농업 분야의 AI 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 기술(머신 러닝, 예측 분석 및 컴퓨터 비전), 제공(하드웨어, 소프트웨어 및 AI-As-A-Service), 애플리케이션(정밀 농업, 가축 모니터링, 농업 로봇, 드론 및 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 농업 AI 시장은 2023년에 11억 5천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 22.54%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 농업 AI는 인공 지능(AI)과 고급 데이터 분석을 적용하여 기존 농업 관행을 혁신하는 것을 말합니다. 센서, 위성, 드론을 포함한 다양한 출처에서 광범위한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 농업 운영에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 기술을 활용하는 것을 수반합니다. 농업 AI는 작물 관리 최적화, 질병 발생 예측 및 완화, 자원 할당 향상 등 수많은 이점을 제공합니다. 머신 러닝(ML) 알고리즘을 통해 농부는 심기, 관개, 수확에 대한 정확한 결정을 내릴 수 있어 작물 수확량과 자원 효율성이 증가합니다. 또한 AI 기반 솔루션은 가축 관리를 강화하고 공급망 물류를 간소화하여 지속 가능성을 촉진하고 낭비를 최소화할 수 있습니다.

주요 시장 동인

인구 증가에 따른 농업 생산 수요 증가

세계 인구가 계속 증가함에 따라 농업 생산 수요도 동시에 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 수요 급증은 처분 가능한 자원이 한정되어 있기 때문에 상당한 과제를 안겨줍니다. 이러한 맥락에서 인공 지능(AI)이 글로벌 농업 부문을 혁신하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예측됩니다. 머신 러닝 및 예측 분석과 같은 AI 기술은 작물 수확량과 자원 사용 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술은 날씨 패턴 예측, 작물 건강 모니터링, 관개 시스템 자동화와 같은 작업을 수행하여 낭비를 줄이고 생산을 최적화할 수 있습니다. AI는 농업 수확량의 주요 장애물인 해충과 질병을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 식량 수요가 생산 능력을 앞지르는 미래로 나아가면서 농업에서 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. AI를 활용하면 증가하는 세계적 수요를 충족하기 위해 농업 생산을 유지할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 증가시킬 수 있습니다. 따라서 인구 증가에 따른 농업 산출에 대한 필요성이 커지면서 농업에서 AI에 대한 세계적 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

농장 운영에서 이익 극대화

농장 운영에서 이익 극대화는 농업에서 인공지능 시장 성장을 이끄는 주요 원동력입니다. 수익성을 높이려면 작물과 가축 수확량을 극대화하는 것이 중요합니다. 로봇, 드론, 작물 관리 시스템, 가축 관리 도구의 형태로 AI 기술을 통합하면 농장에서 원격으로 운영을 모니터링하고 조절하여 분석에 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. 스마트 또는 정밀 농업은 농업 성과물을 향상시키는 기술로 빠르게 부상하고 있습니다. AI 기술의 부상으로 농부들은 스마트폰을 통해 장비, 작물, 가축을 제어하고 모니터링하여 작물과 가축에 대한 통계적 예측을 받을 수 있습니다. 스마트 센서, 위성 이미지 및 기타 클라우드 기반 기술은 작물 심기와 수확 중에 데이터를 관찰하고 기록하는 데 매우 유용하여 생산량을 최적화하고 자원 낭비를 최소화합니다. 축산에서 센서와 시각적 이미징을 포함한 고급 AI 기술은 개별 동물의 건강과 복지를 신속하게 분석하여 질병이나 질환을 나타낼 수 있는 편차를 표시할 수 있습니다. 이러한 사전 모니터링을 통해 시기적절한 치료가 가능하여 다른 동물에게 감염이 퍼지는 것을 방지할 수 있습니다. 이러한 시기적절한 모니터링은 증상이 나타나기 전에 비정상적인 동물 건강을 감지하고 영향을 받은 동물의 회복을 촉진하기 위한 사소한 예방 조치를 가능하게 하여 비용을 절감합니다.

