ИИ на рынке сельского хозяйства — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные 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 регионам и конкуренции, 201

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ в сельском хозяйстве оценивался в 1,15 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать впечатляющий рост в прогнозируемый период с CAGR 22,54% до 2029 года. ИИ в сельском хозяйстве относится к применению искусственного интеллекта (ИИ) и передовой аналитики данных для революции в традиционных методах ведения сельского хозяйства. Это подразумевает использование технологий для сбора, обработки и анализа обширных данных из различных источников, включая датчики, спутники и беспилотники, для принятия обоснованных решений в сельскохозяйственных операциях. ИИ в сельском хозяйстве предлагает многочисленные преимущества, такие как оптимизация управления урожаем, прогнозирование и смягчение вспышек заболеваний и улучшение распределения ресурсов. Алгоритмы машинного обучения (МО) позволяют фермерам принимать точные решения относительно посадки, орошения и сбора урожая, что приводит к повышению урожайности и эффективности использования ресурсов. Кроме того, решения на основе ИИ могут дополнить управление животноводством и оптимизировать логистику цепочки поставок, способствуя устойчивости и минимизации отходов.

Ключевые движущие силы рынка

Повышенный спрос на сельскохозяйственную продукцию с ростом населения

Поскольку население мира продолжает расти, ожидается, что спрос на сельскохозяйственную продукцию одновременно будет расти. Этот всплеск спроса представляет собой значительную проблему, учитывая ограниченность имеющихся ресурсов. Именно в этом контексте прогнозируется, что искусственный интеллект (ИИ) сыграет ключевую роль в революции мирового сельскохозяйственного сектора. Технологии ИИ, такие как машинное обучение и предиктивная аналитика, могут повысить урожайность и эффективность использования ресурсов. Они могут выполнять такие задачи, как прогнозирование погодных условий, мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур и автоматизация ирригационных систем, тем самым сокращая отходы и оптимизируя производство. ИИ может помочь в борьбе с вредителями и болезнями, которые являются серьезным препятствием для урожайности сельскохозяйственных культур. Двигаясь к будущему, в котором спрос на продовольствие превышает производственные возможности, роль ИИ в сельском хозяйстве приобретает все большее значение. Используя ИИ, можно не только поддерживать, но и потенциально увеличивать сельскохозяйственное производство для удовлетворения растущего мирового спроса. Таким образом, ожидается, что растущая потребность в сельскохозяйственной продукции в соответствии с ростом населения будет существенно стимулировать мировой спрос на ИИ в сельском хозяйстве.

Максимизация прибыли в сельскохозяйственных операциях

Максимизация прибыли в сельскохозяйственных операциях является ключевым фактором роста рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Для повышения прибыльности крайне важно максимизировать урожайность сельскохозяйственных культур и животных. Внедрение технологии ИИ в виде роботов, дронов, систем управления посевами и инструментов управления стадом позволяет фермам удаленно контролировать и регулировать операции, предоставляя ценные данные для анализа. Умное или точное земледелие быстро развивается как технология, которая улучшает сельскохозяйственные результаты. С развитием технологий ИИ фермеры могут контролировать и контролировать оборудование, посевы и скот через свои смартфоны, получая статистические прогнозы по посевам и скоту. Умные датчики, спутниковые снимки и другие облачные технологии очень полезны для наблюдения и записи данных во время посадки и сбора урожая, тем самым оптимизируя выпуск продукции и минимизируя потери ресурсов. В животноводстве передовые технологии ИИ, включая датчики и визуальные изображения, могут быстро анализировать здоровье и благополучие отдельных животных, отмечая любые отклонения, которые могут указывать на болезнь или недомогание. Этот упреждающий мониторинг позволяет своевременно лечить, предотвращая распространение инфекции на других животных. Такой своевременный мониторинг также экономит деньги, выявляя отклонения в состоянии здоровья животных до появления симптомов и позволяя предпринимать незначительные меры предосторожности для содействия выздоровлению пострадавших животных.

