Рынок ИИ в сельском хозяйстве США По технологиям (машинное обучение, предиктивная аналитика и компьютерное зрение), По предложению (оборудование, программное обеспечение и ИИ как услуга), По применению (точное земледелие, мониторинг скота, сельскохозяйственные роботы, дроны и другие), По региону, конкуренции, прогнозу и возможностям, 2019-2029F

Обзор рынка

Рынок ИИ в сельском хозяйстве США w

Рынок ИИ в сельском хозяйстве в США — это быстрорастущий сектор, подпитываемый мощной технологической инфраструктурой страны и ее обширной сельскохозяйственной промышленностью. Он охватывает множество услуг, программного обеспечения и аппаратных продуктов, предназначенных для повышения производительности, эффективности и устойчивости в сельском хозяйстве. Участники рынка варьируются от технологических стартапов, внедряющих инновации в таких нишевых областях, как идентификация заболеваний, до крупных компаний, предоставляющих комплексные системы управления фермерскими хозяйствами на основе ИИ. Рост рынка обусловлен такими факторами, как рост спроса на продовольствие, потребность в климатически оптимизированном сельском хозяйстве и стремление оптимизировать сельскохозяйственные операции. Это привело к всплеску внедрения технологий ИИ, таких как машинное обучение, компьютерное зрение и предиктивная аналитика в различных сельскохозяйственных практиках.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на продовольственную безопасность

В динамичном ландшафте сельского хозяйства обеспечение продовольственной безопасности является первостепенной задачей. Рынок ИИ в сельском хозяйстве США переживает значительный всплеск, отчасти обусловленный растущим спросом на продовольственную безопасность.

Неопределенности, вызванные изменением климата, создают серьезные проблемы для производительности сельского хозяйства. Однако предиктивная аналитика на основе ИИ предлагает упреждающий подход. Анализируя исторические и данные в реальном времени, алгоритмы ИИ прогнозируют погодные условия, вспышки вредителей и возникновение заболеваний. Это позволяет фермерам принимать упреждающие меры, защищая урожай и обеспечивая стабильное производство продуктов питания, несмотря на колебания окружающей среды.

Инициативы правительства играют ключевую роль в достижении целей продовольственной безопасности и внедрении ИИ в сельском хозяйстве. Субсидии, гранты и стимулы побуждают фермеров инвестировать в технологии ИИ, ускоряя рост рынка. Кроме того, нормативные рамки, способствующие инновациям и интеграции технологий, создают благоприятную среду для внедрения ИИ. Совместные партнерства между правительствами, заинтересованными сторонами отрасли и научно-исследовательскими институтами еще больше усиливают влияние этих инициатив, продвигая повестки дня в области продовольственной безопасности.

Растущий спрос на продовольственную безопасность служит мощным катализатором роста рынка ИИ в сельском хозяйстве США. Используя технологии ИИ для оптимизации производительности, снижения рисков и продвижения устойчивых методов, заинтересованные стороны по всей цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве могут эффективно решать проблемы продовольственной безопасности. Благодаря совместным усилиям, инновационным решениям и стратегическим инвестициям сельскохозяйственная отрасль может обеспечить устойчивое и устойчивое снабжение продовольствием будущих поколений.

Нехватка рабочей силы и стремление к автоматизации

В ландшафте современного сельского хозяйства нехватка рабочей силы становится насущной проблемой, заставляющей заинтересованные стороны искать инновационные решения. Рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве США переживает заметный рост, отчасти обусловленный необходимостью решения проблемы нехватки рабочей силы.

Нехватка рабочей силы в сельском хозяйстве требует оптимизации операционной эффективности. Технологии искусственного интеллекта предлагают решения за счет автоматизации трудоемких задач, тем самым снижая зависимость от ручного труда. С помощью алгоритмов машинного обучения и робототехники фермеры могут оптимизировать такие процессы, как посадка, сбор урожая и мониторинг урожая.

Автоматизация на основе искусственного интеллекта обеспечивает жизнеспособное решение, предлагая непрерывную поддержку на протяжении всего сельскохозяйственного цикла. Развертывая автономную технику и интеллектуальные системы, фермеры могут поддерживать постоянный уровень производительности, несмотря на колебания предложения рабочей силы, обеспечивая непрерывность работы и удовлетворяя потребности рынка.

Рост затрат на рабочую силу и давление на заработную плату оказывают финансовое давление на сельскохозяйственные операции. По мере усиления нехватки рабочей силы конкуренция за наемных работников приводит к росту заработной платы, подрывая прибыль. Технологии искусственного интеллекта предлагают экономически эффективную альтернативу за счет снижения зависимости от рабочей силы и минимизации расходов, связанных с заработной платой. Инвестируя в решения на базе ИИ, фермеры могут добиться долгосрочной экономии средств, сохраняя при этом эффективность работы и конкурентоспособность на рынке.

