricolo, ma sta anche spingendo la domanda globale di intelligenza artificiale in agricoltura. Con una popolazione mondiale destinata a raggiungere i 9,7 miliardi entro il 2050, il ruolo dell'intelligenza artificiale nel garantire la sicurezza alimentare e pratiche agricole sostenibili non può essere sopravvalutato.
Adozione di servizi basati su cloud in agricoltura
Si prevede che l'aumento dell'adozione di servizi basati su cloud nel settore agricolo aumenterà significativamente la domanda globale di intelligenza artificiale (IA) in agricoltura. La tecnologia cloud fornisce una piattaforma per l'archiviazione e l'analisi di grandi volumi di dati, una caratteristica che è parte integrante delle applicazioni AI. Man mano che sempre più attività agricole si spostano verso questi servizi digitali, aumenta la portata dell'AI per ottimizzare varie pratiche agricole. Gli strumenti basati sull'AI possono analizzare i dati archiviati nel cloud per fare previsioni accurate sulle rese delle colture, monitorare la salute del suolo, controllare l'irrigazione e rilevare potenziali malattie o parassiti. Ciò può portare a una maggiore produttività e a un'agricoltura più rispettosa dell'ambiente. Inoltre, la tecnologia cloud consente la condivisione di dati in tempo reale su diverse piattaforme, aumentando l'accessibilità e facilitando l'implementazione di soluzioni AI su scala globale. Di conseguenza, man mano che la trasformazione digitale dell'agricoltura continua, si prevede che l'integrazione di servizi cloud e AI diventerà sempre più diffusa, determinando un aumento della domanda in tutto il mondo. La promessa di una maggiore efficienza e sostenibilità nelle pratiche agricole attraverso l'uso di soluzioni AI basate su cloud detiene un immenso potenziale per il futuro dell'agricoltura.
Approfondimenti segmentali
Approfondimenti sull'offerta
In base all'offerta, si prevede che il segmento software detiene una quota di mercato significativa tra i componenti. I principali attori del settore come IBM, Microsoft e Deere & Company offrono soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per il settore agricolo. Sfruttando analisi basate sulle previsioni e visione artificiale, il software basato sull'intelligenza artificiale migliora la produttività e la resa delle colture.
La crescente adozione di software basati sull'analisi predittiva contribuisce all'espansione del segmento software. Esempi importanti includono la piattaforma Watson Decision di IBM Corporation, l'app AI Sowing di Microsoft e i sistemi di distribuzione di pesticidi ed erbicidi See and Spray di Deere & Company. Queste soluzioni di intelligenza artificiale aiutano gli agricoltori a determinare le date ottimali per la semina delle colture, rilevare le malattie delle colture, monitorare la resa delle colture e gestire risorse come terra, fertilizzanti, acqua e pesticidi. I vantaggi del software abilitato all'intelligenza artificiale nell'agricoltura di precisione e nell'analisi dei droni alimentano ulteriormente la crescita del segmento software nel mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura.
Approfondimenti sulle applicazioni
In base all'applicazione, si prevede che il segmento dell'agricoltura di precisione acquisirà una quota di mercato significativa nel periodo di previsione. Con la rapida crescita delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in agricoltura, l'agricoltura di precisione è emersa come una delle aree più promettenti. Sfruttando l'intelligenza artificiale, l'agricoltura di precisione consente agli agricoltori di ridurre al minimo i costi e ottimizzare le risorse in modo altamente efficace. Nell'agricoltura di precisione, l'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nella raccolta, interpretazione e analisi dei dati. Ad esempio, le mietitrebbie dotate di GPS e intelligenza artificiale possono tracciare la resa del raccolto e analizzare la variabilità del campo. Ciò include fattori come differenze nei livelli dell'acqua, composizione del terreno o presenza di funghi. Generando dati georeferenziati, gli agricoltori ottengono informazioni preziose che consentono loro di personalizzare di conseguenza l'uso di fertilizzanti o pesticidi.
Allo stesso modo, l'uso di robot agricoli basati sull'intelligenza artificiale ha guadagnato terreno negli ultimi anni. Questi robot combinano intelligenza artificiale, sensori di campo e analisi dei dati per eseguire un'ampia gamma di attività . Dalla raccolta efficiente al controllo delle erbacce e alla zappatura, questi robot offrono una soluzione versatile per varie applicazioni agricole. La crescente adozione dell'intelligenza artificiale in agricoltura, insieme agli sviluppi continui nella robotica, sta guidando la crescita del segmento dei robot agricoli. Nel complesso, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'agricoltura di precisione e l'avvento della robotica avanzata stanno rivoluzionando il settore agricolo, consentendo agli agricoltori di ottenere maggiore produttività e sostenibilità .
Approfondimenti regionali
Il mercato nordamericano ha rappresentato la quota maggiore nel 2023, trainato dal prominente settore dell'automazione industriale e dall'adozione diffusa di soluzioni di intelligenza artificiale nella regione. Il Nord America è caratterizzato da un forte potere d'acquisto, continui investimenti nell'automazione, investimenti significativi nell'IoT e crescente attenzione del governo alla produzione nazionale di apparecchiature di intelligenza artificiale. Inoltre, il mercato trae vantaggio dalla presenza di numerosi fornitori di tecnologie agricole che esplorano soluzioni di intelligenza artificiale, tra cui IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc. e The Climate Corporation.
Sviluppi recenti
- Aspia Space ha sviluppato un nuovo strumento che utilizza l'intelligenza artificiale e i dati satellitari, consentendo agli agricoltori di pascoli di valutare da remoto l'altezza dell'erba dallo spazio. L'annuncio di questo nuovo strumento è stato fatto dall'azienda nel luglio 2023. Aspia Space ha collaborato con Origin Digital per presentare questo servizio agli agricoltori in Irlanda durante la stagione estiva.
- A settembre 2023, il Ministero dell'agricoltura e dell'agricoltura dell'Unione Farmers Welfare, Government of India, ha introdotto un chatbot AI per il programma Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN) a Nuova Delhi. Questo lancio rappresenta un notevole progresso nell'aumentare l'efficacia e la portata del programma PM-KISAN, garantendo al contempo che gli agricoltori ricevano risposte rapide, precise e trasparenti alle loro richieste.
Principali attori del mercato
- IBM Corporation
- Granular Inc.
- Microsoft Corporation
- Deere & Azienda
- Climate LLC
- Agribotix LLC
- Descartes Labs Inc.
- Prospera Technologies
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