인도 농업 시장에서의 AI 기술별(머신러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전), 제공물별(하드웨어, 소프트웨어, AI-As-A-Service), 애플리케이션별(정밀 농업, 가축 모니터링, 기타), 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2020-2030F

시장 개요

인도 농업 AI 시장은 2024년에 5,517만 달러로 평가되었으며, 2024년 동안 CAGR 12.24%로 1억 930만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

인도에서 농업 AI 시장은 상당한 성장을 목격하고 있습니다. AI 기술을 농업 부문에 통합하면서 '정밀 농업'이라는 새로운 농업 시대가 시작되었습니다. 인도 농부들은 날씨 예측, 작물 모니터링, 공급망 최적화와 같은 작업에 AI 기반 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 인도 정부가 디지털 농업을 계속 장려함에 따라 농업 분야의 AI 시장은 더욱 확대될 준비가 되었습니다.

주요 시장 동인

인구 압박 증가 및 식량 안보 우려

인도의 농업 분야에서 AI 시장 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 인구 압박 증가와 식량 안보에 대한 우려입니다. 인구가 빠르게 증가함에 따라 적절하고 지속 가능한 식량 공급을 보장하기 위해 식량 생산에 대한 수요가 높아졌습니다. AI 기술은 인구 통계적 추세가 진화함에 따라 농업 생산성 증가, 자원 활용 최적화, 식량 안보 보장의 과제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

기술 발전 및 개선 확대

연결 인프라의 지속적인 기술 발전과 개선은 인도의 농업 분야에서 AI 성장에 크게 기여합니다. 고속 인터넷의 가용성, 스마트폰의 확산, 농촌 지역의 네트워크 범위 확대로 인해 AI 기술을 농업 관행에 원활하게 통합할 수 있습니다.

농부는 모바일 기기를 통해 AI 기반 애플리케이션과 서비스에 액세스할 수 있으므로 현장에서 AI 도구를 배포하고 활용하기가 더 쉬워집니다. 클라우드 컴퓨팅은 방대한 양의 농업 데이터를 저장하고 분석하여 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 저비용 센서와 사물 인터넷(IoT) 장치의 개발은 농업에서 AI 애플리케이션에 필수적인 데이터 수집 기능을 향상시킵니다. 기술 발전과 연결 인프라 간의 시너지는 인도 농업에서 AI의 광범위한 채택에 유리한 환경을 조성하여 디지털로 연결되고 기술적으로 강화된 농업 커뮤니티를 육성합니다.

기후 변화 및 기상 변동성 증가

기후 변화의 영향이 커지고 이로 인한 기상 변동성은 인도 농업에 상당한 과제를 안겨줍니다. 불규칙한 강우 패턴, 기온 변동, 극심한 기상 현상은 작물 수확량과 전반적인 농업 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 농부의 생계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 국가의 식량 안보를 위협합니다. 이러한 과제에 대응하여 AI 기술은 농부에게 변화하는 환경 조건에 적응할 수 있는 고급 도구와 솔루션을 제공함으로써 기후 변화의 영향을 완화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기반 예측 분석 및 모델링은 농부가 날씨 패턴을 예측하고, 최적의 심기 시기를 파악하고, 작물 관리 관행에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 방대한 양의 과거 날씨 데이터를 분석함으로써 머신 러닝 알고리즘은 미래 상황을 정확하게 예측하여 농부가 기후 회복성 농업을 위한 적응형 전략을 구현할 수 있도록 합니다.

AI는 농부가 자원 활용을 최적화하고, 투입 비용을 줄이고, 환경적 영향을 최소화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 토양 수분 수준, 날씨 예보 및 작물 물 요구 사항에 따라 관개 일정을 최적화하여 수자원을 보존하고 물 사용 효율성을 개선할 수 있습니다. AI가 기후 불확실성에 직면하여 이러한 자세하고 정확한 통찰력을 제공할 수 있는 능력은 인도 농업의 회복성을 강화하는 데 중요한 원동력으로 자리 매김합니다. AI는 농부들에게 지식을 제공함으로써 기후 변화로 인한 과제를 헤쳐 나가고 지속 가능하고 생산적인 농업 관행을 위해 노력하는 데 도움을 줍니다.

주요 시장 과제

농부 인식 및 채택

인도 농업 시장에서 AI가 직면한 주요 과제 중 하나는 농부들 사이에서 인식과 채택이 제한적이라는 것입니다. 특히 농촌 지역의 많은 농부들은 AI 기술과 농업에서의 잠재적 응용 분야에 익숙하지 않을 수 있습니다. AI 시스템의 복잡한 특성은 농부들이 이러한 기술을 익숙하지 않고 기존 농업 관행에 통합하기 어렵다고 생각할 수 있으므로 채택에 장벽이 될 수 있습니다.

AI 기술의 저렴성 및 접근성

AI 기술의 저렴성과 접근성은 인도 농업 부문에서 상당한 과제를 안겨줍니다. 많은 농부들, 특히 자원이 제한된 소규모 농부들은 AI 솔루션을 획득하고 구현하는 데 드는 사전 비용이 너무 많이 든다고 생각할 수 있습니다. AI 하드웨어, 소프트웨어 및 교육에 대한 초기 투자가 많으면 광범위한 채택에 방해가 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

농장 운영의 자동화 및 로봇

농장 운영에서 자동화 및 로봇 도입은 인도 농업 시장에서 AI의 주목할 만하고 혁신적인 추세입니다. AI 기반 로봇 및 자동화 시스템을 통합하면서 농부들은 심기 및 수확에서 잡초 방제 및 해충 관리에 이르기까지 다양한 농업 단계에서 작업을 수행하는 방식에 혁명을 목격하고 있습니다.