Eco Robotics производит полностью автономных роботов, работающих на солнечной энергии, что представляет собой наиболее устойчивый подход в сельскохозяйственных технологиях. Эти компактные четырехколесные машины перемещаются по полям, внося гербициды с минимальным воздействием на урожай и окружающую среду. Подпочвенное капельное орошение (SDI), широко признанный метод в сельском хозяйстве, обеспечивает точный контроль за использованием воды и временем полива растений. Хотя системы SDI являются значительным шагом вперед по сравнению с ручным поливом каждого растения, они не полностью автономны и по-прежнему требуют определенного уровня участия человека.

Основные проблемы рынка

Проблемы интеграции и взаимодействия данных

Одной из основных проблем, с которой сталкивается рынок ИИ в сельском хозяйстве США, является сложная природа интеграции и взаимодействия данных. Сельскохозяйственные операции генерируют огромные объемы данных из различных источников, включая датчики, беспилотники, машины и метеостанции. Проблема заключается в интеграции этих разнообразных наборов данных в единый и стандартизированный формат, который системы ИИ могут эффективно анализировать. Отсутствие взаимодействия между различными источниками данных и фирменными системами препятствует бесшовной интеграции, что затрудняет для фермеров получение максимальной выгоды от приложений ИИ. Преодоление этой проблемы требует разработки стандартизированных форматов данных и протоколов для обеспечения совместимости между различными сельскохозяйственными технологиями.

Ограниченный доступ к высококачественным данным

Хотя данные, несомненно, имеют решающее значение для обучения моделей ИИ в сельском хозяйстве, важно признать проблемы, связанные с наличием и доступностью высококачественных сельскохозяйственных данных. Эти проблемы обусловлены различными факторами, такими как ограниченный характер сельскохозяйственных наборов данных, их потенциальная неполнота и наличие предубеждений, которые могут повлиять на точность и надежность алгоритмов ИИ. Более того, опасения относительно права собственности на данные, конфиденциальности и безопасности еще больше усложняют ситуацию. Фермеры могут не решаться делиться своими данными из-за опасений относительно того, как они будут использоваться или защищаться. Эти опасения могут помешать фермерам участвовать в инициативах по обмену данными, которые имеют решающее значение для повышения общего качества и репрезентативности сельскохозяйственных наборов данных.

Основные тенденции рынка

Растет внедрение точного земледелия

Значительной тенденцией на рынке ИИ в сельском хозяйстве США является растущее внедрение методов точного земледелия. Точное земледелие подразумевает использование ИИ, датчиков и других передовых технологий для оптимизации процессов земледелия на уровне поля. Используя приложения ИИ, данные из различных источников, включая спутниковые снимки, датчики, прогнозы погоды и исторические данные, тщательно анализируются, чтобы предоставить фермерам подробную информацию о здоровье урожая, состоянии почвы и использовании ресурсов. Этот углубленный анализ позволяет фермерам принимать обоснованные решения в управлении ресурсами, позволяя им внедрять точные методы орошения, целевые стратегии внесения удобрений и оптимальные меры борьбы с вредителями. Эти достижения не только повышают производительность и снижают воздействие на окружающую среду, но и способствуют общей устойчивости методов земледелия. Интеграция ИИ в сельское хозяйство кардинально меняет подход фермеров к решению проблем и предоставляет им передовые инструменты для достижения долгосрочных устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Внедрение принятия решений на основе данных в сельскохозяйственных операциях

Тенденция принятия решений на основе данных быстро набирает обороты на рынке ИИ в сельском хозяйстве США. Фермеры все чаще используют технологии ИИ для сбора, анализа и интерпретации огромных объемов данных, что позволяет им принимать обоснованные решения, оптимизирующие их методы ведения сельского хозяйства. С помощью ИИ фермеры теперь могут точно прогнозировать оптимальные сроки посадки, эффективно выявлять и бороться со вспышками заболеваний, а также обеспечивать точное управление ресурсами. Интеграция аналитических платформ на основе ИИ позволяет фермерам получать действенные идеи в режиме реального времени, что приводит к повышению операционной эффективности и повышению устойчивости. Эта преобразующая тенденция означает смену парадигмы от традиционного принятия решений на основе опыта к более ориентированным на данные и основанным на доказательствах практикам в области сельского хозяйства.

