Künstliche Intelligenz (KI) im Agrarmarkt – Erkenntnisse durch globale und regionale Analyse – Prognose bis 2031

  • Report Code : TIPTE100001301
  • Category : Technology, Media and Telecommunications
  • Status : Published
  • No. of Pages : 161
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Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Forecast by 2030

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Die Größe des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft wird bis 2031 voraussichtlich 9,48 Milliarden US-Dollar erreichen, gegenüber 1,95 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Es wird erwartet, dass der Markt im Zeitraum 2023–2031 eine jährliche Wachstumsrate von 21,9 % verzeichnen wird. Robotik und Automatisierung in der Landwirtschaft dürften weiterhin wichtige Markttrends bleiben.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Agrarmarktanalyse

Die Verschiebung der Präferenz von traditionellen zu KI-basierten Landwirtschaftsmethoden, der zunehmende Einsatz unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) in der Landwirtschaft und der zunehmende Bedarf an Echtzeitanalysen in der Landwirtschaft treiben den Markt an. Es wird erwartet, dass der Markt im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden staatlichen Unterstützung für die Implementierung von KI-Lösungen wachsen wird. Darüber hinaus schaffen wachsende Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur Entwicklung KI-basierter Lösungen und die zunehmende Verbreitung von Smart Farming lukrative Marktchancen.

Marktüberblick über künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Agrarindustrie. Prädiktive Analysen, Computer Vision, maschinelles Lernen und Datenanalysen helfen der Landwirtschaft, Hindernisse zu überwinden und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Der Einsatz von Al in der Landwirtschaft ermöglicht die Datenerfassung und -analyse aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Bodenbedingungen, Wettermuster, Pflanzengesundheit und historische Daten.

Al-basierte Systeme können Landwirten wertvolle Informationen zur Ertragssteigerung, Abfallreduzierung und Minimierung von Umweltbedenken liefern. Landwirte und Interessenvertreter können datengesteuerte Erkenntnisse und intelligente Entscheidungsfindung nutzen, um die Produktivität zu steigern, die Ressourcennutzung zu optimieren und agronomische Probleme zu lösen. Mit intelligenten Maschinen und Robotik lassen sich monotone Aufgaben in der Landwirtschaft automatisieren. Diese Fortschritte helfen landwirtschaftlichen Betrieben, den Arbeitskräftemangel zu bewältigen und sich auf strategische Planung und Management zu konzentrieren.

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Künstliche Intelligenz (KI) im Agrarmarkt:

Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market: Strategic Insights

Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market

  • CAGR (2023 - 2031)
    21.9%
  • Market Size 2023
    US$ 1.95 Billion
  • Market Size 2031
    US$ 9.48 Billion

Market Dynamics

GROWTH DRIVERS
  • Verschiebung der Präferenz von traditionellen zu KI-basierten landwirtschaftlichen Methoden
FUTURE TRENDS
  • Robotik und Automatisierung in der Landwirtschaft
OPPORTUNITIES
  • Wachsende Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur Entwicklung KI-basierter Lösungen

Key Players

  • Tule Technologies Inc
  • PrecisionHawk Inc
  • Easytosee Agtech SL
  • Deere & Co
  • Climate LLC
  • Gamaya SA
  • International Business Machines Corp
  • Microsoft Corp
  • Prospera Technologies Ltd
  • Taranis

Regional Overview

  • Nordamerika
  • Europa
  • Asien-Pazifik
  • Süd- und Mittelamerika
  • Naher Osten und Afrika

Market Segmentation

Komponente
  • Hardware
  • Software
  • Dienste
Anwendung
  • Präzisionslandwirtschaft
  • Drohnenanalyse
  • Agrarroboter
  • Viehbestandsüberwachung

Künstliche Intelligenz (KI) im Agrarmarkt

  • CAGR (2023 – 2031)
    21,9 %
  • Marktgröße 2023
    1,95 Milliarden US-Dollar
  • Marktgröße 2031
    9,48 Milliarden US-Dollar

