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農業人工智慧市場規模及份額（按組件（硬體、軟體、服務）、技術、應用劃分）－全球供需分析、成長預測、統計報告（2026-2035年）

  • 报告编号: 3642
  • 发布日期: Sep 12, 2025
  • 报告格式: PDF, PPT

農業人工智慧市場展望：

2025年，農業人工智慧市場規模為30億美元，預計到2035年底將達到302億美元，在預測期（即2026-2035年）內，複合年增長率將達到26%。 2026年，農業人工智慧產業的規模估計為37億美元。

全球農業人工智慧正蓬勃發展，這主要得益於機器學習、電腦視覺和預測分析等先進技術在傳統農業中的應用。世界各國政府紛紛推出相關舉措，透過資金支持、技術援助和政策推動農業領域的數位轉型，促進人工智慧的應用。 2024年10月，日本國立農業食品研究機構（NARO）開發出日本首個農業專用生成式人工智慧，該人工智慧擁有豐富的農業知識，並在三重縣啟動了實驗研究。結果表明，該人工智慧在回答農業相關問題上的準確率比通用人工智慧高出40%。此舉旨在促進農業永續發展，並透過技術知識轉移解決農業人口老化問題。

以市場為導向的技術創新者，例如迪爾公司、微軟公司、拜耳公司和IBM公司，透過建立策略聯盟、投資研發和創建整合平台來推動市場創新。這些公司與農業社區和農業研究機構合作，開發適合各種作物管理需求的客製化人工智慧解決方案。 2023年6月，迪爾公司透過整合太空技術、人工智慧（AI）和先進的數據分析，為農民提供可操作的信息，從而革新了精準農業。借助衛星影像，該公司能夠更有效地監測作物、評估田間狀況並優化資源分配，從而提高產量。

Artificial Intelligence in Agriculture Market Size
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成長驅動因素

  • 高科技精準農業解決方案提升作物管理效率：先進的人工智慧驅動精準農業解決方案，透過即時分析和自動化決策，幫助農民優化水、農藥和肥料等資源的利用。先進的系統能夠實施變數施肥技術，根據田間差異和作物需求，在種植季節自動調整投入。 2024年12月，AGCO公司透過PTx品牌展示了一套突破性的精準農業解決方案，協助農民提升產量和生產力。作為唯一一家成功將精準播種和PTx Trimble技術應用於幾乎所有品牌和型號農機設備的公司，PTx能夠幫助農民以更少的投入獲得更高的產出。這種優先改造的模式最大限度地擴大了潛在市場，加速了技術普及，從而為農民帶來更高的利益。
  • 政府投資措施推動技術應用：全球政府資助項目和政策框架透過撥款、補貼和技術援助計劃，支持人工智慧在農業領域的廣泛應用。策略性的公私合作關係促進了知識共享和技術轉讓，使包括小農戶在內的各種農業經營者都能受益。 2025年8月，美國國家科學基金會在日本科學技術振興機構（JST）、印度農業研究理事會（ICAR）和澳洲聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）的支持下，啟動了AI-ENGAGE（推進創新賦能下一代農業）計畫。該計劃旨在讓農民利用配備經濟實惠的傳感器、機器人和人工智慧技術的應用程序，獲取有關水、肥料和病蟲害需求的精準即時資訊。
  • 數據驅動的決策正在變革農場運作：人工智慧驅動的分析軟體能夠處理來自氣象站、土壤感測器和作物監測系統等多種管道的大量農場數據，從而為理想的農場決策提供切實可行的建議。 2023年10月，DigiFarm的雲端原生精準農業軟體獲得了Oracle公司在Oracle雲端基礎設施上的支持，使農民和農業企業能夠利用高解析度衛星影像自動識別田地邊界，並運用神經網路模型計算播種面積。預測演算法不斷提高預測精度，同時為營運調整和資源最佳化提供即時建議。

人工智慧模型在植物病蟲害檢測的準確性

AI模型/系統名稱

作物/範圍

報告準確率（%）

關鍵技術

CNN模型

25種不同的植物

99.53%

卷積神經網路（CNN）

ResNet-50

常見植物病蟲害

95.61%

ResNet-50（深度殘差網路）

PlantDoc

13種植物

-

電腦視覺/深度學習

害蟲專家系統

小麥和大米

-

人工神經網路、遺傳演算法、電腦視覺

替代診斷方法

一般的

約75%

傳統實驗室/目視分析

來源：PMC

人工智慧技術在農業領域的開發與部署

農業領域機器人和數位技術的應用正在迅速發展，正從研究和有限的試驗階段邁向更廣泛的商業化應用。雖然像GPS導航機械這樣的技術現在已經很普及，但目前只有2%到4%的農業經銷商使用自主田間機器人進行除草和作物巡查等作業。然而，預計未來這一比例將顯著增長，到2024年，將有近五分之一的經銷商提供機器人作物巡查服務，這標誌著農業正向自動化和精準農業解決方案發生重大轉變。

來源：DOI

挑戰

  • 技術整合的複雜性阻礙了其大規模應用：複雜的AI模型需要複雜的技術基礎設施和專業知識才能在各種類型的農業作業中有效實施和維護。大多數農場缺乏必要的技術能力和基礎設施，無法將先進的AI系統有效地整合到現有設備和管理系統中。農村地區的農民往往面臨網路連接不良和技術支援服務不足的問題，這阻礙了AI的有效部署和應用。因此，需要投入大量資金用於培訓和教育項目，以幫助農民掌握釋放AI潛力所需的知識。此外，還需要開發一套更易於取得且更具適應性的AI解決方案，以便在農業領域中廣泛應用。
  • 科技應用受到資料安全和隱私問題的阻礙：農業人工智慧解決方案會收集大量個人化的農場數據，例如田間設定、作物產量和農業實踐，這對農民的隱私和資料安全造成了嚴重威脅。農業數據和控制系統的安全漏洞會進一步威脅農業實踐和糧食安全基礎設施。 2023年7月，美國國家標準與技術研究院（NIST）發布了關於建立國家測試農場物聯網（IoT）網路的指南，旨在提高農業產量並推廣永續農業實踐。具體應用領域包括產量預測、病蟲害管理、疾病管理、灌溉計畫和供應鏈優化。

農業人工智慧市場規模及預測：

報告屬性 詳細資訊

基準年

2025

預測年份

2026-2035

複合年增長率

26%

基準年市場規模（2025 年）

30億美元

預測年份市場規模（2035 年）

302億美元

區域範圍

  • 北美洲（美國和加拿大）
  • 亞太地區（日本、中國、印度、印尼、馬來西亞、澳洲、韓國、亞太其他地區）
  • 歐洲（英國、德國、法國、義大利、西班牙、俄羅斯、北歐、歐洲其他地區）
  • 拉丁美洲（墨西哥、阿根廷、巴西、拉丁美洲其他地區）
  • 中東和非洲（以色列、海灣合作委員會北非地區、南非、中東和非洲其他地區）
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農業人工智慧市場細分：

組件細分分析

預計在預測期內，軟體領域將佔據54%的市場份額，這主要得益於對基於人工智慧的分析平台、機器學習演算法和資料管理系統日益增長的需求。軟體解決方案為處理農業數據、開發預測分析以及為不同的農業應用實現自動化決策奠定了基礎。先進的軟體平台整合了包括衛星數據、感測器網路和氣象數據在內的各種數據流，從而提供全面的端到端農場管理。例如，AGCO公司於2023年11月採用模組化設計整合了基於人工智慧的雜草和作物識別功能，使其能夠輕鬆適應不同的耕作條件和作物。該公司的永續發展報告重點關注精準農業解決方案，在作物生長週期的每個階段提供針對性的解決方案，幫助農民在保持田地健康和實現最大產量的同時，減少化肥、農藥和其他投入的使用。

技術細分分析

由於強大的演算法在解析複雜的農業數據並產生可執行的洞察方面發揮著至關重要的作用，機器學習和深度學習領域預計將佔據 45% 的市場份額。這些技術能夠實現更精細的模式識別、預測分析和自動化決策，將傳統的耕作方式轉變為資料驅動型作業。機器學習模型透過資料處理和回饋循環不斷學習改進，並持續為作物管理和資源最佳化提供越來越精準的建議。 Trimble 公司於 2023 年 10 月從巴黎新創公司 Bilberry 收購了人工智慧和植物級噴灑技術，從而革新了作物保護領域。此技術展現了機器學習演算法在優化農業投入品施用方面的強大控制力，同時也提高了作物保護的有效性。

應用細分市場分析

預計到2035年，精準農業領域將佔據38%的市場份額，這主要得益於針對特定地點的作物管理方法的廣泛應用，這些方法能夠優化資源利用和收益。精準農業解決方案利用人工智慧技術解讀田間差異，並根據作物和土壤的精確狀況，提供量身訂製的施肥、灌溉和病蟲害防治建議。微軟公司在2023年3月強調了人工智慧在幫助農民跟上永續糧食生產步伐方面所發揮的作用，透過數據和人工智慧提升農民的能力和智慧，使他們能夠做出明智的決策，以最小的資源消耗（例如水和肥料）實現產量最大化。微軟的願景是消除猜測，代之以數據和人工智慧，因為儘管農民擁有數十年甚至幾代人積累的獨特知識，但關於是否施肥以及在哪裡施肥的決策仍然很大程度上依賴於粗略的估計。

我們對農業人工智慧市場的深入分析涵蓋以下幾個面向：

部分

子段

成分

  • 軟體
  • 硬體
  • 服務

科技

  • 機器學習與深度學習
  • 預測分析
  • 電腦視覺

應用

  • 精準農業
  • 無人機分析
  • 農業機器人
  • 牲畜監測
  • 勞動管理
Vishnu Nair
Vishnu Nair
全球業務發展主管

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農業人工智慧市場—區域分析

北美市場洞察

預計北美在預測期內將維持36.4%的市場份額，鞏固其在農業人工智慧應用領域的領先地位。該地區擁有先進的技術基礎設施、高水準的研發投入以及完善的政府支持計劃，這些都為促進農業數位轉型提供了有力保障。各大科技公司與農業機構合作，共同開發尖端人工智慧解決方案，以應對農業領域的許多挑戰，例如精準作物管理、自主農機和預測分析等。

美國農業人工智慧市場在全球成長的驅動力主要來自美國農業部（USDA）、國家科學基金會（NSF）和聯邦政府的全面支持，這些支持為研究、開發和技術實施計畫提供了大量資金。微軟、IBM和甲骨文等美​​國公司對服務國內和國際市場的農業人工智慧平台進行了大量投資。 2023年，美國農業部下屬的國家食品與農業研究所（NIFA）資助了多項人工智慧計劃，其中包括農業與食品研究計劃（AFRI），該計劃專注於以人工智慧為核心的農業系統研究，重點是自主機器人開發和智慧感測。

在加拿大政府大力推動技術應用、促進研究合作以及在不同農業區域建立創新網路的背景下，加拿大農業人工智慧市場呈現穩定成長態勢。省級和國家級計畫為人工智慧的應用提供資金支持，優先考慮永續農業實踐和提高產量。 2025年6月，加拿大政府透過國家研究委員會（NRC）啟動了“人工智慧提升生產力挑戰計畫”，旨在加速人工智慧在加拿大清潔技術、農業和製造業領域的應用，從而提高生產力、效率和盈利能力。該計劃專注於將技術成熟度（TRL）較高的項目推向市場，並利用在實際運行環境中驗證的基於人工智慧（AI）的原型進行驗證。

亞太市場洞察

亞太地區農業人工智慧市場預計將在2026年至2035年間以21%的複合年增長率成長，這主要得益於快速的數位轉型、政府扶持計畫以及不同區域經濟體對智慧農業技術的日益普及。該地區政府在農業現代化、技術基礎建設以及農民人工智慧應用技能提升方面投入大量資金。大規模農業生產和新興農業經濟體對人工智慧驅動的作物管理、資源效率和供應鏈優化解決方案的需求龐大。

中國農業人工智慧市場正蓬勃發展，這得益於政府為推動智慧農業發展而製定的全面規劃，以及對農業技術基礎設施和研究項目的大量投入。 2025年3月，貴陽市政府宣布，國營企業貴陽農業投資集團（GAIG）升級了其智慧農業投資平台，整合了DeepSeek人工智慧模型，為農民提供精準、高效、便利的農業生產指導。該平台提供人工智慧驅動的製造和營運數據治理、智慧法律檢索以及多模態視覺化互動等應用，從而推動更深層的技術創新，並與產業發展實現更緊密的整合。

在政府主導的數位轉型措施以及對農業科技發展和農民援助計畫的策略性投資下，印度農業人工智慧市場呈現快速成長態勢。印度政府透過大規模的資金支援、基礎設施建設以及針對精準農業、作物監測和供應鏈管理等端到端農業問題的合作研究項目，積極推動人工智慧的應用。 2025年7月，在聯邦部長和印度理工學院羅帕爾分校農業人工智慧卓越中心（AI COE）Annam AI的支持下，印度政府在梅魯特啟動了農業科技創新中心。該中心配備了物聯網感測器、智慧灌溉系統、自動化技術和即時分析平台，旨在實現精準農業和永續耕作。

歐洲市場洞察

預計在2026年至2035年間，歐洲將持續發展，這得益於支持永續農業的綜合監管框架、廣泛的研發投入以及支持農業各領域數位轉型的策略流程。歐盟共同農業政策為高水準的技術應用提供資金支持，同時促進環境永續性和精準農業方法。一體化的供應鏈、先進的生產設施和先進的監管框架為技術整合和數據交換項目提供了支持，從而使市場受益。

英國農業人工智慧市場正經歷顯著成長，這主要得益於政府大力支持農業創新、永續發展和各項農業實踐的各項計畫。策略性政策幹預措施包括投資技術開發、進行研究合作以及製定農民培訓計劃，以促進人工智慧的大規模應用。 2024年4月，英國政府啟動了「擴大農業數位化、人工智慧和創新投資」（SAIDAI）計劃，旨在擴大和支持具有變革潛力的數位化農業創新，並收集有效案例，以了解哪些方法有效、在哪些地區有效以及適用於哪些人群。該計劃鼓勵發展中國家建立更一體化、永續和韌性的農業食品體系，透過提高產量、減少收穫後損失和改善供應鏈，提供健康安全的食品。

德國農業人工智慧產業的發展依賴於先進的生產能力、龐大的研究設施以及政府對農業技術創新和發展計畫的大力支持。德國的研究機構與科技公司緊密合作，開發用於精準農業、自動化和永續農業的先進人工智慧解決方案。 2025年8月，德國聯邦農業部透過與耶路撒冷希伯來大學（HUJI）和慕尼黑工業大學（TUM）的聯合研究項目，資助了一項名為「從基層做起：農民對農業人工智慧的看法」的合作研究項目。該計畫旨在探討農民如何看待和使用人工智慧技術，以及他們的觀點如何影響技術的採納和管理預期，這對全球糧食安全具有重要意義。

Artificial Intelligence in Agriculture Market Share
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農業人工智慧市場主要參與者：

    農業人工智慧市場競爭異常激烈，既有迪爾公司、微軟公司、IBM公司、拜耳公司、AGCO公司等老牌科技巨頭，也有甲骨文公司和思科系統公司等科技巨頭。各公司在機器學習演算法、數據分析平台和提供端到端農場解決方案的綜合農業管理系統方面不斷創新，展開激烈競爭。策略合作、併購和聯合研究計畫不僅鞏固了技術基礎，還在各個農業領域建立了市場地位和客戶群。

    最新市場趨勢表明，強勁的創新活動和策略合作正在推動人工智慧能力的提升，並拓展農業領域眾多應用的市場機會。產業領導者持續開發創新產品並建立聯盟，以提陞技術能力並鞏固競爭地位。 2025年7月，拜耳公司與AWS合作，共同打造新一代MLOps服務，該服務可管理大規模數據科學運營，滿足農業分析需求，助力拜耳實現到2050年作物產量增長50%的目標。此次合作支持永續農業原則，透過採用自然方法改善土壤健康，建構健康的生態系統，同時提高糧食產量，並透過整合端到端數據科學創新和基於人工智慧的農業解決方案來修復環境。

    以下是一些農業人工智慧領域的領導企業：

    • 迪爾公司
      • 公司概況
      • 商業策略
      • 主要產品
      • 財務業績
      • 關鍵績效指標
      • 風險分析
      • 最新進展
      • 區域影響力
      • SWOT分析
    • Trimble公司
    • IBM公司
    • 微軟公司
    • AGCO公司
    • 拜耳股份公司
    • 甲骨文公司
    • 思科系統公司
    • 西門子股份公司
    • 三星電子有限公司

最新動態

  • 2025年1月，迪爾公司透過先進的電腦視覺和感測器融合系統，擴展了人工智慧驅動的設備功能，該系統能夠根據即時分析自動調整設備設定。現代約翰迪爾拖拉機和聯合收割機能夠檢測並響應土壤狀況和作物健康狀況的變化，並透過直覺的平台儀錶板提供駕駛室內和遠端指導。
  • 2024年5月，微軟公司宣布與泰國皇家政府建立策略合作夥伴關係，旨在促進泰國農業科技產業發展，包括建立新的資料中心和人工智慧培訓計畫。微軟的人工智慧技術透過精準農業、自動化機械、預測模型和優化資源管理來提高農業效率，其影響遍及亞太地區，包括馬來西亞、印尼、越南、日本、澳洲、新加坡和台灣。
  • Report ID: 3642
  • Published Date: Sep 12, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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常见问题 (FAQ)

預計到 2025 年，人工智慧在農業領域的產業規模將達到 30 億美元。

2025年全球農業人工智慧市場規模為30億美元，預計到2035年底將達到302億美元，在預測期（即2026-2035年）內將以26%的複合年增長率成長。 2026年，農業人工智慧產業規模將達37億美元。

市場上的主要參與者有：迪爾公司、天寶公司、IBM公司、微軟公司、AGCO公司、拜耳公司、甲骨文公司、思科系統公司、西門子公司、三星電子有限公司。

預計在預測期內，軟體領域將引領農業人工智慧市場。

預計在預測期內，北美將主導農業人工智慧市場。

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Dhruv Bhatia
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