| ■ 영문 제목 : AI in Agriculture Market Report by Offering (Software, Hardware, AI-as-a-Service, Services), Technology (Machine Learning, Computer Vision, Predictive Analytics), Application (Precision Farming, Agriculture Robots, Livestock Monitoring, Drone Analytics, Labor Management, and Others), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z0184 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 3월 ■ 페이지수 : 139 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 농업 |
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■ 보고서 개요
2023년 전 세계 농업 인공지능 시장 규모는 18억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 20.51%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년에는 101억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. . 이 시장은 작물 수확량 향상, 자원 활용 최적화, 환경 영향 완화를 위한 정밀 농업 기술의 필요성 증가, 데이터 기반 농업 관행을 위한 IoT 장치 및 센서의 채택 증가, 방대한 농업 데이터 세트를 분석하기 위한 고급 AI 알고리즘 및 머신러닝 모델에 대한 수요로 인해 꾸준히 성장하고 있습니다.
농업 분야의 AI 시장 분석:
시장 성장과 규모: 이 시장은 작물 수확량 향상을 위한 정밀 농업의 필요성이 증가함에 따라 안정적인 성장세를 보이고 있습니다. 시장 규모는 향후 몇 년 내에 수십억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
기술 발전: 머신러닝과 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 또한 데이터 수집을 위한 IoT, 드론, 원격 센싱의 통합도 주목받고 있습니다.
산업 응용 분야: 농업에서의 AI는 작물 모니터링, 토양 분석, 예측 분석, 자율 기계 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한 가축 모니터링, 질병 감지, 스마트 농업 관행에도 사용됩니다.
지리적 트렌드: 아시아 태평양 지역은 대규모 농업 부문과 기술 발전에 힘입어 농업용 AI 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 북미 지역도 특히 정밀 농업 기술 채택에 있어 중요한 기여를 하고 있습니다.
경쟁 환경: 이 시장은 농업용 AI 솔루션을 제공하는 기존 업체와 스타트업이 혼합되어 있는 것이 특징입니다. 선도적인 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다.
도전과 기회: 도전 과제: AI 구현에 드는 높은 초기 비용과 농부들을 위한 교육 및 훈련의 필요성 등이 도전 과제입니다. 또한, AI를 통해 글로벌 식량 안보 문제를 해결하고 지속 가능한 농업 관행을 개발할 수 있는 기회도 있습니다.
미래 전망: 농업 분야에서의 AI의 미래는 지속적인 혁신과 도입이 기대되는 유망한 분야로 보입니다. AI 기술은 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 증가하는 전 세계 인구를 먹여 살리는 문제를 해결하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.
농업 분야의 AI 시장 동향
효율성 및 생산성 향상
농업 시장에서 AI를 도입하는 주요 요인 중 하나는 효율성과 생산성이 크게 향상된다는 점입니다. 전통적인 농업 방식은 많은 추측과 수작업이 필요하기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 머신러닝 알고리즘과 데이터 분석과 같은 AI 기술을 통해 농부들은 심기, 물주기, 수확에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 토양 상태, 날씨 패턴, 작물의 건강 상태를 분석하여 관개 일정을 최적화하고 물 낭비를 줄일 수 있습니다. 이러한 정밀 농업 접근 방식은 작물 수확량을 높이고 자원 관리를 개선하여 장기적으로 농업의 지속 가능성과 수익성을 높여줍니다.
노동력 부족 및 비용 절감
농업 노동력 부족은 전 세계적인 문제로, 많은 지역에서 농업 활동을 위한 안정적이고 숙련된 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI와 자동화는 수작업에 대한 의존도를 줄임으로써 이 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 로봇은 잡초 제거, 수확, 과일 따기 등 노동 집약적이고 인력을 투입하기 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 넓은 면적의 농지를 모니터링하고 관리할 수 있어 많은 현장 인력의 필요성을 줄여줍니다. 이러한 자동화는 노동력 부족 문제를 해결할 뿐만 아니라 비용 절감에도 기여합니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 농부들은 운영 비용을 절감하고 농장 관리의 보다 전략적인 측면에 자원을 집중할 수 있습니다.
기술 발전
AI와 머신러닝 기술의 급속한 발전은 농업용 AI 시장의 핵심 동력입니다. 이러한 기술은 크게 발전하여 복잡한 농업 문제에 대한 정교한 솔루션을 제공합니다. 머신러닝 알고리즘은 날씨 패턴, 작물 건강, 토양 상태 등 다양한 출처의 방대한 양의 데이터를 처리하여 농부들에게 정확한 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다. 자율주행 트랙터와 드론과 같은 농기계에 AI를 통합하면 현장 작업을 개선하여 인건비를 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이처럼 AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 농업에 대한 접근성과 활용도가 높아지면서 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다.
