Wachstum, Größe, Anteil, Trends und Prognose des KI-Marktes für die Landwirtschaft 2034

Branchenperspektive der KI in der Landwirtschaft:

Der globale Markt für Landwirtschafts-KI hatte einen Wert von ca. USD 4.70 Milliarde im Jahr 2024 und wird voraussichtlich auf rund USD 46.60 Milliarde bis 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von ungefähr 26.30% zwischen 2023 und 2030.

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Markt für landwirtschaftliche KI: Überblick

Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft und Technik der Entwicklung intelligenter Computersysteme, die menschenähnliche Intelligenz (natürliche Intelligenz) nachbilden oder aufweisen und Aufgaben wie Analysen, Urteile und Entscheidungen ohne menschliches Zutun direkt ausführen können. Künstliche Intelligenz findet sich beispielsweise in digitalen Sprachassistenten in unseren Smartphones oder intelligente Lautsprecher, Kundenservice-Chatbots und Industrieroboter. Die zunehmende Globalisierung und der verstärkte Einsatz neuer, hochentwickelter Agrartechnologien werden sich als wichtige Wachstumstreiber für den Markt herausstellen. Die steigende Nachfrage nach hochwertigen Agrarprodukten, unterstützende staatliche Maßnahmen zur Förderung fortschrittlicher landwirtschaftlicher Geräte und Praktiken sowie eine breite Industrialisierung werden den Marktwert weiter steigern. Höhere Ausgaben für Forschung und Entwicklung sowie der verstärkte Einsatz von Drohnen in der Landwirtschaft ebnen den Weg für die Marktexpansion.

Wichtige Erkenntnisse

• Laut der Analyse unseres Forschungsanalysten wird der globale Markt für KI in der Landwirtschaft im Prognosezeitraum (2025–2034) voraussichtlich jährlich um etwa 26.30 % wachsen.
• Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft hatte im Jahr 2024 einen Wert von rund 4.70 Milliarden US-Dollar und wird bis 2034 voraussichtlich auf 46.60 Milliarden US-Dollar anwachsen.
• Die zunehmende Zusammenarbeit dürfte die KI-Branche in der Landwirtschaft im Prognosezeitraum voranbringen.
• Basierend auf der Komponente wird erwartet, dass das Softwaresegment im Prognosezeitraum einen erheblichen Marktanteil erobern wird.
• Basierend auf der Technologie, die Prädiktive Analytik Es wird erwartet, dass dieses Segment im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird.
• Regional betrachtet wird Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt voraussichtlich dominieren.

Markt für landwirtschaftliche KI: Wachstumstreiber

Zunehmender Einsatz von Robotern in der Landwirtschaft treibt Marktwachstum an

Ein wichtiger Branchentrend ist der zunehmende Einsatz von Robotern in der Landwirtschaft. Mit zunehmender Technologie werden auch die Anbaumethoden immer ausgefeilter und fortschrittlicher. Aufgrund der wachsenden Weltbevölkerung, des Mangels an Landarbeitern und der Automatisierung der Landwirtschaft nimmt der Einsatz von Agrarrobotern weltweit zu. Die Akteure der Agrarindustrie sind zudem bestrebt, ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren und die Produktivität durch kreative landwirtschaftliche Methoden zu steigern. Daher bieten Robotikunternehmen Dienstleistungen an, die mit künstlicher Intelligenz kompatibel sind.

Markt für KI in der Landwirtschaft: Einschränkungen

Mangelndes Wissen behindert das Marktwachstum

Für eine Form der Landwirtschaft, die als Präzisionslandwirtschaft bekannt ist, ist ein umfassendes technisches Verständnis erforderlich. Dennoch besteht eine Lücke zwischen dem Verständnis und der Anwendung von Konzepten der Präzisionslandwirtschaft, da das Wissen über den Einsatz modernster Technologien fehlt. Viele Landwirte sind noch immer nicht erreichbar, obwohl Regierungen und Marktpartner weltweit an Initiativen arbeiten, um Landwirten Schulungen und Beratungsdienste anzubieten. Präzisionslandwirtschaft Praktiken. Der Mangel an technischen Kenntnissen unter Landwirten in Schwellenländern stellt ein erhebliches Hindernis für Marktteilnehmer im Bereich der landwirtschaftlichen KI dar.