Marktdynamik

WACHSTUMSBESCHLEUNIGER
  • Verlagerung der Präferenz von traditionellen zu KI-basierten Landwirtschaftsmethoden
ZUKUNFTSTRENDS
  • Robotik und Automatisierung in der Landwirtschaft
GELEGENHEITEN
  • Wachsende Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur Entwicklung KI-basierter Lösungen

Schlüsselfiguren

  • Tule Technologies Inc
  • PrecisionHawk Inc
  • Easytosee Agtech SL
  • Deere & Co
  • Climate LLC
  • Gamaya SA
  • International Business Machines Corp
  • Microsoft Corp
  • Prospera Technologies Ltd
  • Taranis

Regionaler Überblick

  • Nordamerika
  • Europa
  • Asien-Pazifik
  • Süd- und Mittelamerika
  • Naher Osten und Afrika

Marktsegmentierung

Komponente
  • Hardware
  • Software
  • Dienstleistungen
Anwendung
  • Präzisionslandwirtschaft
  • Drohnenanalyse
  • Landwirtschaftsroboter
  • Viehüberwachung
  • Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft: Markttreiber und Chancen

Verlagerung der Präferenz von traditionellen zu KI-basierten Landwirtschaftsmethoden

Traditionelle Kartoffelbauern in ganz Kanada stehen vor Herausforderungen beim Nährstoffmanagement, einem entscheidenden Aspekt der Landwirtschaft, der sich direkt auf die Ernteerträge auswirkt. Die herkömmlichen Methoden der Bodenbehandlung und Blattdüngung sind zwar bis zu einem gewissen Grad wirksam, weisen jedoch Einschränkungen auf, insbesondere hinsichtlich der Nährstoffe, die in späteren Stadien des Kartoffelwachstums benötigt werden. Daher setzen Kartoffelbauern in ganz Kanada KI-Lösungen ein, um den Nährstoffbedarf der Kartoffelpflanze vorherzusagen. Beispielsweise setzen kanadische Kartoffelbauern im November 2023 aufgrund bahnbrechender Entwicklungen im Agrarsektor auf KI, um den Nährstoffbedarf ihrer Pflanzen in Echtzeit zu überwachen und vorherzusagen. Somit treibt die Einführung von KI durch kanadische Landwirte das Wachstum von KI auf dem Agrarmarkt voran.

Wachsende Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur Entwicklung KI-basierter Lösungen

Das Vereinigte Königreich verfügt über erstklassige Technologie- und Forschungskapazitäten und ist weltweit führend in der Entwicklung KI-gestützter Lösungen. Darüber hinaus nutzen britische Forscher KI, um traditionelle Industrien wie die Landwirtschaft zu revolutionieren. Laut Daten vom Januar 2024 versuchen Forscher der Harper Adams University, die Landwirtschaft mit KI nachhaltiger und produktiver zu gestalten.

Die britische Regierung hat außerdem eine Finanzierung in Höhe von 39,82 Millionen US-Dollar angekündigt, um die Entwicklung von Projekten zur künstlichen Intelligenz in verschiedenen Sektoren wie Landwirtschaft, Mode und Rettungsdiensten zu unterstützen. Weitere 5,38 Millionen US-Dollar wurden für Machbarkeitsstudien für 100 Projekte kleiner Unternehmen bereitgestellt, um innovative KI-Ideen zur Steigerung der Produktivität in verschiedenen Sektoren zu fördern. Daher wird erwartet, dass eine solche staatliche Unterstützung das Wachstum der KI im Agrarmarkt vorantreiben wird.

Segmentierungsanalyse des Marktberichts über künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

Schlüsselsegmente, die zur Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) in der Agrarmarktanalyse beigetragen haben, sind Komponenten und Anwendungen.