지속 가능한 농업 관행의 필요성
지속 가능성은 현대 농업의 주요 관심사이며, AI는 지속 가능한 관행을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반 도구는 자원 사용을 최적화하여 농업이 환경에 미치는 영향을 모니터링하고 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 시스템은 특정 농작물 재배 지역에 필요한 물이나 살충제의 양에 대한 정확한 데이터를 제공하여 낭비와 환경 피해를 최소화할 수 있습니다. 또한, AI는 장기적인 지속 가능성을 위해 필수적인 작물 순환과 토양 건강 관리를 지원할 수 있습니다. 탄소 발자국을 줄이고 친환경적인 관행을 장려함으로써 AI는 단순한 농업 도구가 아니라 기후 변화에 대처할 수 있는 수단이기도 합니다.
정부 이니셔티브
전 세계 각국 정부는 농업을 혁신할 수 있는 AI의 잠재력을 인정하고 이니셔티브와 자금 지원을 통해 상당한 지원을 제공하고 있습니다. 이러한 이니셔티브에는 AI 농업 기술에 대한 보조금, 연구 개발 보조금, 농부들을 위한 교육 프로그램 등이 포함됩니다. 이러한 정부의 지원은 시장 성장을 촉진할 뿐만 아니라 농업 분야에서 AI의 혁신과 도입을 장려합니다. 정부는 재정적, 정책적 지원을 제공함으로써 농업용 AI 시장을 주도하는 데 중요한 역할을 하며, 농부와 농업 산업 전체에 더 많은 접근성과 혜택을 제공합니다.
농업 산업에서의 AI 세분화:
IMARC 그룹은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 시장 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 오퍼링, 기술 및 애플리케이션을 기준으로 시장을 분류했습니다.
오퍼링별 분류:
소프트웨어
하드웨어
서비스형 AI
서비스
소프트웨어가 시장 점유율의 대부분을 차지합니다.
이 보고서는 오퍼링에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스형 AI, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지했습니다.
소프트웨어 부문은 농부와 농업 기업의 AI 기반 농장 관리 소프트웨어, 데이터 분석 플랫폼, AI 기반 의사 결정 지원 시스템의 채택이 증가함에 따라 농업 분야의 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 작물 모니터링, 수확량 예측, 해충 탐지, 관개 관리 등의 기능을 제공하여 정밀한 데이터 기반 농업 관행을 가능하게 합니다. AI 알고리즘의 통합으로 농부들은 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 자원 활용을 최적화하며, 환경 영향을 최소화하면서 작물 수확량을 높일 수 있습니다. 이 분야는 기술 제공업체들이 농업 부문의 진화하는 요구에 맞춘 고급 소프트웨어 솔루션을 지속적으로 개발함에 따라 지속적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
하드웨어 부문에는 센서, 드론, 자율 기계, AI 전용 하드웨어 가속기 등 농업 애플리케이션에 사용되는 AI 관련 물리적 장치 및 구성 요소가 포함됩니다. 이러한 기술은 농장에서의 데이터 수집, 모니터링, 자율 운영에 필수적입니다. 정밀 농업 기술의 도입으로 농부들이 실시간 데이터를 수집하고 다양한 농작업을 자동화할 수 있는 하드웨어 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 기술 발전으로 하드웨어 기능이 지속적으로 향상됨에 따라 하드웨어 부문은 농업용 AI 시장에서 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
서비스형 AI는 클라우드 기반 플랫폼과 서비스를 통해 농업 이해관계자에게 AI 기능을 제공하는 분야입니다. 이를 통해 농부와 조직은 구독 또는 사용량 기반 지불 방식으로 AI 도구, 머신러닝 모델, 데이터 분석에 액세스할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 IT 인프라가 제한적인 소규모 농장과 기업의 농업 분야 AI 도입에 대한 진입 장벽을 낮춰줍니다. 서비스형 AI는 확장성과 유연성을 제공하므로 사용자는 소프트웨어나 하드웨어에 큰 초기 투자 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 이 부문은 편리함과 비용 효율성으로 인해 채택이 증가하고 있습니다.
서비스 부문에는 AI 솔루션 제공업체와 농업 기술 회사가 제공하는 컨설팅, 구현, 교육 및 지원 서비스가 포함됩니다. 서비스는 농부와 조직이 농업에서 AI 기술을 성공적으로 채택하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. 컨설팅 서비스는 특정 요구 사항을 평가하는 데 도움이 되며, 구현 및 교육 서비스는 AI 기반 관행으로의 원활한 전환을 보장합니다. 지속적인 지원 서비스는 AI 시스템의 문제 해결과 최적화를 위해 필수적입니다. 농업 분야의 AI 시장이 성숙함에 따라 전문 서비스에 대한 수요가 증가하여 농업 운영에서 AI 기술의 이점을 극대화하고자 하는 고객에게 부가가치를 제공할 것으로 예상됩니다.
기술별 분류:
머신 러닝
컴퓨터 비전
예측 분석
업계에서 가장 큰 점유율을 차지하는 머신 러닝
이 보고서에는 기술별로 시장을 세분화하여 분석한 내용도 포함되어 있습니다. 여기에는 머신러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석이 포함됩니다. 보고서에 따르면 머신러닝이 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났습니다.
