기술별(머신러닝, 예측 분석 및 컴퓨터 비전), 제공별(하드웨어, 소프트웨어 및 AI-As-A-Service), 애플리케이션별(정밀 농업, 가축 모니터링, 농업 로봇, 드론 및 기타), 지역별, 경쟁, 예측 및 기회별 미국 농업 AI 시장, 2019-2029F

시장 개요

미국 농업 AI 시장 w

미국의 농업 AI 시장은 빠르게 확장되고 있는 부문으로, 국가의 강력한 기술 인프라와 방대한 농업 산업에 의해 촉진됩니다. 여기에는 농업의 생산성, 효율성 및 지속 가능성을 향상하도록 설계된 다양한 서비스, 소프트웨어 및 하드웨어 제품이 포함됩니다. 시장 참여자는 질병 식별과 같은 틈새 시장을 혁신하는 기술 스타트업부터 포괄적인 AI 기반 농장 관리 시스템을 제공하는 대기업까지 다양합니다. 시장 성장은 식량 수요 증가, 기후 스마트 농업에 대한 필요성, 농장 운영을 간소화하려는 욕구와 같은 요인에 의해 촉진됩니다. 이로 인해 다양한 농업 관행에서 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석과 같은 AI 기술 도입이 급증했습니다.

주요 시장 동인

식량 안보에 대한 수요 증가

역동적인 농업 환경에서 식량 안보를 보장하는 것이 가장 중요한 관심사입니다. 미국의 농업 AI 시장은 식량 안보에 대한 수요 증가로 인해 상당한 급증을 목격하고 있습니다.

기후 변화로 인한 불확실성은 농업 생산성에 엄청난 과제를 안겨줍니다. 그러나 AI 기반 예측 분석은 사전 예방적 접근 방식을 제공합니다. AI 알고리즘은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 기상 패턴, 해충 발생 및 질병 발생을 예측합니다. 이를 통해 농부는 사전 예방 조치를 시행하여 작물을 보호하고 환경 변화에도 불구하고 일관된 식량 생산을 보장할 수 있습니다.

정부 이니셔티브는 식량 안보 목표를 촉진하고 농업에서 AI 도입을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 보조금, 보조금 및 인센티브는 농부가 AI 기술에 투자하도록 장려하여 시장 성장을 가속화합니다. 또한 혁신과 기술 통합을 촉진하는 규제 프레임워크는 AI 도입을 위한 지원 환경을 조성합니다. 정부, 산업 이해 관계자, 연구 기관 간의 협력적 파트너십은 이러한 이니셔티브의 영향을 더욱 증폭시켜 식량 안보 의제를 발전시킵니다.

식량 안보에 대한 수요 증가는 미국의 농업 AI 시장 성장을 위한 강력한 촉매 역할을 합니다. AI 기술을 활용하여 생산성을 최적화하고, 위험을 완화하고, 지속 가능한 관행을 촉진함으로써 농업 가치 사슬 전반의 이해 관계자는 식량 안보 과제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 협력적 노력, 혁신적인 솔루션, 전략적 투자를 통해 농업 산업은 미래 세대를 위한 회복성 있고 지속 가능한 식량 공급을 보장할 수 있습니다.

노동력 부족 및 자동화에 대한 욕구

현대 농업 환경에서 노동력 부족은 시급한 과제로 부상하여 이해 관계자가 혁신적인 솔루션을 모색하도록 강요합니다. 미국의 농업 AI 시장은 노동력 부족을 해결해야 한다는 필수성으로 인해 눈에 띄는 성장을 목격하고 있습니다.

농업의 노동력 부족은 운영 효율성의 최적화를 필요로 합니다. AI 기술은 노동 집약적 작업을 자동화하여 수동 노동에 대한 의존도를 줄임으로써 솔루션을 제공합니다. 기계 학습 알고리즘과 로봇 공학을 통해 농부는 심기, 수확 및 작물 모니터링과 같은 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

AI 기반 자동화는 농업 주기 전반에 걸쳐 지속적인 지원을 제공하여 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 자율 기계와 스마트 시스템을 구축함으로써 농부는 노동 공급의 변동에도 불구하고 일관된 생산성 수준을 유지하고 운영 연속성을 보장하며 시장 수요를 충족할 수 있습니다.

인건비와 임금 압박이 증가하면서 농업 운영에 재정적 부담이 가해집니다. 노동력 부족이 심화됨에 따라 새로운 근로자를 위한 경쟁이 임금을 높이고 이익 마진이 침식됩니다. AI 기술은 노동 의존도를 줄이고 임금 관련 비용을 최소화하여 비용 효율적인 대안을 제공합니다. AI 기반 솔루션에 투자함으로써 농부는 시장에서 운영 효율성과 경쟁력을 유지하면서 장기적인 비용 절감을 달성할 수 있습니다.