AI 기술 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전은 전 세계적으로 농업 부문을 혁신하여 이러한 기술에 대한 수요를 크게 증가시킬 것입니다. 이러한 발전은 농부가 수확량을 최적화하고 효율성을 높이기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 예를 들어, AI 기반 예측 모델은 기후 패턴을 예상하고 이상적인 심기 일정을 제안하여 농부가 예측할 수 없는 기상 조건의 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 토양 데이터를 분석하여 농부가 작물에 적합한 영양소와 물의 최적 조합을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 수확 및 잡초 제거와 같은 노동 집약적 작업을 자동화하여 수동 노동의 필요성을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. 더 큰 규모로 AI와 ML은 식량 생산 및 유통의 전반적인 효율성을 개선하여 글로벌 식량 안보 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 또한 환경 문제가 커짐에 따라 이러한 기술은 보다 지속 가능한 농업 관행을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 농업에 AI와 ML을 통합하는 것은 단순한 추세가 아니라 임박한 필수 사항으로, 이로 인해 글로벌 수요가 증가하고 있습니다.

드론 및 자동 트랙터 도입 증가

농업 산업은 특히 드론과 자동 트랙터의 등장으로 기술 도입이 급증하고 있으며, 이는 인공 지능(AI)에 대한 글로벌 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 드론과 자동 트랙터를 활용하면 농부에게 작물에 대한 정확하고 실시간 데이터를 제공합니다. 이 기술은 작물 건강, 해충 탐지 및 정밀 농업의 효율적인 모니터링을 용이하게 합니다. 이러한 정교한 기계는 단순히 수동 작업을 자동화하는 것이 아니라 AI를 활용하여 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 작물 수확량을 개선하고 낭비를 줄입니다.

기계 학습 알고리즘과 예측 분석의 형태로 AI가 발전함에 따라 드론과 트랙터는 수집한 데이터에서 학습하여 미래 추세를 예측하고 사전 예방적 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 기술적 도약은 전 세계적으로 농업 부문의 생산성, 수익성 및 지속 가능성을 높일 것으로 예상됩니다. 농업에서 AI의 잠재력은 단순한 자동화를 넘어 농장 관리 및 운영의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이점이 더욱 분명해짐에 따라 드론과 자동 트랙터 채택의 증가는 증가할 뿐이며, 전 세계 농업 분야에서 AI에 대한 전례 없는 수요를 촉진할 것입니다.

주요 시장 과제

AI 기술 개발의 기술적 어려움

AI 기술 개발의 기술적 어려움은 농업에서 인공 지능 시장 성장에 상당한 장애물이 됩니다. 딥 러닝과 같은 AI 기반 기술은 광범위한 데이터에 의존하여 실시간 의사 결정을 내립니다. 그러나 이 데이터를 수집하는 것은 복잡하고 윤리적으로 민감한 과정이 될 수 있습니다. 게다가, 더 작은 AI 중심 스타트업은 Google이나 Microsoft와 같은 대형 다국적 기업에 비해 뛰어난 기술 전문성을 보유할 수 있지만 필요한 데이터를 수집하는 데 재정적 제약에 직면할 수 있습니다.

현재 AI 시스템은 특정 사전 프로그래밍된 기능을 실행하고 적응하는 데 뛰어나지만 신경망 시스템의 한계로 인해 멀티태스킹은 여전히 어려운 문제입니다. 따라서 기능을 향상시키기 위해 추가 혁신이 필요합니다. 진행형 신경망과 관련된 유망한 프로젝트가 진행 중이며, 여러 딥 러닝 시스템 간의 연결과 통신을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 발전으로 새로운 정보의 전송이 가능해지고 재프로그래밍의 필요성이 없어질 것입니다.