Достижения в области технологий ИИ и машинного обучения

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) должны произвести революцию в сельскохозяйственном секторе в глобальном масштабе, значительно увеличив спрос на эти технологии. Эти достижения предоставляют фермерам набор инструментов для оптимизации урожайности и повышения эффективности. Например, прогностические модели на основе ИИ могут предсказывать климатические условия и предлагать идеальные графики посадки, помогая фермерам снижать риски непредсказуемых погодных условий. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о почве, помогая фермерам определять оптимальное сочетание питательных веществ и воды для своих культур. Аналогичным образом, ИИ может автоматизировать трудоемкие задачи, такие как сбор урожая и прополка, сокращая потребность в ручном труде и повышая производительность. В более широком масштабе ИИ и МО могут способствовать решению глобальных проблем продовольственной безопасности за счет повышения общей эффективности производства и распределения продуктов питания. Кроме того, с ростом экологических проблем эти технологии могут помочь во внедрении более устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Таким образом, интеграция ИИ и МО в сельское хозяйство — это не просто тенденция, а скорее надвигающаяся необходимость, тем самым увеличивая мировой спрос.

Рост внедрения дронов и автоматизированных тракторов

В сельскохозяйственной отрасли наблюдается всплеск внедрения технологий, особенно с появлением дронов и автоматизированных тракторов, что, как ожидается, подстегнет мировой спрос на искусственный интеллект (ИИ). Использование дронов и автоматизированных тракторов предоставляет фермерам точные и актуальные данные об их урожаях. Эта технология способствует эффективному мониторингу здоровья урожая, обнаружению вредителей и точному земледелию. Эти сложные машины не просто автоматизируют ручные задачи, но и используют ИИ для принятия более обоснованных решений, тем самым повышая урожайность и сокращая отходы.

Достижения ИИ в форме алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики позволяют дронам и тракторам учиться на собираемых ими данных, предсказывать будущие тенденции и принимать упреждающие решения. Ожидается, что эти технологические скачки повысят производительность, прибыльность и устойчивость в сельскохозяйственном секторе в глобальном масштабе. Потенциал ИИ в сельском хозяйстве выходит за рамки простой автоматизации; он представляет собой смену парадигмы в управлении и эксплуатации ферм. По мере того, как преимущества становятся все более очевидными, рост внедрения дронов и автоматизированных тракторов будет только увеличиваться, тем самым стимулируя беспрецедентный спрос на ИИ в области сельского хозяйства во всем мире.

Основные проблемы рынка

Технические трудности в разработке технологий ИИ

Технические трудности в разработке технологий ИИ представляют собой существенное препятствие для роста рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Технологии на основе ИИ, такие как глубокое обучение, опираются на обширные данные для принятия решений в реальном времени. Однако получение этих данных может быть сложным и этически деликатным процессом. Кроме того, небольшие стартапы, ориентированные на ИИ, могут обладать превосходными техническими знаниями по сравнению с крупными многонациональными компаниями, такими как Google или Microsoft, но сталкиваться с финансовыми ограничениями при сборе необходимых данных.

В настоящее время системы ИИ преуспевают в выполнении и адаптации к определенным предварительно запрограммированным функциям, но многозадачность остается проблемой из-за ограничений в системах нейронных сетей. Поэтому необходимы дальнейшие инновации для расширения их возможностей. В настоящее время реализуются многообещающие проекты с участием прогрессивных нейронных сетей, направленные на установление связей и коммуникации между несколькими системами глубокого обучения. Это достижение позволит передавать новую информацию и устранит необходимость в перепрограммировании.