Eco Robotics는 태양열로 구동되는 완전 자율 로봇을 제조하여 농업 기술에서 가장 지속 가능한 접근 방식을 나타냅니다. 이러한 소형 4륜 기계는 작물과 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 제초제를 살포하면서 밭을 탐색합니다. 농업에서 널리 인정받는 방법인 지하 점적 관개(SDI)는 식물 관개의 물 사용량과 타이밍을 정확하게 제어할 수 있습니다. SDI 시스템은 수동 식물별 관개보다 상당한 발전이지만 완전히 자율적이지는 않으며 여전히 어느 정도 인간의 개입이 필요합니다.

주요 시장 과제

데이터 통합 및 상호 운용성 문제

미국의 농업 AI 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 데이터 통합 및 상호 운용성의 복잡한 특성입니다. 농업 운영은 센서, 드론, 기계 및 기상 관측소를 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 과제는 이러한 다양한 데이터 세트를 AI 시스템이 효과적으로 분석할 수 있는 응집력 있고 표준화된 형식으로 통합하는 데 있습니다. 서로 다른 데이터 소스와 독점 시스템 간의 상호 운용성이 부족하여 원활한 통합이 어려워 농부가 AI 애플리케이션에서 최대 가치를 도출하기 어렵습니다. 이러한 과제를 극복하려면 다양한 농업 기술 간의 호환성을 보장하기 위해 표준화된 데이터 형식과 프로토콜을 개발해야 합니다.

고품질 데이터에 대한 제한된 액세스

데이터는 농업에서 AI 모델을 훈련하는 데 확실히 중요하지만, 고품질 농업 데이터의 가용성과 접근성을 둘러싼 과제를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 과제는 농업 데이터 세트의 제한된 특성, 잠재적인 불완전성, AI 알고리즘의 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 편향의 존재와 같은 다양한 요인에서 비롯됩니다. 게다가 데이터 소유권, 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려는 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 농부는 데이터가 사용되거나 보호되는 방법에 대한 우려로 인해 데이터를 공유하는 것을 주저할 수 있습니다. 이러한 우려는 농업 데이터 세트의 전반적인 품질과 대표성을 개선하는 데 중요한 데이터 공유 이니셔티브에 대한 농부의 참여 의지를 방해할 수 있습니다.

주요 시장 동향

정밀 농업 도입 증가

미국 농업 AI 시장의 중요한 동향은 정밀 농업 관행의 도입 증가입니다. 정밀 농업은 AI, 센서 및 기타 최첨단 기술을 사용하여 현장 수준에서 농업 프로세스를 최적화하는 것을 포함합니다. AI 애플리케이션을 활용하여 위성 이미지, 센서, 날씨 예보 및 과거 데이터를 포함한 다양한 소스의 데이터를 세심하게 분석하여 농부에게 작물 건강, 토양 상태 및 자원 활용에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 이 심층 분석을 통해 농부는 자원 관리에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 정확한 관개 기술, 타겟팅된 비료 전략 및 최적의 해충 방제 조치를 구현할 수 있습니다. 이러한 발전은 생산성을 높이고 환경 영향을 줄일 뿐만 아니라 농업 관행의 전반적인 지속 가능성에도 기여합니다. 농업에 AI를 통합하면 농부가 과제에 접근하는 방식에 혁명이 일어나고 장기적으로 지속 가능한 농업 관행을 달성하기 위한 고급 도구가 제공됩니다.

농업 운영에서 데이터 중심 의사 결정 도입

데이터 중심 의사 결정 추세는 미국 농업 AI 시장에서 빠르게 확산되고 있습니다. 농부들은 방대한 양의 데이터를 수집, 분석, 해석하기 위해 AI 기술을 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이를 통해 농업 관행을 최적화하는 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI의 도움으로 농부들은 이제 최적의 심기 시기를 정확하게 예측하고, 질병 발생을 효율적으로 탐지하고 대처하며, 정확한 자원 관리를 보장할 수 있습니다. AI 기반 분석 플랫폼을 통합하면 농부들이 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있어 운영 효율성이 향상되고 지속 가능성이 향상됩니다. 이러한 변혁적 추세는 농업 분야에서 기존의 경험 기반 의사 결정에서 보다 데이터 중심적이고 증거 기반 관행으로 패러다임이 전환되었음을 의미합니다.

세그먼트별 통찰력

기술 통찰력

기술에 따르면, 미국에서 농업 분야의 AI 시장은 예측 분석 적용 분야에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이 최첨단 기술은 주로 방대한 데이터 세트에서 복잡한 패턴과 추세를 분석하는 데 사용되어 농부가 작물 수확량과 잠재적 해충 감염에 대한 매우 정확한 예측 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝과 컴퓨터 비전의 힘을 활용하여 농부는 관개 관리, 토양 건강 평가, 장비 유지 관리를 포함한 농업 운영의 다양한 측면을 최적화할 수 있습니다. 그러나 농업 환경에서 예측 분석이 현재 우세한 것은 생산성 향상, 농장 관련 위험 감소, 지속 가능한 농업 관행 보장에 미치는 직접적이고 실질적인 영향 때문일 수 있습니다. AI의 잠재력을 활용함으로써 농부들은 효율성을 높일 뿐만 아니라 빠르게 성장하는 인구를 위한 환경 관리와 식량 안보를 촉진하는 데이터 중심 접근 방식을 채택하고 있습니다.