강력한 기술 인프라 부족

강력한 기술 인프라 부족으로 인해 농업 분야에서 AI에 대한 글로벌 수요가 감소할 것으로 예상됩니다. 전 세계 농업 부문의 상당 부분, 특히 개발도상국과 저개발국은 AI 시스템 통합을 지원하는 포괄적인 기술 인프라가 부족합니다. 여기에는 불충분한 네트워크 범위, 고속 인터넷에 대한 제한된 액세스, AI 애플리케이션에 대한 교육을 받은 기술에 정통한 인력 부족이 포함됩니다. 두 번째로, AI 기술의 높은 비용과 이러한 고급 시스템을 수용하기 위해 기존 인프라를 업그레이드하는 데 따른 비용은 특히 소규모 농부의 광범위한 채택에 상당한 장벽이 됩니다. 게다가 데이터 수집 방법의 표준화가 부족하면 비효율적인 AI 모델이 생겨 농업 환경에서의 신뢰성과 유용성이 떨어질 수 있습니다. 효율적인 데이터 저장 솔루션의 부족은 AI 도입을 방해하는데, 이러한 기술은 종종 최적의 기능을 위해 상당한 데이터 저장 용량이 필요하기 때문입니다. 전반적으로 이러한 과제는 글로벌 규모로 농업에서 AI에 대한 수요가 감소할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동향

인기를 얻고 있는 정밀 농업 관행

정밀 농업, 즉 정밀 농업은 전 세계적으로 인기가 급증하고 있으며, 이러한 추세는 농업 분야에서 인공 지능(AI)에 대한 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 정밀 농업 관행의 채택이 증가하는 것은 최적화된 작물 수확량과 농업 운영의 효율성에 대한 필요성이 증가하고 있기 때문입니다. 첨단 기술과 데이터 기반 의사 결정을 사용하는 이러한 관행은 AI가 농업 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘은 위성 이미지와 현장 센서에서 방대한 양의 데이터를 분석하여 농부에게 작물 건강, 토양 상태 및 기상 패턴에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 예측과 더 나은 의사 결정이 가능해져 작물 수확량이 증가하고 환경 영향이 감소합니다. 자동 관개 시스템, 로봇 수확기, 드론 기반 작물 모니터링 시스템과 같은 AI 기반 솔루션은 노동 비용을 줄이고 작업의 정밀도를 높여 농업 운영을 더욱 최적화합니다. 따라서 정밀 농업 관행의 증가는 농업 환경을 재편할 뿐만 아니라 농업 분야에서 AI에 대한 글로벌 수요를 촉진하고 있습니다. 2050년까지 세계 인구가 97억 명에 도달할 것으로 예상됨에 따라 식량 안보와 지속 가능한 농업 관행을 보장하는 데 있어 AI의 역할은 과장할 수 없습니다.

농업 분야에서 클라우드 기반 서비스 도입

농업 분야에서 클라우드 기반 서비스 도입이 증가함에 따라 농업 분야에서 인공 지능(AI)에 대한 글로벌 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기술은 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 플랫폼을 제공하는데, 이는 AI 애플리케이션에 필수적인 기능입니다. 더 많은 농업 작업이 이러한 디지털 서비스로 전환됨에 따라 AI가 다양한 농업 관행을 최적화할 수 있는 범위가 확대됩니다. AI 기반 도구는 클라우드에 저장된 데이터를 분석하여 작물 수확량에 대한 정확한 예측을 하고, 토양 건강을 모니터링하고, 관개를 제어하고, 잠재적인 질병이나 해충을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 보다 환경 친화적인 농업이 이루어질 수 있습니다. 게다가 클라우드 기술은 다양한 플랫폼에서 실시간 데이터 공유를 가능하게 하여 접근성을 높이고 전 세계적으로 AI 솔루션을 배포하는 것을 용이하게 합니다. 결과적으로 농업의 디지털 변환이 지속됨에 따라 클라우드 서비스와 AI의 통합이 점점 더 보편화되어 전 세계적으로 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 AI 솔루션을 사용하여 농업 관행의 효율성과 지속 가능성을 높일 수 있다는 약속은 농업의 미래에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

제공 통찰력

제공을 기반으로 소프트웨어 세그먼트는 구성 요소 중에서 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. IBM, Microsoft, Deere & Company와 같은 주요 산업 기업은 농업 부문을 위한 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 예측 기반 분석 및 컴퓨터 비전을 활용한 AI 기반 소프트웨어는 작물 생산성과 수확량을 향상시킵니다.