Отсутствие надежной технологической инфраструктуры

Ожидается, что глобальный спрос на ИИ в сельском хозяйстве снизится из-за отсутствия надежной технологической инфраструктуры. Значительная часть мирового сельскохозяйственного сектора, особенно в развивающихся и слаборазвитых странах, не имеет комплексной технологической инфраструктуры для поддержки интеграции систем ИИ. Это включает в себя недостаточное покрытие сети, ограниченный доступ к высокоскоростному Интернету и нехватку технически подкованного персонала, обученного приложениям ИИ. Во-вторых, высокая стоимость технологии ИИ, а также расходы, связанные с модернизацией существующей инфраструктуры для размещения этих передовых систем, создают значительный барьер для широкого внедрения, особенно для мелких фермеров. Вдобавок ко всему, отсутствие стандартизации в методах сбора данных может привести к неэффективным моделям ИИ, тем самым снижая их надежность и удобство использования в сельскохозяйственных условиях. Нехватка эффективных решений для хранения данных также препятствует внедрению ИИ, поскольку эти технологии часто требуют значительных возможностей хранения данных для оптимального функционирования. В целом, эти проблемы способствуют ожидаемому снижению спроса на ИИ в сельском хозяйстве в глобальном масштабе.

Основные тенденции рынка

Практики точного земледелия набирают популярность

Точное земледелие, также известное как точное земледелие, переживает всплеск популярности во всем мире, и эта тенденция должна стимулировать спрос на искусственный интеллект (ИИ) в сельскохозяйственном секторе. Растущее внедрение методов точного земледелия можно объяснить растущей потребностью в оптимизированной урожайности и эффективности сельскохозяйственных операций. Эти практики, которые включают использование передовых технологий и принятие решений на основе данных, прокладывают путь для ИИ, чтобы произвести революцию в сельскохозяйственной отрасли. Например, алгоритмы ИИ могут анализировать огромный объем данных со спутниковых снимков и полевых датчиков, чтобы предоставить фермерам полезную информацию о здоровье сельскохозяйственных культур, состоянии почвы и погодных условиях. Это позволяет делать более точные прогнозы и принимать более обоснованные решения, что приводит к повышению урожайности и снижению воздействия на окружающую среду. Решения на основе ИИ, такие как автоматизированные системы орошения, роботизированные комбайны и системы мониторинга урожая на основе беспилотников, еще больше оптимизируют сельскохозяйственные операции за счет снижения затрат на рабочую силу и повышения точности выполнения задач. Таким образом, рост точных методов земледелия не только меняет сельскохозяйственный ландшафт, но и стимулирует глобальный спрос на ИИ в сельском хозяйстве. Поскольку прогнозируется, что к 2050 году численность населения мира достигнет 9,7 млрд человек, роль ИИ в обеспечении продовольственной безопасности и устойчивых методов ведения сельского хозяйства невозможно переоценить.

Внедрение облачных сервисов в сельском хозяйстве

Прогнозируется, что рост внедрения облачных сервисов в сельскохозяйственном секторе значительно повысит глобальный спрос на искусственный интеллект (ИИ) в сельском хозяйстве. Облачные технологии предоставляют платформу для хранения и анализа больших объемов данных, что является неотъемлемой частью приложений ИИ. По мере того, как все больше сельскохозяйственных операций переходят на эти цифровые сервисы, расширяются возможности ИИ по оптимизации различных методов ведения сельского хозяйства. Инструменты на основе ИИ могут анализировать данные, хранящиеся в облаке, для точных прогнозов урожайности, мониторинга состояния почвы, управления орошением и обнаружения потенциальных заболеваний или вредителей. Это может привести к повышению производительности и более экологичному сельскому хозяйству. Кроме того, облачные технологии позволяют обмениваться данными в реальном времени между различными платформами, повышая доступность и облегчая развертывание решений ИИ в глобальном масштабе. Следовательно, по мере продолжения цифровой трансформации сельского хозяйства ожидается, что интеграция облачных сервисов и ИИ станет все более распространенной, что приведет к росту спроса во всем мире. Перспектива повышения эффективности и устойчивости в сельскохозяйственных практиках за счет использования облачных решений ИИ имеет огромный потенциал для будущего фермерства.

Сегментарные аналитические данные

Предлагаемые аналитические данные

Исходя из предложения, сегмент программного обеспечения, как ожидается, будет занимать значительную долю рынка среди компонентов. Ключевые игроки отрасли, такие как IBM, Microsoft и Deere & Company, предлагают решения на основе ИИ для сельскохозяйственного сектора. Используя аналитику на основе прогнозирования и компьютерное зрение, программное обеспечение на основе ИИ повышает производительность и урожайность сельскохозяйственных культур.