통찰력 제공

제공에 따르면, 미국에서 농업 분야의 AI 시장은 현재 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 지배적인 솔루션으로 AI-As-A-Service가 등장하면서 기존의 하드웨어 및 소프트웨어 옵션을 능가하고 있습니다. 이러한 변화는 주로 AI-As-A-Service 모델이 제공하는 놀라운 이점에 의해 주도되는데, 여기에는 비교할 수 없는 확장성, 유연성 및 비용 효율성이 포함됩니다. AI-As-A-Service의 가장 중요한 이점 중 하나는 소규모 농부조차도 AI의 힘을 활용할 수 있게 해주는 기능입니다. 이전에는 높은 초기 비용이 이러한 농부들이 AI 기술을 도입하는 데 상당한 장벽이 되었습니다. 그러나 AI-As-A-Service를 통해 이제 막대한 초기 투자 부담 없이 고급 기능에 액세스할 수 있습니다.

농업에서 AI의 이러한 민주화는 이 부문에서 AI 기술 도입의 전례 없는 가속화를 촉진하고 있습니다. 결과적으로 산업의 환경이 혁신되어 더욱 번영하고 기술 중심의 미래를 위한 길을 열었습니다. 또한 농업에 AI 기술을 통합하면 효율성, 생산성 및 지속 가능성이 크게 향상될 것으로 예상됩니다. 정밀 농업 기술에서 자동화된 데이터 분석에 이르기까지 AI는 농업 관행의 다양한 측면을 최적화할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이는 차례로 작물 수확량 증가, 자원 낭비 감소 및 향상된 환경 관리에 기여할 수 있습니다.

지역 통찰력

미국의 "곡창고"로 종종 불리는 미국의 중서부 지역은 현재 농업 시장에서 AI를 선도하고 있습니다. 이 지역은 방대한 농장과 농업 기업 네트워크로 유명하며, 산업을 혁신하기 위해 AI 기술을 전적으로 수용하고 있습니다. 혁신적인 솔루션을 활용하여 이러한 미래 지향적 농부들은 작물 수확량을 최적화하고, 운영을 간소화하고, 심지어 AI의 예측 기능을 활용하여 날씨 패턴을 정확하게 예측하고 있습니다. 농업에 AI를 통합함으로써 이 부문이 혁신되고 생산성이 향상되며 장기적인 지속 가능성이 보장되고 있습니다. AI 기반 통찰력을 통해 농부는 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 자원 할당을 최적화하고, 낭비를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 작물 수확량이 증가할 뿐만 아니라 농업 관행의 환경적 영향도 줄일 수 있습니다.

최근 개발

• 2024년 3월, UCF 연구원들은 농업에 맞게 조정된 AI 기반 기술을 개발하는 프로젝트를 이끌고 있습니다. 이 연구는 산업 내 현장 운영을 개선하고 정확하고 정보에 입각한 의사 결정 프로세스를 용이하게 하는 데 중점을 둘 것입니다. AI는 전자 및 자율 주행차에서의 기존 응용 분야를 넘어 농업을 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 토양 및 수질 모니터링 센서와 자율 작물 수확 로봇과 같은 혁신을 통해 AI는 농업 운영에서 효율성, 지속 가능성 및 비용 효율성을 높이고 있습니다.
• 2024년 Taranis는 실시간 현장별 통찰력과 자세한 정찰 보고서를 제공하는 생성형 AI 도구인 Ag Assistant를 출시했습니다. 또한 Taranis는 Syngenta Crop Protection과 전략적 파트너십을 맺어 미국 농업 소매업체의 AI 기반 농업을 개선하고 Taranis의 Intelligence Service를 Syngenta의 Cropwise 플랫폼과 통합했습니다. 이 협업은 0.3mm/픽셀의 초고해상도 해충 및 질병 탐지 기능과 지속 가능한 관행에 대한 자금에 대한 자동화된 액세스를 제공하는 보존 서비스를 제공합니다. Taranis는 일년 내내 AI 모델을 개선하고 서비스 제공 범위를 확대하여 농부들에게 지속 가능하고 생산적인 농업을 지원하는 실행 가능한 통찰력과 도구를 제공하는 데 주력해 왔습니다.
• 오클라호마 주립대학교 농업학과와 Extension Foundation에서 개발한 챗봇 애플리케이션인 ExtensionBot은 2024년 9월에 출시되어 지역 사회 건강, 가족 및 소비자 과학, 4-H 청소년 개발, 농업 및 천연 자원과 같은 분야에서 대중에게 Extension 정보를 제공하기 위해 사용되었습니다. AI 기반 내러티브 인터페이스는 온라인에서 제공되는 기존 확장 콘텐츠의 접근성과 사용성을 향상시킵니다.

주요 시장 참여자

• International Business Machines Corporation(IBM)
• Granular, Inc.
• Microsoft
• Deere & 회사
• Awhere Inc.
• Climate LLC.
• Agribotix, LLC
• Descartes Labs Inc.
• Valmont Industries, Inc.