Сегментарные идеи

Технологические идеи

Основываясь на технологии, в Соединенных Штатах рынок ИИ в сельском хозяйстве переживает значительный рост в применении предиктивной аналитики. Эта передовая технология в основном используется для анализа сложных закономерностей и тенденций из обширных наборов данных, позволяя фермерам принимать высокоточные прогнозные решения относительно урожайности и потенциальных заражений вредителями. Используя возможности машинного обучения и компьютерного зрения, фермеры могут оптимизировать различные аспекты сельскохозяйственных операций, включая управление орошением, оценку здоровья почвы и обслуживание оборудования. Однако нынешнее доминирование предиктивной аналитики в сельскохозяйственном ландшафте можно объяснить ее прямым и ощутимым влиянием на повышение производительности, снижение рисков, связанных с фермерством, и обеспечение устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Используя потенциал ИИ, фермеры принимают подход, основанный на данных, который не только повышает эффективность, но и способствует охране окружающей среды и продовольственной безопасности для быстро растущего населения.

Предложение аналитики

Основываясь на предложении, в Соединенных Штатах рынок ИИ в сельском хозяйстве в настоящее время претерпевает замечательную трансформацию. Появление ИИ-как-услуги в качестве доминирующего решения превосходит традиционные аппаратные и программные варианты. Этот сдвиг в первую очередь обусловлен замечательными преимуществами, предлагаемыми моделями ИИ-как-услуги, которые включают непревзойденную масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность. Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ-как-услуги является его способность позволить даже мелким фермерам использовать мощь ИИ. Ранее высокие первоначальные затраты представляли собой существенное препятствие для этих фермеров при внедрении технологий ИИ. Однако с помощью ИИ как услуги они теперь могут получить доступ к передовым возможностям без бремени огромных первоначальных инвестиций.

Эта демократизация ИИ в сельском хозяйстве подпитывает беспрецедентное ускорение внедрения технологий ИИ в секторе. В результате ландшафт отрасли революционизируется, прокладывая путь к более процветающему и технологически обусловленному будущему. Кроме того, ожидается, что интеграция технологий ИИ в сельское хозяйство приведет к значительному прогрессу в эффективности, производительности и устойчивости. От методов точного земледелия до автоматизированного анализа данных ИИ может оптимизировать различные аспекты сельскохозяйственной практики. Это, в свою очередь, может способствовать повышению урожайности, сокращению потерь ресурсов и улучшению охраны окружающей среды.

Региональные данные

Регион Среднего Запада США, часто называемый «житницей» Америки, в настоящее время лидирует на рынке ИИ в сельском хозяйстве. Этот регион, известный своей обширной сетью ферм и сельскохозяйственных предприятий, всецело принимает технологии ИИ для преобразования отрасли. Используя инновационные решения, эти дальновидные фермеры оптимизируют урожайность, оптимизируют операции и даже используют прогностические возможности ИИ для точного прогнозирования погодных условий. Интеграция ИИ в сельское хозяйство производит революцию в секторе, повышая производительность и обеспечивая долгосрочную устойчивость. Благодаря аналитике на основе ИИ фермеры могут принимать решения на основе данных, оптимизировать распределение ресурсов и минимизировать отходы. Это не только приводит к повышению урожайности, но и снижает воздействие методов ведения сельского хозяйства на окружающую среду.

Последние разработки

• В марте 2024 года исследователи UCF возглавят проект, направленный на разработку технологий на основе ИИ, адаптированных для сельского хозяйства. Исследование будет сосредоточено на улучшении полевых операций в отрасли, содействии точным и обоснованным процессам принятия решений. ИИ, помимо его традиционных применений в электронике и автономных транспортных средствах, играет важную роль в революции в сельском хозяйстве. Благодаря таким инновациям, как датчики мониторинга почвы и воды и автономные роботы для сбора урожая, ИИ повышает эффективность, устойчивость и рентабельность сельскохозяйственных операций.
• В 2024 году Taranis представил Ag Assistant, генеративный инструмент ИИ, который предоставляет в режиме реального времени специфичные для полей сведения и подробные отчеты о разведке. Кроме того, Taranis сформировал стратегическое партнерство с Syngenta Crop Protection для улучшения агрономии, основанной на ИИ, для американских сельскохозяйственных розничных торговцев, интегрировав службу разведки Taranis с платформой Cropwise Syngenta. Это сотрудничество включает в себя сверхвысокое разрешение обнаружения вредителей и болезней на уровне 0,3 мм/пиксель, а также услуги по охране природы, которые обеспечивают автоматизированный доступ к финансированию устойчивых методов. В течение всего года Taranis сосредоточился на совершенствовании своих моделей ИИ и расширении спектра услуг, предоставляя фермерам действенные идеи и инструменты для поддержки устойчивого и продуктивного земледелия.
• ExtensionBot, приложение-чатбот, разработанное Департаментом сельского хозяйства Университета штата Оклахома и Фондом расширения, было запущено в сентябре 2024 года для предоставления общественности информации Extension в таких областях, как здравоохранение, семейные и потребительские науки, развитие молодежи 4-H, а также сельскохозяйственные и природные ресурсы. Его повествовательный интерфейс на основе искусственного интеллекта повышает доступность и удобство использования существующего контента Extension, доступного в Интернете.

Ключевые игроки рынка

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