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Dimensione globale del mercato AI in agricoltura per tecnologia (apprendimento automatico, visione artificiale), offerta (hardware, software), per applicazione (agricoltura di precisione, monitoraggio della resa), per ambito geografico e previsione


Published on: 2024-08-12 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

Dimensione globale del mercato AI in agricoltura per tecnologia (apprendimento automatico, visione artificiale), offerta (hardware, software), per applicazione (agricoltura di precisione, monitoraggio della resa), per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato agricolo dell'AI

Le dimensioni del mercato agricolo dell'AI sono state valutate a 0,77 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungeranno 1,61 miliardi di dollari entro il 2031, in crescita a un CAGR del 9,52% dal 2024 al 2031.

  • L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore agricolo introducendo soluzioni basate sui dati nelle pratiche agricole tradizionali. In sostanza, l’intelligenza artificiale utilizza algoritmi complessi per elaborare enormi volumi di dati provenienti da una varietà di fonti, inclusi sensori del suolo, dati meteorologici e fotografie satellitari. Analizzando questi dati, l'intelligenza artificiale consente agli agricoltori di acquisire informazioni in tempo reale sui loro raccolti e prendere decisioni informate per massimizzare la produzione e l'utilizzo delle risorse.
  • L'agricoltura di precisione è un'importante applicazione dell'intelligenza artificiale in agricoltura. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono valutare i dati per scoprire i requisiti specifici delle varie sezioni di una professione. Ciò consente un’applicazione personalizzata di acqua, fertilizzanti e pesticidi, riducendo gli sprechi e aumentando l’efficienza. I sistemi di irrigazione basati sull'intelligenza artificiale, ad esempio, possono modificare la distribuzione dell'acqua in base ai livelli di umidità del suolo in tempo reale, garantendo che le colture ricevano la quantità adeguata di idratazione senza utilizzare eccessivamente questa preziosa risorsa.
  • È stato dimostrato che anche l'intelligenza artificiale è efficace. uno strumento efficace per la protezione delle colture. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono utilizzare la visione artificiale e l’apprendimento automatico per monitorare la salute delle piante. Valutando le foto ad alta risoluzione, l’intelligenza artificiale può rilevare precocemente stress, malattie o infestazioni di insetti. Ciò consente agli agricoltori di intraprendere azioni preventive e trattare solo le regioni problematiche, evitando la necessità di erbicidi ad ampio spettro che potrebbero danneggiare gli insetti utili e l'ambiente.
  • Nel complesso, l'intelligenza artificiale in agricoltura sta inaugurando una nuova era di un’agricoltura più sostenibile, efficiente e redditizia. Con l'avanzare della tecnologia dell'intelligenza artificiale, potremmo aspettarci usi ancora più fantasiosi che rivoluzioneranno l'ambiente agricolo e contribuiranno a garantire la sicurezza alimentare globale.

L'intelligenza artificiale globale nelle dinamiche del mercato agricolo

Le principali dinamiche di mercato che stanno plasmando l'intelligenza artificiale globale nel mercato agricolo includono

