Marktgröße von KI-Markt in der Landwirtschaft Industrie
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 2,08 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 5,76 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 22.55 % |
| Schnellstwachsender Markt | Europa |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Niedrig |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Künstliche Intelligenz (KI) in der Agrarmarktanalyse
Es wird erwartet, dass der KI-Markt in der Agrarindustrie von 2,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 5,76 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 wachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,55 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht
Der fahrerlose Traktor liegt im Trend auf dem Markt, da diese Traktoren mithilfe von GPS-basierter Technologie automatisch steuern, Werkzeuge vom Boden anheben, die Grenzen eines Bauernhofs erkennen und über ein Tablet ferngesteuert werden können. Eine Flotte kleinerer automatisierter Traktoren könnte den Umsatz der Landwirte um mehr als 10 Prozent steigern und die Arbeitskosten in der Landwirtschaft senken
- Die Maximierung des Ernteertrags mithilfe maschineller Lerntechniken treibt den Markt an. Die Artenauswahl ist ein langwieriger Prozess der Suche nach spezifischen Genen, die die Wirksamkeit der Wasser- und Nährstoffnutzung, die Anpassung an den Klimawandel, die Krankheitsresistenz, den Nährstoffgehalt oder einen besseren Geschmack bestimmen. Maschinelles Lernen, insbesondere Deep-Learning-Algorithmen, benötigt jahrzehntelange Felddaten, um die Ernteleistung in verschiedenen Klimazonen zu analysieren. Basierend auf diesen Daten kann man ein Wahrscheinlichkeitsmodell erstellen, um vorherzusagen, welche Gene am wahrscheinlichsten zu einer vorteilhaften Eigenschaft einer Pflanze beitragen.
- Der zunehmende Einsatz von Technologie zur Gesichtserkennung bei Rindern treibt den Markt an. Durch die Anwendung fortschrittlicher Metriken, darunter Gesichtserkennungsprogramme für Rinder und Bildklassifizierung, die mit Körperzustandswerten und Fütterungsmustern verknüpft sind, können Milchviehbetriebe nun alle Verhaltensaspekte einer Rindergruppe individuell überwachen.
- Der zunehmende Einsatz unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) in landwirtschaftlichen Betrieben treibt den Markt voran, da der Einsatz von Drohnen in der Landwirtschaft zum Scannen von Erntefeldern mit kompakten multispektralen Bildsensoren, zur GPS-Kartenerstellung durch Bordkameras und zum Transport schwerer Nutzlasten eingesetzt werden kann und Viehüberwachung mit mit Wärmebildkameras ausgestatteten Drohnen, was die Nachfrage nach UAVs erhöht.
- Allerdings bremst der Standardisierungsbedarf das Marktwachstum, da der Bedarf an Datenerfassungs- und Datenaustauschstandards hoch ist. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und fortschrittliches Algorithmendesign haben sich schnell weiterentwickelt, aber das Sammeln gut markierter, aussagekräftiger landwirtschaftlicher Daten hinkt weit hinterher.
- Die Gesamtauswirkungen von COVID-19 auf den KI-Landwirtschaftsmarkt waren positiv. Die Pandemie wirkte als Katalysator für Innovation und digitale Transformation in der Branche und trieb die Einführung KI-gesteuerter Lösungen für mehr Effizienz, Produktivität und Nachhaltigkeit voran. Der Bedarf an Fernüberwachung und -verwaltung beschleunigte die Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse. KI-gesteuerte Tools für Datenanalyse, prädiktive Modellierung und Smart Farming sind für die Optimierung der Produktion, die Reduzierung von Verschwendung und die Gewährleistung der Ernährungssicherheit unverzichtbar geworden.