  • Je nach Komponente wird der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft in Hardware, Software und Dienste unterteilt. Das Hardware-Segment hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
  • Hinsichtlich der Anwendung ist der Markt in Präzisionslandwirtschaft , Drohnenanalytik, Agrarroboter, Viehüberwachung und andere unterteilt. Das Segment Precision Farming hielt im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft Marktanteilsanalyse nach Geografie

Der geografische Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft ist hauptsächlich in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Süd- und Mittelamerika.

Aufgrund der wachsenden Nachfrage nach technologisch fortschrittlichen Lösungen wird der Markt im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum voraussichtlich wachsen. In Ländern wie Australien, wo die Arbeitskräfte in der Landwirtschaft schnell altern, ist der Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften größer denn je. Die Landwirtschaft mit ihrer Integration modernster Technologien wie KI und maschinellem Lernen ist der Schlüssel, um diese Lücke zu schließen und die Landwirtschaft in die heutige Zeit zu bringen. Mehrere australische Landwirte sind bereits Zeuge der Vorteile von Al-betriebenen Systemen. Beispielsweise setzte Sunray Strawberries in Wamuran im Oktober 2023 das automatisierte Überwachungssystem DeepBerry ein; Das System nutzt sowohl visuelle als auch Infrarot-Bildgebung, um Reife, Druckstellen, Pilze, Fruchtgröße, -form und Fremdkörper genau zu erkennen. Es kann mehr als 7.000 Schusswaffen pro Stunde verarbeiten. Die Implementierung solcher automatisierter Systeme treibt das Wachstum von Al im Agrarmarkt voran.

Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

BerichtsattributEinzelheiten
Marktgröße im Jahr 20231,95 Milliarden US-Dollar
Marktgröße bis 20319,48 Milliarden US-Dollar
Globale CAGR (2023–2031)21,9 %
Historische Daten2021-2022
Prognosezeitraum2024-2031
Abgedeckte SegmenteNach Komponente
  • Hardware
  • Software
  • Dienstleistungen
Auf Antrag
  • Präzisionslandwirtschaft
  • Drohnenanalyse
  • Landwirtschaftsroboter
  • Viehüberwachung
Abgedeckte Regionen und LänderNordamerika
  • UNS
  • Kanada
  • Mexiko
Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Rest von Europa
Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Rest der Asien-Pazifik-Region
Süd- und Mittelamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest von Süd- und Mittelamerika
Naher Osten und Afrika
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
Marktführer und wichtige Unternehmensprofile
  • Tule Technologies Inc
  • PrecisionHawk Inc
  • Easytosee Agtech SL
  • Deere & Co
  • Climate LLC
  • Gamaya SA
  • International Business Machines Corp
  • Microsoft Corp
  • Prospera Technologies Ltd
  • Taranis
  • Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, Marktnachrichten und aktuelle Entwicklungen

Die künstliche Intelligenz (KI) im Agrarmarkt wird durch die Erfassung qualitativer und quantitativer Daten nach Primär- und Sekundärforschung bewertet, zu denen wichtige Unternehmenspublikationen, Verbandsdaten und Datenbanken gehören. Nachfolgend sind einige der Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft aufgeführt:

  • Chipotle Mexican Grill gab Minderheitsbeteiligungen an Greenfield Robotics und Nitricity bekannt. Die Investition von Chipotle wird Greenfield Robotics dabei helfen, seine Flotte zu erweitern und zusätzliche Fähigkeiten für seine Roboter zu entwickeln, wie etwa Mikrosprühen, Zwischenfruchtanbau und Bodentests. (Quelle: Chipotle Mexican Grill, Unternehmenswebsite, Dezember 2023).