Fattori chiave del mercato

  • Avanzamento tecnologico l'evoluzione della tecnologia ha stimolato lo sviluppo di numerose applicazioni innovative in agricoltura, agevolate dall’Intelligenza Artificiale (AI). Questi includono progressi come le previsioni meteorologiche e l’analisi dei parassiti, che stanno guidando l’espansione dell’intelligenza artificiale nel mercato agricolo. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per rilevare le erbe infestanti e consigliare fertilizzanti adeguati sulla base dell’analisi della nutrizione del suolo, semplificando le operazioni agricole. Monitorando i campioni di terreno, l'intelligenza artificiale riduce al minimo la necessità di visite frequenti ai negozi agricoli, con conseguente aumento della produzione.
  • Aumento della popolazione globale poiché la popolazione globale continua a crescere, c'è crescente pressione sul settore agricolo per incrementare la produzione alimentare. Per rispondere a questa domanda, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come le tecniche di agricoltura di precisione, sono emerse come strumenti preziosi per gli agricoltori.
  • Queste tecnologie consentono agli agricoltori di ottimizzare l'utilizzo di risorse come acqua e fertilizzanti, massimizzando al tempo stesso rese del raccolto. Sfruttando l'intelligenza artificiale, gli agricoltori possono raggiungere livelli più elevati di produttività ed efficienza, consentendo loro di utilizzare meglio le limitate risorse disponibili.
  • Automazione del lavoro robot e soluzioni di automazione basati sull'intelligenza artificiale offrire una soluzione promettente assumendo alcune delle attività manuali tradizionalmente eseguite dai lavoratori nelle operazioni agricole. Queste tecnologie possono gestire attività come il diserbo, la raccolta e il monitoraggio del bestiame, alleviando così il carico sul lavoro umano.
  • Preoccupazione per la sostenibilitàvi è una crescente enfasi sulla sostenibilità e sulle considerazioni ambientali nel settore agricolo, spinto dalle crescenti preoccupazioni dei consumatori riguardo all’impronta ecologica delle pratiche agricole. In risposta, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale sono emerse come strumenti preziosi per gli agricoltori per mitigare il loro impatto ambientale. Queste tecnologie consentono agli agricoltori di ottimizzare l'utilizzo delle risorse, come acqua, pesticidi e fertilizzanti, promuovendo al tempo stesso metodi agricoli sostenibili.
  • Iniziativa governativai governi di tutto il mondo stanno riconoscendo il potenziale dell'intelligenza artificiale in l’agricoltura e stanno adottando misure proattive per facilitarne l’adozione. Queste iniziative comprendono varie forme di sostegno, tra cui sussidi, borse di ricerca e programmi educativi volti a fornire agli agricoltori le conoscenze e gli strumenti per integrare efficacemente le tecnologie di intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Questo sforzo concertato sottolinea il riconoscimento dell'intelligenza artificiale come forza trasformatrice nella modernizzazione del settore agricolo e nell'affrontare le sfide della sicurezza alimentare e della sostenibilità.

Sfide principali

  • Mancanza di consapevolezzala crescita dell'intelligenza artificiale nel mercato agricolo potrebbe incontrare limitazioni a causa della mancanza di consapevolezza tra le persone, in particolare nei paesi in via di sviluppo e sottosviluppati. Inoltre, la carenza di conoscenze sui dispositivi abilitati all'intelligenza artificiale sta ostacolando l'espansione del mercato.
  • Disponibilità dei datila disponibilità e la qualità dei dati rappresentano sfide significative per l'efficace implementazione dell'IA in agricoltura. Sebbene l’intelligenza artificiale faccia molto affidamento sui dati, numerose aziende agricole non dispongono dell’infrastruttura necessaria per raccogliere e archiviare grandi quantità di dati. Inoltre, anche quando i dati sono disponibili, potrebbero essere frammentati, incoerenti o incompleti, ostacolando ulteriormente l'efficacia degli algoritmi di intelligenza artificiale.
  • Costo di implementazione il costo di implementazione delle soluzioni di intelligenza artificiale , che comprende le spese relative all'hardware, al software e alle competenze, può rappresentare un onere finanziario significativo, in particolare per le aziende agricole più piccole. Questo investimento iniziale potrebbe essere sostanziale e fungere da deterrente per gli agricoltori che operano con margini di profitto ristretti.
  • Privacy e sicurezzal'utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale in agricoltura comporta la raccolta di risorse agricole dati, che spesso contengono informazioni sensibili. Gli agricoltori possono esprimere apprensioni riguardo ai potenziali rischi legati alla privacy dei dati e alle violazioni della sicurezza. Queste preoccupazioni derivano dalla vulnerabilità dei dati agricoli all'accesso non autorizzato o all'uso improprio, sollevando interrogativi sulla protezione delle informazioni riservate.
  • Competenza tecnica l'implementazione e l'utilizzo di successo delle tecnologie di intelligenza artificiale spesso richiedono uno specifico livello di competenza tecnica. Nelle zone rurali, gli agricoltori possono incontrare sfide poiché non dispongono delle competenze interne necessarie per gestire e mantenere sistemi di IA complessi. Questa carenza di conoscenze tecniche può impedire l'adozione e l'utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale.