머신러닝은 가장 큰 부문으로 눈에 띄었습니다. 머신러닝 알고리즘은 농업 분야에서 데이터 분석, 패턴 인식, 의사 결정에 널리 사용되고 있습니다. 이를 통해 농부들은 센서, 위성, 드론 등 다양한 출처의 데이터를 활용하여 심기, 관개, 해충 방제, 작물 건강에 관한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 머신러닝 모델은 자원 배분을 최적화하고, 작물 수확량을 예측하며, 작물의 질병이나 영양 결핍의 조기 징후를 파악하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝의 확장성과 다목적성은 정밀 농업과 지속 가능한 농업 관행을 이끄는 근본적인 기술입니다.
컴퓨터 비전은 시장에서 또 다른 중요한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 카메라와 센서의 시각 데이터를 해석하기 위해 AI 알고리즘을 사용합니다. 농업 분야에서 컴퓨터 비전은 작물 모니터링, 잡초 감지, 과일 품질 평가와 같은 작업에 사용됩니다. 컴퓨터 비전 시스템은 이미지와 비디오를 분석하여 농작물의 이상 징후를 파악하고 적시에 개입할 수 있습니다. 또한 로봇 장비를 안내하고 정확한 식물 및 토양 분석을 보장함으로써 자율 농업에서 중요한 역할을 합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 농업 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션은 더욱 정교하고 정확해지고 있습니다.
예측 분석은 농업 시장에서 AI의 핵심 요소입니다. 여기에는 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 농업의 미래 동향과 결과를 예측하는 것이 포함됩니다. 예측 모델은 농부들이 날씨, 해충 방제, 작물 관리와 관련된 사전 예방적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예측 분석은 날씨 패턴, 토양 조건, 과거 작물 성과에 대한 데이터를 분석하여 재배 일정을 최적화하고 잠재적인 작물 질병이나 수확량 변동을 예측할 수 있습니다. 이 부문은 농업의 위험 완화 및 효율적인 자원 배분에 기여하므로 수확량과 수익성을 극대화하려는 농부에게 필수적인 도구입니다.
애플리케이션별 분류:
정밀 농업
농업 로봇
가축 모니터링
드론 분석
노동 관리
기타
정밀 농업은 주요 시장 부문을 대표하는 분야입니다.
이 보고서에는 애플리케이션에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 정밀 농업, 농업용 로봇, 가축 모니터링, 드론 분석, 노동 관리 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 정밀 농업이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
정밀 농업이라고도 알려진 정밀 농업은 작물 관리 관행을 최적화하는 데 중점을 두어 시장 부문을 지배하고 있습니다. 이 부문은 토양 상태, 날씨, 작물의 건강 상태를 정밀하게 모니터링하기 위해 AI 기반 기술을 사용하는 것을 포함합니다. 이를 통해 농부들은 관개, 시비, 해충 방제에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 작물 수확량과 자원 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 정밀 농업은 자원 낭비와 환경 영향을 줄여 지속 가능성에도 기여하기 때문에 농업용 AI 시장에서 가장 크고 영향력 있는 분야입니다.
농업용 로봇은 심기, 수확, 제초, 모니터링 등 다양한 농작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 로봇은 AI와 머신러닝을 활용하여 효율성을 높이고 노동력을 절감합니다. 특히 농업 분야의 노동력 부족 문제를 해결하고 생산성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 농업용 로봇은 계속해서 진화하고 있으며, 농업 분야에서 정밀성과 자동화를 위한 새로운 기회를 제공하고 있습니다.
가축 모니터링 부문은 AI를 사용하여 농장 동물의 관리와 복지를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 여기에는 가축의 건강, 행동, 생산성을 모니터링하기 위해 센서, 웨어러블, 데이터 분석을 사용하는 것이 포함됩니다. 이 분야는 가축이 적절한 관리를 받도록 하여 가축의 생산량, 질병 예방 및 전반적인 동물 복지를 향상시킵니다. 이는 현대 축산업에서 필수적인 요소입니다.
농업 분야의 드론 분석에는 센서와 카메라가 장착된 무인 항공기(UAV)를 사용하여 작물의 건강, 토양 상태, 해충 감염에 관한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 AI 기반 분석이 이 데이터를 처리하여 농부에게 가치 있는 인사이트를 제공합니다. 이 부문에서는 농장을 한눈에 파악할 수 있어 빠르고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 특히 대규모 농장이나 지형이 까다로운 농장에 유용합니다.
노동력 관리 부문은 AI 기반 솔루션을 사용하여 농장의 인력 관리를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 농부들이 노동력을 효율적으로 할당하고, 작업을 계획하고, 전반적인 노동 생산성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 이 부문은 일상적인 관리 작업을 자동화하고 노동력 활용에 대한 인사이트를 제공함으로써 농장 노동력을 효과적으로 활용하고 인력을 더 잘 관리하여 궁극적으로 비용 절감과 농장 운영 개선에 기여할 수 있도록 합니다.