KI-Markt für die Landwirtschaft: Chancen

Wachsende Zusammenarbeit bietet lukrative Möglichkeiten für Marktwachstum

Die wachsende Zusammenarbeit dürfte der landwirtschaftlichen KI-Branche im Prognosezeitraum lukrative Chancen bieten. So kündigte beispielsweise das weltweit führende Dienstleistungsunternehmen Aon plc im Dezember 2023 eine neuartige Partnerschaft mit Afrikas führender Entwicklungsfinanzierungsorganisation, der Afrikanischen Entwicklungsbank (AfDB), und Amini, einem Pionier in den Bereichen Weltraumtechnologie und künstliche Intelligenz (KI), an. Ziel ist es, die Ernteversicherungskapazitäten in ganz Afrika zu erhöhen, die Widerstandsfähigkeit von Kleinbauern zu stärken und die Einführung umweltfreundlicher Praktiken zu beschleunigen. Zu den weiteren erwarteten Vorteilen zählen neue Aussichten für den Ausbau globaler landwirtschaftlicher Wertschöpfungsketten und eine Verringerung der Lieferkettenrisiken für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie.

Um Aons Unterstützung der Africa Climate Risk Insurance Facility for Adaptation der Afrikanischen Entwicklungsbank zu unterstützen, nutzt die Partnerschaft einzigartige, von Amini generierte Farmdaten. Dies ermöglicht Aon, kreative Lösungen zur Risikominimierung zu entwickeln und die sich entwickelnde Risikolandschaft auf dem gesamten Kontinent besser zu bewerten und zu verfolgen. Die Daten könnten dann von Landwirten genutzt werden, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Ertrag und Widerstandsfähigkeit steigern. Darüber hinaus soll die Partnerschaft Aon-Kunden dabei unterstützen, die komplexen Auswirkungen von Klimarisiken besser zu bewältigen, insbesondere solche mit weitreichenden Lieferketten oder einem hohen bilanziellen Engagement in der Landwirtschaft.

KI-Markt für die Landwirtschaft: Herausforderungen

Technische Komplexität bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz stellt große Herausforderung für das Marktwachstum dar

Deep Learning und andere KI-basierte Technologien benötigen riesige Datenmengen, die in Echtzeit analysiert werden müssen, um ihre Wissensbasis für Entscheidungen nutzen zu können. Diese Daten werden durch einen mühsamen und möglicherweise unmoralischen Ansatz gewonnen. Darüber hinaus sind kleinere Start-ups mit Schwerpunkt auf künstliche Intelligenz KI verfügt möglicherweise über mehr technologisches Know-how als große, globale Unternehmen wie Google oder Microsoft, hat aber möglicherweise nicht die Ressourcen, um die erforderlichen Daten zu sammeln. Anstatt verschiedene Aufgaben mit einer neu programmierbaren Konfiguration zu bearbeiten, kann KI eine einzelne vorprogrammierte Funktion ausführen und sich effektiv an alle Bedingungen anpassen, auf die sie trifft.

Allerdings ist KI derzeit nicht in der Lage, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen. Dies liegt daran, dass das bestehende neuronale Netzwerksystem nicht in der Lage ist, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen. Daher sind weitere Innovationen erforderlich, um seine Funktionalität zu verbessern. Derzeit laufen Projekte zur Entwicklung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke, die es mehreren Deep-Learning-Systemen ermöglichen, sich zu verbinden und miteinander zu kommunizieren, um neues Wissen zu übertragen und eine Neuprogrammierung zu vermeiden.

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Markt für landwirtschaftliche KI: Segmentierung

Die globale KI-Branche in der Landwirtschaft ist nach Komponente, Technologie, Anwendung und Region segmentiert.

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft unterteilt sich nach Komponenten in Software, Hardware und Service. Das Softwaresegment dürfte im Prognosezeitraum einen erheblichen Marktanteil erobern. Große Unternehmen wie IBM, Microsoft und Deere & Company bieten KI-basierte Lösungen für den Agrarsektor an. KI-basierte Software nutzt Computer Vision und vorhersagebasierte Analysen, um Ernteertrag und Produktivität zu steigern. Zudem wächst der Softwaremarkt schneller, da prädiktive Analysesoftware immer häufiger zum Einsatz kommt. Bemerkenswerte Beispiele für prädiktive Analysesoftware sind die Watson Decision Platform der IBM Corporation, die AI Sowing App von Microsoft und die Herbizid- und Pestizidverteilungssysteme See and Spray von Deere & Company. Mithilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz können Landwirte die landwirtschaftliche Produktivität überwachen, Pflanzenkrankheiten erkennen, den besten Zeitpunkt für die Aussaat wählen und den Bedarf an Land, Dünger, Wasser und Pestiziden berechnen. Die Vorteile KI-fähiger Software für zukunftsträchtige Anwendungsbereiche wie Drohnenanalyse und Präzisionslandwirtschaft treiben die Expansion des Softwaresegments im landwirtschaftlichen KI-Markt voran.