Tendenze chiave

  • Precisione Agricoltura con intelligenza artificiale e droni l'intelligenza artificiale analizza i dati raccolti dai droni dotati di telecamere e sensori ad alta risoluzione, rivelando dettagli sulla salute delle colture, sulle condizioni del terreno e sulle caratteristiche del campo. Gli agricoltori possono utilizzare queste informazioni per interventi mirati, come l'irrigazione di precisione o l'applicazione localizzata di pesticidi, ottimizzando l'uso e la resa delle risorse.
  • Aumento dei veicoli autonomi i trattori senza conducente sono ora una realtà, utilizzando la tecnologia GPS per navigare nei campi, riconoscere i confini e azionare gli attrezzi agricoli. Questa innovazione può potenzialmente aumentare le entrate agricole riducendo i costi della manodopera e consentendo orari di lavoro più lunghi.
  • Aumento dei servizi basati sull'intelligenza artificialela domanda di servizi basati sull'intelligenza artificiale per gli agricoltori è in rapido aumento. Questi servizi assistono gli agricoltori nella gestione dei dati provenienti da vari sensori, nel monitoraggio delle operazioni e nell’acquisizione di informazioni preziose per migliorare il processo decisionale. Sfruttando l'intelligenza artificiale, gli agricoltori possono ottimizzare le loro pratiche, migliorando l'efficienza e la produttività delle loro operazioni agricole.
  • Sostenibilità viene posta sempre più enfasi sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale per pratiche agricole sostenibili. L'intelligenza artificiale aiuta a ottimizzare l'utilizzo delle risorse, a ridurre gli sprechi e a minimizzare l'impatto ambientale attraverso l'irrigazione mirata e la riduzione dell'uso di pesticidi.
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Analisi regionale del mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore agricolo

Ecco un'analisi regionale più dettagliata del mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore agricolo

Nord America

Asia-Pacifico

Mercato globale dell'intelligenza artificiale in agricolturaanalisi della segmentazione

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale in agricoltura è segmentato sulla base di tecnologia, offerta, applicazione e geografia.

L'intelligenza artificiale nel mercato agricolo, per tecnologia

Basato sulla tecnologia, il mercato è segmentato in Apprendimento automatico, Visione artificiale e Analisi predittiva. Il segmento dell’apprendimento automatico è pronto a dominare l’intelligenza artificiale nel mercato agricolo grazie alla tecnologia, detenendo la quota maggiore. Questa crescita è guidata dall’adozione diffusa di soluzioni basate sull’apprendimento automatico da parte delle organizzazioni agricole e degli agricoltori di tutto il mondo. Inoltre, i sistemi di gestione delle aziende agricole si stanno evolvendo in sistemi completi di intelligenza artificiale attraverso l’integrazione dell’apprendimento automatico per l’analisi dei dati dei sensori, migliorando così le capacità di produzione. Di conseguenza, si prevede che il mercato del machine learning e del deep learning assisterà a un'espansione significativa.

L'intelligenza artificiale nel mercato agricolo, offrendo

In base all'offerta, il mercato è segmentato in Hardware, Software e Servizi. Tra tutta questa segmentazione, si prevede che il segmento Software deterrà la quota maggiore del mercato dell’intelligenza artificiale in agricoltura a causa del crescente utilizzo di software per migliorare l’efficienza agricola e della crescente domanda di sistemi di gestione dei dati in tempo reale. Alcuni esempi ben noti di software basati sull'analisi predittiva sono la Watson Decision Platform di IBM Corporation, l'AI Sowing App di Microsoft e i sistemi di distribuzione di pesticidi ed erbicidi See and Spray di Deere & Azienda.

L'intelligenza artificiale nel mercato agricolo, per applicazione

In base all'applicazione, il mercato è segmentato in agricoltura di precisione, monitoraggio della resa, mappatura dei campi, scouting delle colture, monitoraggio e previsione meteorologica, gestione dell'irrigazione, monitoraggio del bestiame, analisi dei droni e agricoltura Robot. Durante il periodo previsto, si prevede che il segmento dell’agricoltura di precisione registrerà il tasso di crescita annuale composto (CAGR) più elevato, principalmente grazie al suo utilizzo diffuso per la mappatura, la diagnosi della salute delle colture e la facilitazione del processo decisionale in tempo reale. L'agricoltura di precisione si distingue come una delle applicazioni di IA agricola in più rapida crescita, poiché aiuta gli agricoltori a ottimizzare le risorse e ridurre i costi.