지역별 분류:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미 지역이 농업 분야에서 가장 큰 AI 시장 점유율을 차지하며 시장을 선도하고 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미는 첨단 기술 인프라, 정밀 농업에 대한 높은 관심, AI 도입에 대한 광범위한 투자에 힘입어 시장을 주도하고 있습니다. 이 지역은 선도적인 AI 솔루션 제공업체의 존재와 작물 모니터링, 토양 분석, 자율 기계와 같은 혁신적인 기술을 수용하려는 농업 부문의 의지로 인해 이점을 누리고 있습니다. 우호적인 정부 정책과 인센티브도 북미 시장의 성장에 기여하고 있습니다.
유럽에서는 독일, 프랑스, 네덜란드와 같은 국가를 중심으로 시장이 꾸준히 성장하고 있습니다. 이 지역은 지속 가능한 농업 관행과 환경 보존에 중점을 두기 때문에 AI는 자원 활용을 최적화하고 생태계에 미치는 영향을 최소화하는 데 유용한 도구로 활용되고 있습니다. 유럽 농부들은 전반적인 농업 생산성을 향상시키기 위해 작물 관리, 가축 모니터링, 예측 분석에 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 광대한 농업 부문과 인구 증가, 식량 안보에 대한 수요 증가로 인해 농업용 AI 시장이 괄목할 만한 성장을 보이고 있습니다. 중국과 인도와 같은 국가에서는 정밀 농업, 작물 모니터링, 스마트 농업 관행을 위해 AI 기반 기술을 채택하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 농업 혁신은 정부의 지원과 결합하여 전 세계 농업 분야의 AI 시장에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
라틴 아메리카는 브라질과 아르헨티나 같은 국가가 AI 도입을 주도하면서 농업 분야의 유망한 시장으로 부상하고 있습니다. 이 지역의 풍부한 농업 자원과 AI의 이점에 대한 인식이 높아지면서 AI 도입이 확대되고 있습니다. 중남미 농부들은 생산성을 높이고 식량의 지속 가능성을 보장하기 위해 작물 최적화, 질병 감지, 수확량 예측에 AI를 활용하고 있습니다.
중동과 아프리카 지역에서는 물 부족과 극한의 기후 조건에 대처하는 데 중점을 두고 농업에 AI를 점차 도입하고 있습니다. 정밀 관개 및 작물 관리를 위한 AI 솔루션이 건조한 지역에서 각광받고 있습니다. 또한 각국 정부와 국제기구는 이 지역의 농업 관행을 개선하고 식량 안보를 보장하기 위해 AI 기반 프로젝트에 투자하고 있습니다.
농업 산업에서 AI를 선도하는 주요 기업들:
시장의 주요 업체들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 여러 전략적 이니셔티브에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 이니셔티브에는 농업에 특화된 AI 알고리즘과 머신러닝 모델을 개선하기 위한 연구 개발에 대한 상당한 투자가 포함됩니다. 또한 기업들은 농업 기술 회사, 연구 기관, 정부 기관과의 파트너십 및 협업에 집중하여 시장 범위를 넓히고 귀중한 데이터 소스에 대한 접근성을 높이고 있습니다. 또한, 농부들에게 작물 모니터링, 예측 분석, 자율 기계를 위한 고급 도구를 제공하는 새로운 AI 기반 솔루션과 플랫폼을 출시하고 있습니다. 또한, 주요 기업들은 농업 분야에서 AI 기술을 효과적으로 사용하는 방법을 농부들에게 교육하는 교육 및 지원 서비스를 제공하여 더 폭넓은 채택을 촉진하고 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다.
A.A.A 타라니스 비주얼 주식회사
Ag 리더 기술
에이지이글 에어리얼 시스템즈
Bayer AG
Deere & Company
Gamaya
Granular Inc.(듀폰 드 네무르, Inc.)
국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
Raven Industries Inc.
Trimble Inc.
Oracle Corporation
Wipro Limited
(이는 주요 업체의 일부 목록일 뿐이며 전체 목록은 보고서에서 확인할 수 있습니다.)
최신 뉴스:
2022년 4월: Deere & Company는 캘리포니아 킹스버그에 위치한 반자율 과수원 및 포도밭 분무기 분야의 선구자인 GUSS Automation, LLC와 합작회사를 설립했습니다. 이 합작 투자를 통해 Deere & Company는 자율 및 반자율 기계 포트폴리오를 확장하여 과수원 및 포도원 운영자의 특정 요구 사항을 충족할 수 있게 되었습니다. 양사는 각자의 강점을 결합하여 생산성을 높이고 인건비를 절감하며 전문 농업 분야에서 지속 가능한 농업 관행을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이번 파트너십은 농기계 제조업체가 기술 기업과 협력하여 농부 및 재배자에게 최첨단 솔루션을 제공하는 추세를 보여주는 사례입니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 전 세계 농업용 AI 시장의 규모는 어떻게 될까요?
2. 2024~2032년 글로벌 농업 AI 시장의 예상 성장률은 얼마인가?
