농업의 인공 지능 시장 점유율 2025-2035

게시일: May 2025 | 보고서 ID: MI2642 | 210 페이지

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몇 년 동안이 시장을 형성 할 것인가?

농업 시장의 인공 지능은 2024 년 25 억 달러를 차지하고 2025 년 2025 년 1 억 달러는 2035 년 2035 년 2035 년까지 25.58 억 달러를 도달 할 것으로 예상되며 2025 년과 2035 년 사이에 24.73%의 CAGR에서 성장했습니다. 식품 수요 증가, 정밀 농업 및 기계 학습은 농업 효율과 의사 결정의 향상에 AI 채택을 구동하고있다. 농업 시장에서 AI는 농업 관행의 더 나은 구현을 위해 agritech에 사용됩니다. 그것은 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 IoT를 적용하여 정밀 농업을 지원하기 위해 AI의 응용 분야 중 하나입니다, 드론, 센서 및 작물의 건강 모니터링에 스마트 카메라, 관개 시스템 최적화, 작물 수확량의 예측. AI-powered 농장 장비 및 로봇의 다른 용도는 유해한 탐지, 질병 ID 및 토양 감시, 및 가축 관리 및 노동 최적화를 위한 avenue와 같은 작업에 있는 효율성을 개량하기 위한 것입니다. 이 AI 기술은 농장에 대한 생산성을 높이고 자원의 낭비를 줄이고 환경의 멸균으로 지속 가능한 농업을 강화합니다. 농업, 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스는 더 많은 틈새를 얻고 있습니다. 스마트 농작물의 문제 해결은 매우 효율적이고 지속 가능한 수익성있는 농장의 통찰력과 농업을 재생합니다.

업계 전문가가 시장 동향에 대해 무엇을 말합니까?

농업이 계약, 구매, 서비스 아웃소싱을 통해 식품 산업과 통합되는 경우 농부의 소득을 줄일 수 있도록 포장, 청소 및 처리에 의한 원료 농장 제품에 가치를 추가 할 수 있습니다.

Nilabja Ghosh 박사, 농업 Economist

"농업의 AI의 통합은 기술에 관한 것이 아닙니다. 수확량을 늘리고 비용을 절감하기 위해 적시에 정보를 가진 농가들에게 권한을 부여하는 것입니다."

AgriTech Innovation 이사 Mahesh Kumar 박사

어떤 세그먼트와 지형은 보고서 분석합니까?

매개변수	세부정보
가장 큰 시장	북아메리카
가장 빠르게 성장하는 시장	아시아 태평양
기준 연도	2024
시장 규모 2024	25억
연평균 성장률 (2025-2035년)	24.73%
예측 연도	2025-2035년
과거 데이터	2018년 12월
시장 규모 2035년	50억
대상 국가	미국, 캐나다, 멕시코, 미국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스, 스웨덴, 핀란드, 네덜란드, 폴란드, 러시아, 중국, 인도, 호주, 일본, 한국, 싱가포르, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 브라질, 아르헨티나, GCC 국가 및 남아프리카
대상 내용	시장 성장 드라이버, 구속, 기회, 포터의 다섯 단계 분석, PESTLE 분석, 가치 사슬 분석, 규제 풍경, 세그먼트 및 지역별 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석 및 10 회사
대상 세그먼트	솔루션 유형, 기술, 응용, 배포, 최종 사용자 및 지역

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시장의 핵심 드라이버와 도전은 무엇입니까?

글로벌 식품 수요 증가는 농업 효율성을 위해 필요.

식품의 증가 세계 수요는 신속하게 인공 지능 솔루션의 응용 프로그램을 농업에 가져 왔습니다. 이러한 대부분은 정밀 농업, 스마트 농업, 또는 디지털 농업을 사용하여 달성 할 수있는 중요한 의미가 있습니다. 인공 지능은 자원의 사용을 구동하고 작물 수확량 예측을 개선하고 농장의 효율적인 기능을 증가시킵니다.

IoT 기기, 드론, 센서를 통해 실시간 정보는 주로 노동을 줄이고 토양 건강, 관개 관리 및 해충 감지와 같은 지역과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다. 로봇 기반 컴퓨터 비전 및 기계 학습에 의해 구동되는 기계는 작물이나 모니터링 동물의 질병 감지와 같은 농업 활동을 자동화 할 수 있습니다. 정확한 자원 최적화를 유지하고 식품 안전의 글로벌 문제를 해결하는 것은 농업의 지속 가능한 실천에서 AI를 만듭니다.