예측 분석 기반 소프트웨어의 채택이 증가함에 따라 소프트웨어 부문이 확장되고 있습니다. 대표적인 예로는 IBM Corporation의 Watson Decision Platform, Microsoft의 AI Sowing App, Deere & Company의 See and Spray 살충제 및 제초제 분배 시스템이 있습니다. 이러한 인공 지능 솔루션은 농부가 최적의 작물 파종 날짜를 결정하고, 작물 질병을 탐지하고, 작물 수확량을 모니터링하고, 토지, 비료, 물, 살충제와 같은 자원을 관리하는 데 도움이 됩니다. 정밀 농업 및 드론 분석에서 AI 기반 소프트웨어의 이점은 농업 시장에서 AI 소프트웨어 부문의 성장을 더욱 촉진합니다.

응용 프로그램 통찰력

응용 프로그램을 기반으로 정밀 농업 부문은 예측 기간 동안 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 농업 분야에서 AI 기반 애플리케이션이 빠르게 성장함에 따라 정밀 농업이 가장 유망한 분야 중 하나로 떠올랐습니다. 인공 지능을 활용하여 정밀 농업은 농부가 비용을 최소화하고 매우 효과적인 방식으로 자원을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 정밀 농업에서 AI는 데이터 수집, 해석 및 분석에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 GPS와 인공 지능을 갖춘 콤바인 수확기는 수확량을 추적하고 밭의 변동성을 분석할 수 있습니다. 여기에는 수위 차이, 토양 구성 또는 곰팡이 존재와 같은 요소가 포함됩니다. 농부는 지리 참조 데이터를 생성하여 비료 또는 살충제 사용을 그에 따라 사용자 정의할 수 있는 귀중한 통찰력을 얻습니다.

마찬가지로 AI 기반 농업 로봇의 사용이 최근 몇 년 동안 인기를 얻고 있습니다. 이러한 로봇은 인공 지능, 밭 센서 및 데이터 분석을 결합하여 광범위한 작업을 수행합니다. 효율적인 수확에서 잡초 제거 및 괭이질에 이르기까지 이러한 로봇은 다양한 농업 응용 분야에 다재다능한 솔루션을 제공합니다. 로봇 공학의 지속적인 개발과 더불어 농업 분야에서 인공 지능을 점점 더 많이 도입함에 따라 농업 로봇 부문의 성장이 촉진되고 있습니다. 전반적으로, 정밀 농업에 AI를 통합하고 첨단 로봇 기술의 출현은 농업 산업에 혁명을 일으켜 농부들이 더 높은 생산성과 지속 가능성을 달성할 수 있도록 합니다.

지역 통찰력

북미 시장은 2023년에 가장 큰 점유율을 차지했으며, 이는 뛰어난 산업 자동화 산업과 이 지역에서 인공 지능 솔루션이 널리 채택된 데 따른 것입니다. 북미는 강력한 구매력, 자동화에 대한 지속적인 투자, IoT에 대한 상당한 투자, 국내 AI 장비 생산에 대한 정부의 집중이 특징입니다. 게다가, 이 시장은 IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc., The Climate Corporation을 포함하여 인공 지능 솔루션을 모색하는 수많은 농업 기술 공급업체의 존재로부터 이익을 얻습니다.

최근 개발

• Aspia Space는 AI와 위성 데이터를 활용하는 새로운 도구를 개발하여 초원 농부가 우주에서 원격으로 풀 높이를 평가할 수 있도록 했습니다. 이 새로운 도구는 2023년 7월에 회사에서 발표했습니다. Aspia Space는 Origin Digital과 협력하여 여름철에 아일랜드 농부들에게 이 서비스를 소개했습니다.
• 2023년 9월, 농업부 및 연방부는 인도 정부 Farmers Welfare는 뉴델리에서 Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi(PM-KISAN) 제도를 위한 AI 챗봇을 출시했습니다.이번 출시는 PM-KISAN 제도의 효과성과 도달 범위를 확대하는 데 있어 주목할 만한 진전을 의미하며, 농부들이 문의에 대해 신속하고 정확하며 투명한 답변을 받을 수 있도록 보장합니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• Granular Inc.
• Microsoft Corporation
• Deere & 회사
• Climate LLC
• Agribotix LLC
• Descartes Labs Inc.
• Prospera Technologies