3. 농업 분야의 글로벌 AI 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
4. COVID-19가 글로벌 농업 AI 시장에 미친 영향은 무엇입니까?
5. 오퍼링에 따라 글로벌 농업 AI 시장의 세분화는 무엇입니까?
6. 기술 기반 글로벌 농업 AI 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 애플리케이션을 기반으로 한 농업 시장에서 글로벌 AI의 분류는 무엇입니까?
8. 농업 시장에서 글로벌 AI의 주요 지역은 어디입니까?
9. 농업 분야에서 글로벌 AI 시장의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
■ 보고서 목차
1 머리말 이는 일부 회사 목록일 뿐이며 전체 목록은 보고서에 제공되었습니다. [표/그림 리스트]표 1: 글로벌: 농업 분야의 AI 시장: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 농업 분야의 AI 시장 전망: 오퍼링별 세분화(백만 달러), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 농업 분야의 AI 시장 전망: 기술별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 농업 분야의 AI 시장 전망: 애플리케이션별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 농업 분야의 AI 시장 전망: 지역별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6 : 글로벌 : 농업 시장의 AI: 경쟁 구조 표 7 : 글로벌 : 농업 시장의 AI: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 농업 시장에서의 AI: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 농업 시장에서의 AI: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 농업 시장에서의 AI: 오퍼링별 매출 비중 (%), 2023년 그림 5: 글로벌: 농업 시장에서의 AI: 기술별 세분화 (%), 2023 년 그림 6 : 글로벌 : 농업 시장의 AI: 애플리케이션 별 분류 (%), 2023 년 그림 7 : 글로벌 : 농업 시장의 AI: 지역별 분류 (%), 2023 년 그림 8 : 글로벌 : 농업 (소프트웨어) 시장의 AI: 판매 가치 (백만 달러), 2018 및 2023 년 그림 9: 글로벌: 농업 분야 AI(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 10 : 글로벌 : 농업 (하드웨어) 시장의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 11: 글로벌: 농업(하드웨어) 부문 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 12: 글로벌: 농업 분야 AI(서비스형 AI) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 13: 글로벌: 농업 분야 AI(서비스로서의 AI) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 농업(서비스) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15: 글로벌: 농업(서비스) 부문 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16: 글로벌: 농업(머신러닝) 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 17: 글로벌: 농업 분야 AI(머신러닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18: 글로벌: 농업(컴퓨터 비전) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19: 글로벌: 농업 분야 AI(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 20: 글로벌: 농업 분야 AI(예측 분석) 시장 전망: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023 그림 21: 글로벌: 농업 분야 AI(예측 분석) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 농업(정밀 농업) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23: 글로벌: 농업(정밀 농업) 부문 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 24: 글로벌: 농업(농업 로봇) 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌 : 농업 (농업 로봇) 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 26: 글로벌: 농업(가축 모니터링) 시장에서의 AI: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 27: 글로벌: 농업(가축 모니터링) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 농업(드론 분석) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 29: 글로벌: 농업 분야 AI(드론 분석) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 글로벌: 농업(노동 관리) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 글로벌: 농업(노동 관리) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 글로벌: 농업(기타 애플리케이션) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: 글로벌: 농업(기타 애플리케이션)의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 북미: 농업 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 북미: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 미국: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 미국: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 캐나다: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 캐나다: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 아시아 태평양: 농업 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 아시아 태평양: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 중국: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 중국: 농업 분야 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 일본: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 일본: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 46: 인도: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 47: 인도: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 48: 대한민국: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 49: 대한민국: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 50: 호주: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 51: 호주 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 52: 인도네시아: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 53: 인도네시아: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 54: 기타: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 55: 기타: 농업 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 56: 유럽: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 57: 유럽: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 58: 독일: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 59: 독일: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 60: 프랑스: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 61: 프랑스: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 62: 영국: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 63: 영국: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 64: 이탈리아: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 65: 이탈리아: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 66: 스페인: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 67: 스페인: 농업 분야의 AI 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 68: 러시아: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 69: 러시아: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 70: 기타: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 71: 기타: 농업 시장에서의 AI 예측: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 72: 라틴 아메리카: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 73: 라틴 아메리카: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 74: 브라질: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 75: 브라질: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 76: 멕시코: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 77: 멕시코: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 78: 기타: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 79: 기타: 농업 시장에서의 AI 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 80: 중동 및 아프리카: 농업 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 81: 중동 및 아프리카: 농업 시장에서의 AI: 국가별 비중(%), 2023년 그림 82: 중동 및 아프리카: 농업 분야의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: 글로벌: 농업 산업에서의 AI: SWOT 분석 그림 84: 글로벌: 농업 산업에서의 AI: 가치 사슬 분석 그림 85: 글로벌: 농업 산업에서의 AI 포터의 5가지 힘 분석 The global AI in agriculture market size reached US$ 1.8 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 10.1 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 20.51% during 2024-2032. . The market is experiencing steady growth driven by the increasing need for precision agriculture techniques to enhance crop yield, optimize resource utilization, and mitigate environmental impact, the growing adoption of IoT devices and sensors for data-driven farming practices, and the demand for advanced AI algorithms and machine learning models to analyze vast agricultural datasets. AI in Agriculture Market Analysis: Market Growth and Size: The market is witnessing stable growth, driven by the increasing need for precision agriculture to enhance crop yield. The market size is projected to reach billions of dollars within the next few years. Technological Advancements: AI technologies like machine learning and computer vision are advancing rapidly. Besides, integration of IoT, drones, and remote sensing for data collection is also gaining traction. Industry Applications: AI in Agriculture is applied across various segments, including crop monitoring, soil analysis, predictive analytics, and autonomous machinery. It is also used for livestock monitoring, disease detection, and smart farming practices. Geographical Trends: Asia Pacific is a prominent player in the AI in Agriculture market, driven by its large agricultural sector and technological advancements. North America is also a significant contributor, particularly in the adoption of precision agriculture technologies. Competitive Landscape: The market is characterized by a mix of established players and startups offering AI solutions for agriculture. Leading companies are investing in research and development to stay competitive. Challenges and Opportunities: Challenges include the high initial cost of AI implementation and the need for education and training for farmers. Besides, opportunities lie in addressing global food security issues and developing sustainable agriculture practices through AI. Future Outlook: The future of AI in Agriculture looks promising, with continued innovation and adoption expected. AI technologies will play a pivotal role in addressing the challenges of feeding a growing global population while minimizing environmental impact. AI in Agriculture Market Trends: Increased efficiency and productivity One of the primary factors driving the adoption of AI in the agriculture market is the significant increase in efficiency and productivity it offers. Traditional farming methods often involve a lot of guesswork and manual labor, which can be both time-consuming and prone to errors. AI technologies, such as machine learning algorithms and data analytics, enable farmers to make more informed decisions about planting, watering, and harvesting. For example, AI-powered systems can analyze soil conditions, weather patterns, and crop health, optimizing irrigation schedules and reducing water waste. This precision farming approach leads to higher crop yields and better resource management, making agriculture more sustainable and profitable in the long term. Labor shortage and cost reduction Labor shortages in agriculture are a global issue, with many regions facing difficulties in securing a stable and skilled workforce for farming activities. AI and automation offer a solution to this challenge by reducing the reliance on manual labor. Robotics, for instance, can perform tasks like weeding, harvesting, and even fruit picking, which are labor-intensive and often hard to staff. Additionally, AI systems can monitor and manage large areas of farmland, reducing the need for a large on-site workforce. This automation not only addresses the labor shortage but also contributes to cost reduction. By automating routine tasks, farmers can lower their operational costs and focus their resources on more strategic aspects of farm management. Technological advancements The rapid advancements in AI and machine learning technologies are key drivers in the AI in Agriculture market. These technologies have evolved significantly, offering sophisticated solutions for complex agricultural challenges. Machine learning algorithms can process vast amounts of data from various sources, including weather patterns, crop health, and soil conditions, to provide precise and real-time insights for farmers. The integration of AI in agricultural machinery, like autonomous tractors and drones, enhances field operations, reducing labor costs and increasing efficiency. This continuous evolution of AI technologies makes them increasingly accessible and applicable in agriculture, thus fueling the market growth. Need for sustainable agriculture practices Sustainability is a major concern in modern agriculture, and AI plays a crucial role in promoting sustainable practices. AI-driven tools help in monitoring and reducing the environmental impact of farming by optimizing the use of resources. For instance, AI systems can provide precise data on the amount of water or pesticides needed for specific crop areas, minimizing wastage and environmental harm. Additionally, AI can assist in crop rotation and soil health management, which are essential for long-term sustainability. By reducing the carbon footprint and promoting eco-friendly practices, AI is not just an agricultural tool but also a means to combat climate change. Government initiatives Governments worldwide are recognizing the potential of AI in revolutionizing agriculture and are thus providing substantial support through initiatives and funding. These initiatives often include subsidies for AI agricultural technology, research and development grants, and educational programs for farmers. This government backing not only stimulates market growth but also encourages innovation and adoption of AI in agriculture. By providing financial and policy support, governments play a significant role in driving the AI in Agriculture market, making it more accessible and beneficial for farmers and the agricultural industry as a whole. AI in Agriculture Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the market, along with forecasts at the global, regional, and country levels for 2024-2032. Our report has categorized the market based on offering, technology, and application. Breakup by Offering: Software Hardware AI-as-a-Service Services Software accounts for the majority of the market share The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the offering. This includes software, hardware, AI-as-a-service, services. According to the report, software represented the largest segment. The software segment holds the largest share in the AI in Agriculture market, driven by the increasing adoption of AI-powered farm management software, data analytics platforms, and AI-driven decision support systems by farmers and agricultural enterprises. These software solutions offer features such as crop monitoring, yield prediction, pest detection, and irrigation management, enabling precise and data-driven farming practices. With the integration of AI algorithms, farmers can make informed decisions, optimize resource utilization, and enhance crop yields while minimizing environmental impact. This segment is expected to witness sustained growth as technology providers continue to develop advanced software solutions tailored to the evolving needs of the agriculture sector. The hardware segment encompasses AI-related physical devices and components used in agricultural applications, including sensors, drones, autonomous machinery, and AI-specific hardware accelerators. These technologies are essential for data collection, monitoring, and autonomous operations on the farm. The adoption of precision agriculture techniques has driven the demand for hardware solutions, allowing farmers to gather real-time data and automate various farming tasks. As technological advancements continue to enhance hardware capabilities, the hardware segment is poised for significant growth in the AI in agriculture market. AI-as-a-Service is a segment that offers AI capabilities through cloud-based platforms and services to agricultural stakeholders. It enables farmers and organizations to access AI tools, machine learning models, and data analytics on a subscription or pay-per-use basis. This approach lowers the entry barriers for adopting AI in agriculture, particularly for smaller farms and businesses with limited IT infrastructure. AI-as-a-Service provides scalability and flexibility, allowing users to harness the power of AI without significant upfront investments in software or hardware. This segment is witnessing increased adoption due to its convenience and cost-effective nature. The services segment includes consulting, implementation, training, and support services provided by AI solution providers and agricultural technology companies. Services play a crucial role in assisting farmers and organizations in the successful adoption and utilization of AI technologies in agriculture. Consulting services help assess specific needs, while implementation and training services ensure a smooth transition to AI-driven practices. Ongoing support services are essential for troubleshooting and optimizing AI systems. As the AI in Agriculture market matures, the demand for specialized services is expected to grow, providing added value to customers seeking to maximize the benefits of AI technologies in farming operations. Breakup by Technology: Machine Learning Computer Vision Predictive Analytics Machine learning holds the largest share in the industry A detailed breakup and analysis of the market based on technology has also been provided in the report. This includes machine learning, computer vision, and predictive analytics. According to the report, machine learning accounted for the largest market share. Machine learning stands out as the largest segment. Machine learning algorithms are widely used for data analysis, pattern recognition, and decision-making in agriculture. They enable farmers to harness the power of data from various sources, including sensors, satellites, and drones, to make informed decisions about planting, irrigation, pest control, and crop health. Machine learning models help optimize resource allocation, predict crop yields, and even identify early signs of diseases or nutrient deficiencies in crops. The scalability and versatility of machine learning make it a fundamental technology driving precision agriculture and sustainable farming practices. Computer vision is another crucial segment within the market. It involves the use of AI algorithms to interpret visual data from cameras and sensors. In agriculture, computer vision is employed for tasks like crop monitoring, weed detection, and fruit quality assessment. By analyzing images and videos, computer vision systems can identify anomalies in crops, enabling timely interventions. It also plays a significant role in autonomous farming by guiding robotic equipment and ensuring accurate plant and soil analysis. As technology continues to advance, computer vision applications in agriculture are becoming more sophisticated and accurate. Predictive analytics is a vital component of AI in agriculture market. It involves the use of historical and real-time data to forecast future trends and outcomes in agriculture. Predictive models assist farmers in making proactive decisions related to weather, pest control, and crop management. By analyzing data on weather patterns, soil conditions, and past crop performance, predictive analytics can help optimize planting schedules and predict potential crop diseases or yield fluctuations. This segment contributes to risk mitigation and efficient resource allocation in agriculture, making it an essential tool for farmers seeking to maximize their yields and profitability. Breakup by Application: Precision Farming Agriculture Robots Livestock Monitoring Drone Analytics Labor Management Others Precision farming represents the leading market segment A detailed breakup and analysis of the market based on application has also been provided in the report. This includes precision farming, agriculture robots, livestock monitoring, drone analytics, labor management, and others. According to the report, precision farming accounted for the largest market share. Precision farming, also known as precision agriculture, dominates the market segment with its focus on optimizing crop management practices. This segment involves the use of AI-driven technologies for precise monitoring of soil conditions, weather, and crop health. It enables farmers to make data-driven decisions about irrigation, fertilization, and pest control, ultimately leading to increased crop yield and resource efficiency. Precision farming also contributes to sustainability by reducing resource wastage and environmental impact, making it the largest and most influential segment in the AI in Agriculture market. Agriculture robots play a vital role in automating various farming tasks, from planting and harvesting to weeding and monitoring. These robots leverage AI and machine learning to enhance efficiency and reduce labor requirements. They are particularly valuable in addressing labor shortages and increasing productivity in the agriculture sector. Agriculture robots continue to evolve, offering new opportunities for precision and automation in farming practices. The livestock monitoring segment focuses on using AI to enhance the management and well-being of farm animals. It involves the use of sensors, wearables, and data analytics to monitor the health, behavior, and productivity of livestock. This segment ensures that animals receive proper care, leading to improved livestock yield, disease prevention, and overall animal welfare. It is an essential component of modern livestock farming practices. Drone analytics in agriculture involves the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with sensors and cameras to collect data on crop health, soil conditions, and pest infestations. AI-powered analytics then process this data to provide valuable insights to farmers. This segment offers a bird's-eye view of farms, enabling quick and efficient decision-making. It is particularly beneficial for large-scale farms and those with challenging terrain. The labor management segment focuses on optimizing workforce management on farms using AI-driven solutions. It helps farmers allocate labor resources efficiently, plan tasks, and improve overall labor productivity. By automating routine administrative tasks and providing insights into labor utilization, this segment ensures that farm labor is utilized effectively and that the workforce is better managed, ultimately contributing to cost savings and improved farm operations. Breakup by Region: North America United States Canada Asia-Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America leads the market, accounting for the largest AI in agriculture market share The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America dominates the market, driven by advanced technological infrastructure, a strong focus on precision farming, and extensive investments in AI adoption. The region benefits from the presence of leading AI solution providers, and the agriculture sector's willingness to embrace innovative technologies like AI for crop monitoring, soil analysis, and autonomous machinery. Favorable government policies and incentives also contribute to the market's growth in North America. In Europe, the market is experiencing steady growth, with countries like Germany, France, and the Netherlands leading in adoption. The region places emphasis on sustainable farming practices and environmental conservation, making AI a valuable tool for optimizing resource utilization and minimizing ecological impact. European farmers are increasingly using AI for crop management, livestock monitoring, and predictive analytics to enhance overall agricultural productivity. The Asia Pacific region is witnessing remarkable growth in the AI in agriculture market, driven by its vast agricultural sector, population growth, and increasing demand for food security. Countries like China and India are adopting AI-driven technologies for precision agriculture, crop monitoring, and smart farming practices. The region's agricultural innovation, combined with government support, positions Asia Pacific as a significant player in the global AI in Agriculture market. Latin America is emerging as a promising market for AI in agriculture, with countries like Brazil and Argentina leading the adoption curve. The region's rich agricultural resources and growing awareness of the benefits of AI are driving its expansion. Latin American farmers are utilizing AI for crop optimization, disease detection, and yield prediction, aiming to increase productivity and ensure food sustainability. The Middle East and Africa region are gradually embracing AI in agriculture, with a focus on addressing water scarcity and extreme climatic conditions. AI solutions for precision irrigation and crop management are gaining traction in arid regions. Additionally, governments and international organizations are investing in AI-powered projects to improve agricultural practices and ensure food security in this region. Leading Key Players in the AI in Agriculture Industry: Key players in the market are actively engaged in several strategic initiatives to maintain their competitive edge. These initiatives include significant investments in research and development to enhance AI algorithms and machine learning models tailored for agriculture. Companies are also focusing on partnerships and collaborations with agricultural technology firms, research institutions, and government agencies to expand their market reach and access to valuable data sources. Moreover, they are launching new AI-powered solutions and platforms that offer farmers advanced tools for crop monitoring, predictive analytics, and autonomous machinery. Additionally, key players are providing training and support services to educate farmers on the effective use of AI technologies in agriculture, fostering broader adoption. The market research report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include A.A.A Taranis Visual Ltd. Ag Leader Technology AgEagle Aerial Systems Inc. Bayer AG Deere & Company Gamaya Granular Inc. (DuPont de Nemours, Inc.) International Business Machines Corporation Raven Industries Inc. Trimble Inc. Oracle Corporation Wipro Limited (Please note that this is only a partial list of the key players, and the complete list is provided in the report.) Latest News: April, 2022: Deere & Company has formed a joint venture with GUSS Automation, LLC, in Kingsburg, California which is a pioneer in semi-autonomous orchard and vineyard sprayers. This joint venture allows Deere & Company to expand its portfolio of autonomous and semi-autonomous machinery, addressing the specific needs of orchard and vineyard operators. By combining their strengths, the companies aim to enhance productivity, reduce labor costs, and promote sustainable farming practices in specialized agricultural sectors. This partnership exemplifies the growing trend of agricultural equipment manufacturers collaborating with technology firms to bring cutting-edge solutions to farmers and growers. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global AI in agriculture market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global AI in agriculture market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global AI in agriculture market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global AI in agriculture market? 5. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the offering? 6. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the technology? 7. What is the breakup of the global AI in agriculture market based on the application? 8. What are the key regions in the global AI in agriculture market? 9. Who are the key players/companies in the global AI in agriculture market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 농업 시장의 AI : 제공 (소프트웨어, 하드웨어, 서비스로서의 AI, 서비스), 기술 (기계 학습, 컴퓨터 비전, 예측 분석), 애플리케이션 (정밀 농업, 농업 로봇, 가축 모니터링, 드론 분석, 노동 관리 및 기타) 및 지역 별 2024-2032 년] (코드 : IMA05FE-Z0184) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 농업 시장의 AI : 제공 (소프트웨어, 하드웨어, 서비스로서의 AI, 서비스), 기술 (기계 학습, 컴퓨터 비전, 예측 분석), 애플리케이션 (정밀 농업, 농업 로봇, 가축 모니터링, 드론 분석, 노동 관리 및 기타) 및 지역 별 2024-2032 년] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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