AI는 미국 농무부 (USDA) 관점의 작물 생산성과 지속 가능성에 크게 영향을 미칩니다. AI 농업 시장은 정밀 농업을위한 더 나은 디지털 도구를 볼 때 빠르게 성장하지만, 또한 더 정밀 농업 사용 가능, AI-powered 농장 장비 침투는 정부와 연구원 간의 성장 감소와 결합됩니다.

기계 학습의 발전은 예측적인 농업 분석을 향상시킵니다.

정밀 농업, 자원 효율 및 향상된 작물 생산 예측 정확도는 농업의 AI 애플리케이션의 폭발적 성장의 기본 드라이버입니다. 세계는 식품 소비를 증가시키고 arable 땅의 손실은 스마트 농기구 솔루션의 개발으로 주도, AI-enhanced 농장 장비, 무인 분석 소프트웨어, IoT 네트워킹 도구 및 일상 생활.

기계 학습, 컴퓨터 비전, 예측 분석 사이 잠재적 인 시너지가 토양 분석, 해충 모니터링 및 더 나은 결정을 내릴 수있는 실시간 질병 감지에 매우 유용합니다. AI 관개 및 동물 감시는 거의 총 지속 가능성, 자치적인 농업 체계 및 농업 로봇은 인간적인 일을 위한 필요를 더 적은 제공합니다.

FieldView Drive 2.0과 같은 디지털 농업의 응용 프로그램은 데이터 기반 농업의 전체 잠재력을 달성하는 것이 중요합니다. 결론적으로 AI의 투자, AI 하드웨어 및 소프트웨어의 개발, 기후 탄력있는 농업 관행의 이해를 확장하는 것은 정밀 농업에 AI를 통합하기 위해 푸시를 구동한다. 지속 가능한 농업에 대한 정부 백업 및 AI-enabled 작물 모니터링 소프트웨어의 사용에 상승도 시장의 확장에 기여했습니다. 이 요소는 생산, 최첨단 및 생태 친화적 인 농업에 중점을 둔 농업 분야에서 AI를 만듭니다.

데이터 개인 정보 보호는 광범위한 AI 기술을 채택합니다.

AI는 디지털 농업, 정밀 농업 및 스마트 농업의 채택을 제한합니다. 디지털 농업, 스마트 농업, 정밀 농업과 같은 농업의 AI 기술의 채택에 중요한 장벽이 있습니다. 농부들은 자신의 데이터가 저장되고 공유되는 방법에 대해 점점 더 우려되고 있으며, 인공 지능 (AI) 작물 모니터링 소프트웨어, 스마트 팜 장비 및 무인 분석과 같은 기술을 통해 수집 된 정보의 풍부로 인해 오용의 가능성.

IoT 기기, 스마트 카메라 및 센서의 다른 유형과 같은 하드웨어를 통합함으로써 이러한 조건은 토양, 가축 및 작물에 이르기까지 실시간 데이터 수집의 양을 늘리고 소유권 및 통제의 중요한 질문을 제기합니다. 락킹 투명 규정 또는 투명 AI 농업 소프트웨어 정책, 농부는 완전히 AI 농업 시스템을 신뢰하지 않습니다. AI irrigation 시스템의 배포에 대한 의향, pest detection tools, 및 livestock 모니터링 솔루션은 이러한 distrust 때문에 지속 가능한 개발 및 자원 최적화에 대한 잠재력에도 불구하고 관찰됩니다.

작은 농장, 디지털 인프라를 확보하기 위한 통합 접근 권한을 가지고, AI 기술을 안전하게 구현하는 데 더 많은 도전을 직면. 또한, 사이버타크와 무단 접근의 두려움의 문제는 농업에서 AI를 채택의 어려움을 극복했습니다. 강력한 데이터 보호 프레임 워크가 곧 올리지 않는 경우, AI 농업 시장에서의 성장은 자극을 남길 수 있습니다.

IoT 기기와의 통합은 실시간 팜 관리가 가능합니다.

농업 시장에서 AI는 빠르게 성장하고 있으며 선도적 인 기업이 컴퓨터 비전, 로봇 및 기계 학습을 포함한 최첨단 기술을 사용하여이 변화를 구동하고 있습니다. AI의 농업 응용은 두 가지 주요 회사에 자신의 집을 찾습니다 : 벤슨 힐과 자르기. 이 조직은 AI를 사용하여 작물 수확량 추정을 높이고 농업 자원 소비를 관리합니다. FarmWise, Carbon Robotics와 함께, 그들의 로봇 시스템에 인공 지능을 사용하여 농업의 정밀 잡종 관행을 강화합니다. Blue River Technology는 농업 기계의 AI 기반 농장 기술을 개발하는 중요한 인수 후 John Deere의 일부가되었습니다.