L'intelligenza artificiale nel mercato agricolo, per geografia

Sulla base dell'analisi regionale, l'IA globale in Il mercato agricolo è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico e resto del mondo. Si prevede che il Nord America dominerà la quota di mercato per tutto il periodo previsto. Ciò è attribuito all’adozione diffusa della tecnologia AI e delle pratiche di gestione delle colture da parte degli operatori agricoli su larga scala, volte a migliorare la velocità e la precisione della semina. La regione beneficia di fattori quali l'aumento del potere d'acquisto della popolazione, i continui progressi nell'automazione, gli investimenti sostanziali nell'Internet delle cose industriale e la crescente attenzione del governo alla produzione nazionale di apparecchiature di intelligenza artificiale.

Attori chiave

Il rapporto di studio “Global AI In Agriculture Market” fornirà informazioni preziose con un’enfasi sul mercato globale. I principali attori trattati in questo mercato sono Agribotix, Bayer CropScience AG, Case IH Agriculture, ClearAg Operations, Deere & Company, Farmers Edge Inc., Granular AG, Grownetics Inc., IBM, Mapshots Inc., SST Software.Anche la sezione relativa al panorama competitivo include strategie di sviluppo chiave, quote di mercato e analisi della classifica di mercato dei suddetti attori a livello globale.

La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a questi importanti attori in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei rendiconti finanziari di tutti i principali attori, insieme al benchmarking dei prodotti e all'analisi SWOT. La sezione del panorama competitivo comprende anche strategie chiave di sviluppo, quote di mercato e analisi della classifica di mercato degli attori sopra menzionati a livello globale.

Sviluppi recenti del mercato agricolo dell'intelligenza artificiale

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  • Nel giugno 2023, Carbon Robotics ha ricevuto il riconoscimento agli AI Breakthrough Awards per il suo LaserWeederTM, acclamato come la migliore soluzione basata sull'intelligenza artificiale per l'agricoltura. Questa tecnologia innovativa, il robot di diserbo laser pioniere del mercato, ha eliminato con successo oltre un miliardo di erbacce. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale, dei laser, della visione artificiale e della robotica, offre una gestione precisa delle infestanti.
  • Nel novembre 2022, DJI Agriculture ha introdotto Mavic 3 Multispectral, dotato di un sistema di imaging multispettrale all'avanguardia. Questo dispositivo acquisisce rapidamente i dati sulla crescita delle colture, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza della produzione agricola. Rispondendo alle esigenze dell'agricoltura di precisione e del monitoraggio ambientale, aiuta gli agricoltori di tutto il mondo a ridurre i costi e ad aumentare i redditi.
  • Nell'ottobre 2022, Microsoft Research ha reso FarmVibes.AI open source. Questa suite di tecnologie e algoritmi di apprendimento automatico dà priorità all’agricoltura sostenibile. FarmVibes.AI integra diversi tipi di dati, tra cui previsioni meteorologiche, immagini satellitari e filmati di droni, per migliorare le pratiche agricole.
  • Ambito del rapporto

    < div class="col-sm-12">< td>Periodo di studio
    Attributi del rapportoDettagli

    2021-2031

    Anno base

    2024

    Periodo di previsione

    2024-2031

    Storico Periodo

    2021-2023

    Unità

    Valore (miliardi di dollari)

    Profilo delle principali aziende

    Agribotix, Bayer CropScience AG, Case IH Agriculture, ClearAg Operations, Deere & Azienda, Farmers Edge Inc., Granular AG, Grownetics Inc., IBM, Mapshots Inc., SST Software.

    Segmenti coperti

    Tecnologia, offerta, applicazione e geografia.

    Ambito di personalizzazione

    Personalizzazione gratuita del report (equivalente a un massimo di 4 giorni lavorativi dell'analista) con l'acquisto. Aggiunta o modifica a paese, regione e indicazione ambito del segmento.

    Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

    Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e su altri aspetti dello studio di ricerca, contatta il nostro .

    Motivi per acquistare questo rapporto

    Analisi qualitativa e quantitativa di il mercato basato sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di dollari) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede testimonierà la crescita più rapida e dominerà il mercato Analisi del mercato per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme al lancio di nuovi servizi/prodotti, partnership , espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate Profili aziendali estesi comprendenti panoramica dell'azienda, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future del settore con rispetto ai recenti sviluppi che coinvolgono opportunità e fattori di crescita, nonché sfide e restrizioni sia delle regioni emergenti che di quelle sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce informazioni sul mercato attraverso la catena del valore Scenario delle dinamiche di mercato , insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto da parte degli analisti post-vendita di 6 mesi

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