스마트 관개 시스템 및 수자원 관리의 증가

AI 기반 스마트 관개 시스템은 인도 농업 부문에서 상당한 인기를 얻고 있으며, 특히 물 부족 문제에 시달리는 지역에서 그렇습니다. 이러한 고급 시스템은 AI 알고리즘을 활용하여 토양 수분 수준, 기상 예보, 작물 물 요구 사항과 같은 중요한 데이터 포인트를 분석합니다. 이를 통해 관개 일정을 최적화하고 정확한 물 공급을 보장하여 물 낭비를 줄이고 전반적인 물 사용 효율성을 향상시킵니다.

세그먼트별 통찰력

기술 통찰력

기술을 기반으로 인도 농업 부문의 인공 지능(AI) 분야에서 예측 분석은 놀라운 기능으로 인해 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 최첨단 기술은 기상 조건 예측, 작물 수확량 예측 분석, 토양 건강에 대한 통찰력 확보에 광범위하게 채택되고 있습니다. 예측 분석은 과거 데이터를 활용하여 농부와 농업 전문가에게 의사 결정 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 농업 부문의 복잡성과 과제를 처리할 수 있는 능력으로 인해 이 분야에서 머신 러닝과 컴퓨터 비전을 능가하는 보급률이 증가하고 있습니다. 농업 관행을 혁신할 잠재력을 지닌 Predictive Analytics는 인도 농업 부문에서 상당한 진전과 개선을 이끌 준비가 되어 있습니다.

통찰력 제공

제공에 따르면 인도의 농업 AI(인공지능) 시장에서 AI-As-A-Service가 지배적인 부문인 것으로 관찰되었습니다. 이는 농부에게 상당한 사전 투자 없이 정교한 AI 솔루션에 액세스할 수 있는 기회를 제공하는 클라우드 기반 서비스의 채택이 증가하고 있기 때문일 수 있습니다. 이 서비스 모델을 활용함으로써 소규모 농부조차도 고급 분석 및 머신 러닝 모델의 힘을 활용하여 농업 관행을 최적화할 수 있습니다. 이는 생산성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 인도 농업 산업의 전반적인 성장과 성공에도 기여합니다. 결과적으로, 이 시장에서 AI-As-A-Service의 인기는 계속해서 치솟고 있으며, 농부들이 농업 운영에 접근하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다.

지역 통찰력

인도 북부 지역, 특히 펀잡과 하리아나 주는 농업 분야에서 인공지능(AI) 도입의 선두 주자로 떠올랐습니다. 풍부한 농업 유산과 방대한 농업 관행을 가진 이 지역은 현대 기술이 이 부문을 혁신할 잠재력을 인식했습니다. 정부는 첨단 농업 방법을 받아들이고 디지털 혁신을 활용함으로써 생산성을 높이고 지속 가능성을 보장하며 농업 커뮤니티가 직면한 진화하는 과제를 해결하고자 합니다. 농업 분야에서 AI 도입은 작물 모니터링이나 수확량 예측에만 국한되지 않습니다. 토양 분석, 해충 관리, 관개 최적화, 가축 모니터링을 포함한 광범위한 응용 분야를 포함합니다. 이러한 다양한 측면에 AI를 통합함으로써 이 지역의 농부들은 데이터 중심의 의사 결정을 내리고, 자원 할당을 최적화하고, 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

최근 개발

• 2024년 7월, Google은 가뭄 대비 및 관개에 대한 통찰력을 제공하도록 설계된 인도용 AI 기반 농업 정보 도구를 출시했습니다. Agricultural Landscape Understanding(ALU)이라는 이름의 이 도구는 농부에게 귀중한 데이터를 제공하여 농업 관행을 개선하고 작물 수확량을 늘리는 것을 목표로 합니다. 처음에는 제한된 지역에서만 사용할 수 있었던 이 도구는 농업 관행을 보다 데이터 중심으로 만들도록 설계되었습니다. Google에 따르면, 새로운 AI 플랫폼은 인도의 고유한 농업 경관에 맞게 조정된 자세하고 세부적인 정보를 제공합니다. 고해상도 위성 이미지와 머신 러닝을 활용하여 경작지 경계를 정의하고 가뭄 관리, 관개, 시장 접근 등에 대한 필수 데이터를 제공합니다.
• 2024년 9월, 중앙 정부는 작물 수확량을 높이기 위해 AI, 드론, 데이터 분석을 사용하여 스마트 농업을 촉진하기 위해 6,000억 루피를 투자한다고 발표했습니다. 연방 농무부는 원예 통합 개발 임무(MIDH) 계획의 일환으로 스마트 정밀 원예 프로그램을 도입했습니다. 2024-25년부터 2028-29년까지 진행되는 이 5개년 이니셔티브는 15,000에이커의 토지를 포괄하고 약 60,000명의 농부에게 혜택을 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 정부는 전국적으로 첨단 기술을 테스트하고 지역 농업 조건에 맞게 조정하기 위해 22개의 정밀 농업 개발 센터(PFDC)를 설립했습니다.

주요 시장 참여자

• 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 제한됨
• CropIn Technology Solutions Private Limited