Prospera의 AI 플랫폼 향상으로, Aerobotics의 급작용 건강 모니터링은 지속적으로 성장하고, 실시간 농장 상태 분석 생성. 지속 가능한 농업 수요가 성장함에 따라 이 회사는 AI 기반 산업 표준을 수립했습니다. 정밀 농업을위한 AI 기술의 글로벌 채택은 대형 농업 회사와 일하는 스타트업에 의해 촉진되며, 채택 장벽을 낮출 수 있습니다. AI는 여전히 농업 관행을 변환하고 출력을 증가하기 때문에 추세가 증가합니다.

새로운 사업 가능성을 창출하기 위해 확장.

AgTech 분야의 가장 혁신적인 측면 중 하나는 농업에 적용 될 수있는 다양한 방법 인공 지능 (AI)입니다. 정밀농업, 스마트 카메라, IoT 기기를 포함한 다양한 AI-enabled 솔루션을 통해 농부들은 자원을 관리하고, 작물 수확량을 예측하고, 그들의 보고서에서 해충 및 질병을 감지 할 수 있습니다. 따라서, 이러한 혁신은 관개 관리 및 토양 모니터링을위한 예측 분석 및 기계 학습을 고용함으로써 지속 가능한 농업을 옹호합니다.

농업 로봇과 같은 자율 농업 기술, 노동 감소 및 운영 효율에 기여. AI 시스템은 또한 가축의 건강을 모니터링하고 자원의 더 나은 관리를 가능하게합니다. 스마트 농업 솔루션 및 AI 작물 모니터링 소프트웨어와 같은 AI 도구의 사용은 특히 농업 산업이 국가 발전에 확장되도록 식량의 상승 요구를 충족하기 위해 생산의 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI in Agriculture는 자원 효율적인 방법로 인해 진보적으로 변화하는 설정에서 경쟁력을 얻는 수단을 제공합니다. AI는 지속적인 발전으로 인해 신흥 국가의 미래에 대한 농업의 폭발적인 확장을위한 지상 작업을 놓는 주요 요인입니다.

업계의 주요 시장 부문은 무엇입니까?

기술 기반, 농업 시장에서 인공 지능은 기계 학습, 컴퓨터 비전, 예측 분석, 딥러닝, 자연 언어 처리 (NLP), IoT 통합 및 기타로 분류됩니다. 농업 시장의 인공 지능은 기계 학습 (ML)을 가장 중요하고 지배 기술 중 하나로 배치했으며, 주로 작물 수확량 예측, 관개 최적화 및 식물 질병의 조기 탐지를 강화했습니다. ML의 알고리즘은 농장가 결정을 내릴 수있는 광범위한 농업 데이터를 분석하는 데 도움이됩니다. 이 모델은 트렌드, 자동화 프로세스 및 정제 정밀 농업을 예측하고 농업 AI 혁신의 중심에 있습니다. 게다가, 그것은 분야 내의 컴퓨터 비전 및 예측 분석과 같은 모든 다른 사람의 밑에 1개의 핵심 기술입니다.

시장 요약 대시보드

응용 프로그램에 따라 농업 시장에서 인공 지능은 정밀 농업, 가축 모니터링, 농업 드론, 온실 자동화, 관개 관리, 크롭 & 토양 건강 모니터링, 잡초 및 해충 탐지, 공급망 최적화, 농장 장비 관리 및 기타로 분류됩니다. 기계 학습, 다른 한편, 농업에 몇 가지 응용 프로그램이 있습니다. 농업에 있는 중요한 신청은 정밀도 농업입니다. AI는 토양 건강, 날씨 패턴, 작물 상태 등에 관한 더 많은 데이터 중심 및 최적화 작업을하기 위해 사용됩니다. 이로 인해 농부들은 때때로 재배, 관개 및 비료에 대한 실시간 결정을 내릴 수 있으며, 농부들은 작물 수확량 잠재력과 자원 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다. 정밀 농업은 폐기물을 최소화하고 출력을 극대화하기 위해 지속 가능한 농업에 필수적이며, 핵심 응용 분야의 혁신 및 후속 응용 프로그램을 유도하는 주요 응용 분야로 정밀 농업을 특성화합니다.

어떤 지역은 시장을 선도하고, 왜?