Растущее внедрение программного обеспечения на основе предиктивной аналитики способствует расширению сегмента программного обеспечения. Яркими примерами являются платформа Watson Decision Platform корпорации IBM, приложение AI Sowing App компании Microsoft и системы распределения пестицидов и гербицидов See and Spray компании Deere & Company. Эти решения на основе искусственного интеллекта помогают фермерам определять оптимальные даты посева сельскохозяйственных культур, выявлять заболевания сельскохозяйственных культур, контролировать урожайность сельскохозяйственных культур и управлять такими ресурсами, как земля, удобрения, вода и пестициды. Преимущества программного обеспечения с поддержкой ИИ в точном земледелии и аналитике беспилотников еще больше подпитывают рост сегмента программного обеспечения на рынке ИИ в сельском хозяйстве.

Аналитика приложений

На основе приложений прогнозируется, что сегмент точного земледелия захватит значительную долю рынка в течение прогнозируемого периода. С быстрым ростом приложений с поддержкой ИИ в сельском хозяйстве точное земледелие стало одним из самых перспективных направлений. Используя искусственный интеллект, точное земледелие позволяет фермерам минимизировать затраты и оптимизировать ресурсы высокоэффективным образом. В точном земледелии ИИ играет решающую роль в сборе, интерпретации и анализе данных. Например, комбайны, оснащенные GPS и искусственным интеллектом, могут отслеживать урожайность и анализировать изменчивость полей. Сюда входят такие факторы, как различия в уровнях воды, составе почвы или наличие грибка. Генерируя геопривязанные данные, фермеры получают ценную информацию, которая позволяет им соответствующим образом настраивать использование удобрений или пестицидов.

Точно так же в последние годы набирает популярность использование сельскохозяйственных роботов на базе ИИ. Эти роботы объединяют искусственный интеллект, полевые датчики и аналитику данных для выполнения широкого спектра задач. От эффективного сбора урожая до борьбы с сорняками и рыхления почвы эти роботы предлагают универсальное решение для различных сельскохозяйственных задач. Растущее внедрение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве в сочетании с продолжающимися разработками в области робототехники стимулирует рост сегмента сельскохозяйственных роботов. В целом, интеграция ИИ в точное земледелие и появление передовой робототехники революционизируют сельскохозяйственную отрасль, позволяя фермерам достигать более высокой производительности и устойчивости.

Региональные данные

В 2023 году на североамериканский рынок пришлась наибольшая доля, что обусловлено выдающейся отраслью промышленной автоматизации и широким внедрением решений на основе искусственного интеллекта в регионе. Северная Америка характеризуется высокой покупательной способностью, постоянными инвестициями в автоматизацию, значительными инвестициями в IoT и растущим вниманием правительства к отечественному производству оборудования на основе ИИ. Кроме того, рынок выигрывает от присутствия многочисленных поставщиков сельскохозяйственных технологий, исследующих решения на основе искусственного интеллекта, включая IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc. и The Climate Corporation.

Последние разработки

• Aspia Space разработала новый инструмент, использующий ИИ и спутниковые данные, позволяющий фермерам, выращивающим пастбища, удаленно оценивать высоту травы из космоса. Компания анонсировала этот новый инструмент в июле 2023 года. Aspia Space сотрудничала с Origin Digital, чтобы представить эту услугу фермерам Ирландии в летний сезон.
• В сентябре 2023 года Министерство сельского хозяйства и Благосостояние фермеров, правительство Индии, представило чат-бота на основе искусственного интеллекта для программы Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN) в Нью-Дели. Этот запуск знаменует собой заметный прогресс в повышении эффективности и охвата программы PM-KISAN, а также гарантирует фермерам получение быстрых, точных и прозрачных ответов на их запросы.

Ключевые игроки рынка

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