Abdeckung und Ergebnisse des Marktberichts über künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

Der Bericht „Marktgröße und -prognose für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft (2021–2031)“ bietet eine detaillierte Analyse des Marktes in den folgenden Bereichen:

  • Größe und Prognose des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die unter den Geltungsbereich fallen
  • Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft Markttrends sowie Marktdynamiken wie Treiber, Einschränkungen und Schlüsselchancen
  • Detaillierte PEST/Porter's Five Forces- und SWOT-Analyse
  • Marktanalyse für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, die wichtige Markttrends, globale und regionale Rahmenbedingungen, Hauptakteure, Vorschriften und aktuelle Marktentwicklungen abdeckt
  • Branchenlandschafts- und Wettbewerbsanalyse, die Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, prominente Akteure und aktuelle Entwicklungen für den Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft umfasst
  • Detaillierte Firmenprofile

Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market Report Scope

Report Attribute Details
Market size in US$ 1.95 Billion
Market Size by US$ 9.48 Billion
Global CAGR 21.9%
Historical Data 2021-2022
Forecast period 2024-2031
Segments Covered By Komponente
  • Hardware
  • Software
  • Dienste
By Anwendung
  • Präzisionslandwirtschaft
  • Drohnenanalyse
  • Agrarroboter
  • Viehbestandsüberwachung
Regions and Countries Covered Nordamerika
  • USA
  • Kanada
  • Mexiko
Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Restliches Europa
Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Restlicher Asien-Pazifik
Süd- und Mittelamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Restliches Süd- und Mittelamerika
Naher Osten und Afrika
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Restlicher Naher Osten und Afrika
Market leaders and key company profiles
  • Tule Technologies Inc
  • PrecisionHawk Inc
  • Easytosee Agtech SL
  • Deere & Co
  • Climate LLC
  • Gamaya SA
  • International Business Machines Corp
  • Microsoft Corp
  • Prospera Technologies Ltd
  • Taranis
  • Report Coverage
    Report Coverage

    Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends

    Segment Covered
    Segment Covered

    This text is related
    to segments covered.

    Regional Scope
    Regional Scope

    North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America

    Country Scope
    Country Scope

    This text is related
    to country scope.

    Frequently Asked Questions


    What is the expected CAGR of the artificial intelligence (AI) in agriculture market?

    The global artificial intelligence (AI) in agriculture market is estimated to register a CAGR of 21.9% during the forecast period 2023–2031.

    What would be the estimated value of the artificial intelligence (AI) in agriculture market by 2031?

    The global artificial intelligence (AI) in agriculture market is expected to reach US$ 9.48 billion by 2031.

    What are the future trends of the artificial intelligence (AI) in agriculture market?

    Robotics and automation in agriculture to play a significant role in the global artificial intelligence (AI) in agriculture market in the coming years.

    Which are the leading players operating in the artificial intelligence (AI) in agriculture market?

    The key players holding majority shares in the global artificial intelligence (AI) in agriculture market are Tule Technologies Inc, PrecisionHawk Inc, Easytosee Agtech SL, Deere & Co, Climate LLC, Gamaya SA, International Business Machines Corp, Microsoft Corp, Prospera Technologies Ltd, and Taranis.

    Which region dominated the artificial intelligence (AI) in agriculture market in 2023?

    North America dominated the artificial intelligence (AI) in agriculture market in 2023.

    What are the driving factors impacting the artificial intelligence (AI) in agriculture market?

    Shifting preference from traditional to AI-based farming methods is the major factors that propel the global artificial intelligence (AI) in agriculture market.

    The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.

    1. Data Collection and Secondary Research:

    As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.

    Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.

    1. Primary Research:

    The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.

    For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.

    A typical research interview fulfils the following functions:

    • Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
    • Validates and strengthens in-house secondary research findings
    • Develops the analysis team’s expertise and market understanding

    Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:

    • Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
    • Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.

    Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:

    Research Methodology

    Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.

    1. Data Analysis:

    Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.

    • Macro-Economic Factor Analysis:

    We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.

    • Country Level Data:

    Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.

    • Company Profile:

    The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.

    • Developing Base Number:

    Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.

    1. Data Triangulation and Final Review:

    The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.

    We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.

    We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.

    Your data will never be shared with third parties, however, we may send you information from time to time about our products that may be of interest to you. By submitting your details, you agree to be contacted by us. You may contact us at any time to opt-out.

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