농업 시장에 있는 미국 AI는, 진보된 기술로 이미 농업 방법 개량하고 산출을 밀어주기 위하여 널리 이용됩니다. 미국의 각 지역은 농작물 생산의 길을 선도하는 Midwest 및 California와 함께 농업 초점에 기반한 AI 솔루션을 구현하기 위해 나타납니다. 미국 남부는 정밀 가축 관리에 더 집중하고 있습니다. 미국 농업 시장의 AI 응용은 매우 다양하며, 그들은 drone 모니터링, 예측 분석 및 자동화 된 기계에서 정밀 관개 시스템에 이르기까지 모든 것을 포함합니다. 기계 학습 및 IoT 기술의 채택을 증가시켜 농부들이 작물 수확량을 개선하고 비용을 절감하고 자원의 효율적인 관리를 향상시킵니다.

기후 변화 우려의 빛에서 극단적 인 날씨 패턴이 점점 위험 평가 및 예측에 대한 인공 지능 (AI) 시스템을 사용합니다. ag-tech 기업에 있는 벤처 캐피탈 투자는 자율적인 농업 장비와 AI-powered pest 관리와 같은 지역에 있는 혁신을 승진시킵니다. 농업 연구 시설과 지역은 AI 지원 지속 가능한 농업 기술의 연구에서 혜택을 받았습니다.

아시아 태평양 AI 기반 농업 시장의 폭발적인 성장의 두 가지 주요 드라이버는 스마트 농업 및 식량 안전을위한 상승 수요의 확장 사용입니다. 공급 체인 최적화, 작물 모니터링 및 정밀 농업을위한 AI 기술을 사용하여 지역에있는 최고의 국가는 중국, 인도 및 일본입니다. 전통적인 농업 방법은 출력, 삭감 비용 및 더 적은 환경 충격을 증가시키기 위하여 무인비행기, 감지기 및 생산 계약 같이 AI 기술에 의해 재설계됩니다. 이것은 농업의 AI 기술의 사용을 격려하는 농업 혁신에 있는 정부와 민간 부문에 있는 상승과 결합됩니다.

지역의 기후 다양성과 농업 관행은 쌀, 밀 및 과일과 같은 여러 작물에 걸쳐 AI의 다양한 응용 분야에 적합한 환경을 제공합니다. 기계 학습 및 데이터 분석의 진보는 작물 관리에서 더 급진적인 진화를 구동하고 향후 몇 년 동안 향상된 농장 시장 효율성을 제공합니다. 그러나, 농촌 지역 기술 인프라의 부족과 같은 도전과 숙련 된 인력의 부족은 광범위한 채택에 심각한 혼란을 남깁니다.

시장의 경쟁력은 어떤 모습입니까?

이 시장에서 가장 큰 푸시러와 개발자 인 선도적 인 기업으로 컴퓨터 비전, 로봇, 기계 학습과 같은 최첨단 기술을 고용하고, 농업 업계에서 AI는 여전히 빠르게 성장하고 있으며 자체적으로 변화합니다. Benson Hill과 CropIn은 농업을 위한 AI 애플리케이션에서 가장 잘 알려진 브랜드의 두 가지입니다. 이 사업은 정밀 농업 기술의 개발에서 인공 지능 (AI)을 사용하여 원자 자원의 사용을 예측하고 제어합니다.

FarmWise 및 Carbon Robotics, AI-powered Robotic 장치의 제조업체는 정밀 잡초 및 실내 응용 분야에서 중요한 역할을했습니다. 중요한 인수 후 John Deere는 Blue River Technology를 인수하여 농업 장비의 AI 기반 농장 기술을 제공합니다. Prospera의 AI 플랫폼의 발전은 농촌 조건의 실시간 분석을 제공합니다.

지속 가능한 농업 솔루션의 지속적인 성장 수요는 현대 농업 운영에서 자동화 된 시스템에 대한 막대를 높이기 위해 이러한 회사를 초래했습니다. 큰 농업 기업과 협력하여 접근 장벽을 줄이기 위해 정밀 농업의 AI 기술에 대한 전 세계 채택을 원활하게하는 방법을 돕습니다. AI는 믿을 수 없는 변화이고 그것의 채택에 있는 증가 동향과 더불어 방법 농업 활동을 진행하기 위하여 계속할 것입니다.

농업, Company Shares Analysis, 2024

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최근 합병, 인수 또는 제품 출시가 업계를 형성하고 있습니까?

3 월 2025, Agmatix, AI-powered agronomic 솔루션 제공 업체 인 Agmatix는 BASF와 협력하여 콩 낭종 nematode (SCN) infestations를 검출하고 예측하기위한 디지털 도구를 개발했습니다. SCN의 초기 식별 및 관리로 농부를 돕는 AI 기반 솔루션은 대두 수율에 중요한 위협입니다.