Basierend auf der Technologie wird die globale KI-Branche in der Landwirtschaft in die Bereiche Predictive Analytics, Machine Learning & Deep Learning und Computer Vision unterteilt. Es wird erwartet, dass das Segment Predictive Analytics im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird. In der Präzisionslandwirtschaft, wo Daten von Sensoren, Satelliten und anderen Quellen genutzt werden, um fundierte Entscheidungen im Pflanzenmanagement zu treffen, kommen häufig künstliche Intelligenz (KI) und Predictive Analytics zum Einsatz. Dabei werden Echtzeitdaten genutzt, um Schädlingsbekämpfung, Düngung und Bewässerung zu optimieren.

Basierend auf der Anwendung ist die globale Landwirtschafts-KI-Industrie in Landwirtschaftsroboter, Präzisionslandwirtschaft, Tierüberwachung, Drohnenanalyse und andere.

Markt für landwirtschaftliche KI: Berichtsumfang

Landwirtschafts-KI-Markt: Regionale Analyse

Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt für landwirtschaftliche KI dominieren wird

Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die KI-Branche in der Landwirtschaft dominieren. Der Markt dürfte in den kommenden Jahren aufgrund der zunehmenden Nutzung von KI-Technologie im Agrarsektor deutlich wachsen. Die Nachfrage nach höherer Produktion, der wachsende Bedarf an präzisen landwirtschaftlichen Methoden und die Verfügbarkeit modernster Infrastruktur sind einige der Faktoren, die das Marktwachstum vorantreiben. Landwirte und Agrarbetriebe in Nordamerika setzen KI ein, um die Produktivität zu steigern, die Ressourcenallokation zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Prädiktive Analytik, automatisierte Landwirtschaftssysteme, Ernteüberwachung, Fernerkundung, Präzisionslandwirtschaft und automatisierte Landwirtschaft sind einige der KI-Anwendungen, die im Agrarsektor der Region zum Einsatz kommen. Diese Technologien helfen Landwirten, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren, Erträge zu steigern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Darüber hinaus ergreifen nordamerikanische Regierungen unterstützende Gesetze und Initiativen, da sie das Potenzial von KI in der Landwirtschaft erkannt haben. Regulatorische Rahmenbedingungen, Finanzierungsinitiativen und Forschungsstipendien sind nur einige davon, die KI-Innovation und -Implementierung in der Landwirtschaft fördern. Solche Programme unterstützen die Entwicklung widerstandsfähiger und nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken und schaffen gleichzeitig ein günstiges Klima für die Expansion des KI-Marktes. Die Vereinigten Staaten und die Europäische Union haben im Januar 2023 eine Partnerschaft geschlossen, um künstliche Intelligenz (KI) zur Verbesserung von Notfallmaßnahmen, der Landwirtschaft, der Klimaprognose und des Stromnetzes einzusetzen. Die Exekutive der 27 Mitgliedstaaten der Europäischen Union, das Weiße Haus und die Europäische Kommission arbeiten derzeit zusammen.

Markt für landwirtschaftliche KI: Wettbewerbsanalyse

Der globale Markt für landwirtschaftliche KI wird von Akteuren wie diesen dominiert:

• Die Climate Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• AgEagle Aerial Systems Inc.
• Deere & Company
• Granulat Inc.
• Descartes Labs Inc.
• aWhere Inc.
• Prospera-Technologien
• taranis
• GAMAYA
• PrecisionHawk
• ec2ce
• VineView
• Tule Technologies Inc.

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft ist wie folgt segmentiert:

Nach Komponente

• Software
• Hardware
• Service

Durch die Technologie

• Prädiktive Analytik
• Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Computer Vision

Nach Anwendung

• Landwirtschaftsroboter
• Precision Farming
• Tierüberwachung
• Drohnenanalyse
• Sonstiges

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
• Europa
  • Frankreich 
  • Die UK
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Rest von Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Rest of Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Rest von Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas