Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hatte im Jahr 2023 ein Volumen von über 1,94 Milliarden USD und soll bis 2036 auf über 30,48 Milliarden USD anwachsen, was einem CAGR von über 23,6 % während des Prognosezeitraums, also zwischen 2024 und 2036, entspricht. Im Jahr 2024 wird das Branchenvolumen für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft auf 2,31 Milliarden USD geschätzt. Das Wachstum des Marktes ist vor allem auf die zunehmende Nutzung intelligenter Sensoren in der Landwirtschaft und die steigende Nachfrage nach landwirtschaftlichen Erzeugnissen weltweit zurückzuführen. Laut der Weltbank machte die Landwirtschaft im Jahr 2018 4 Prozent des globalen Bruttoinlandsprodukts aus, in einigen Entwicklungsländern sogar mehr als 25 Prozent des BIP. Darüber hinaus besteht weltweit eine hohe Nachfrage nach Echtzeitüberwachung von Nutztieren, was den Einsatz fortschrittlicher KI-Lösungen wie Gesichtserkennung für Nutztiere und Bildklassifizierung mit Körperzustandsbewertung vorantreibt. Dies wiederum dürfte das Marktwachstum in naher Zukunft deutlich vorantreiben. Darüber hinaus wird erwartet, dass zunehmende staatliche Initiativen zur Nutzung von Drohnen zur Modernisierung landwirtschaftlicher Praktiken dem Markt in naher Zukunft reichlich Wachstumschancen bieten.
Wachstumstreiber
Herausforderungen
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Basisjahr |
2023 |
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Prognosejahr |
2024–2036 |
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CAGR |
23,6 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2023) |
1,94 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr (2036) |
30,48 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Geltungsbereich |
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Der Markt ist nach Technologie in maschinelles Lernen, Computervision und prädiktive Analytik segmentiert, wobei das Segment des maschinellen Lernens voraussichtlich den größten Anteil am globalen Markt für künstliche Intelligenz im Agrarbereich haben wird. Dies ist auf die zunehmende Nutzung von Lösungen auf Basis maschinellen Lernens durch landwirtschaftliche Organisationen und Landwirte auf der ganzen Welt zurückzuführen, um ihre landwirtschaftliche Produktivität zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil im Geschäftsbetrieb zu erlangen. Darüber hinaus wird auf der Grundlage des Angebots erwartet, dass das Softwaresegment im Prognosezeitraum den größten Anteil erlangen wird, was auf die zunehmende Nutzung von KI-Software zur Steigerung der landwirtschaftlichen Effizienz und die starke Integration mobiler Technologien in landwirtschaftliche Techniken zurückzuführen ist. Abgesehen davon wird auch die zunehmende Nachfrage nach Echtzeit-Datenmanagementsystemen das Wachstum des Marktsegments in naher Zukunft ankurbeln.
Unsere eingehende Analyse des globalen Marktes umfasst die folgenden Segmente:
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Nach Technologie |
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Nach Bereitstellung |
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Durch das Angebot |
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Nach Anwendung |
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Auf der Grundlage einer geografischen Analyse wird der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft in fünf große Regionen unterteilt: Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika sowie die Region Naher Osten und Afrika. Der Markt in der Asien-Pazifik-Industrie wird voraussichtlich bis 2036 den größten Umsatzanteil ausmachen, angetrieben durch die zunehmende Einführung von KI in der Landwirtschaft in Ländern wie Indien, China, Japan und Australien sowie den Eintritt großer Unternehmen in das Geschäft mit landwirtschaftlichen Lösungen in der Region. Darüber hinaus wird erwartet, dass wachsende Investitionen multinationaler Unternehmen, um das Bewusstsein für Farmanalytik und Datenwissenschaften unter Landwirten zu schärfen, das Marktwachstum der Region in den kommenden Jahren ankurbeln werden. Darüber hinaus wird erwartet, dass der Markt in Nordamerika im Prognosezeitraum den größten Anteil einnimmt, da Technologien wie maschinelles Lernen und IoT frühzeitig eingeführt werden und Computervision zunehmend für landwirtschaftliche Anwendungen wie Viehhaltung, Präzisionslandwirtschaft und Bodenmanagement eingesetzt wird. Im Jahr 2021 haben fast 80 Prozent aller Unternehmen in Nordamerika Technologie für maschinelles Lernen eingeführt. Mehr als 4 Prozent der selbsternannten Datenwissenschaftler oder Datenforscher in den USA arbeiten speziell als Ingenieure für maschinelles Lernen.
April 2021 – Trimble und HORSCH haben sich zusammengeschlossen, um Autonomie in der Landwirtschaft zu ermöglichen, mit dem Ziel, eine Zukunft für Arbeitsabläufe und autonome Maschinen in der Branche zu schaffen.
Januar 2019 – Microsoft Indien hat sich auf den Weg gemacht, KI-Sensoren auf landwirtschaftliche Felder zu bringen, mit dem Ziel, mithilfe von Smartphones die Erträge zu steigern und die Kosten zu senken.
Autorennachweise: Nilanjana Ray
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