KI im Agrarmarkt Größe und Ausblick, 2024-2032

Marktübersicht

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft wurde im Jahr 2023 auf 1,63 Milliarden USD geschätzt. Bis 2032 soll er voraussichtlich 7,15 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum (2024–2032) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 20,2 % aufweisen. Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft nutzt kognitive Technologie, um die Lern-, Denk-, Verständnis- und Interaktionsfähigkeiten der Landwirtschaft zu verbessern.

Künstliche Intelligenz (KI) wird heute im Agrarsektor häufig eingesetzt, um die Ernteerträge ohne Qualitätseinbußen zu steigern. Aufgrund der verstärkten Forschung und Entwicklung hochentwickelter Robotertechnologie in der Landwirtschaft hat sich die Aufmerksamkeit der Landwirte von konventionellen Anbautechniken auf die Verfeinerung des Produkts durch verbesserte Anbaumethoden wie Drohnen, automatisierte Systeme und Roboter verlagert. Infolgedessen wenden Landwirte heute fortschrittlichere Techniken an. Aufgrund der steigenden Nachfrage investieren Landwirte in effizientere Anbaumethoden, was die Implementierung automatisierter Anbausysteme erforderlich macht.

Marktdynamik

Globale KI in der Landwirtschaft Markttreiber

Steigender Bedarf an Echtzeitüberwachung von Nutztieren

Einer der wichtigsten Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft ist der wachsende Bedarf an Viehbestandsüberwachung. Milchviehbetriebe können nun mithilfe fortschrittlicher KI-Technologien wie Gesichtserkennung für Tiere und Bildklassifizierung zusammen mit Körperzustandsbewertung und Fütterungsmustern alle Verhaltensmerkmale einer Herde individuell überwachen. Dies hat das Potenzial, eine revolutionäre Veränderung in der Sichtweise der Landwirte auf Ackerland zu bewirken, sowohl in Bezug auf Zeit als auch Aufwand. Darüber hinaus setzen Landwirte zunehmend maschinelles Sehen ein, um Fellmuster und Gesichtsmerkmale zu unterscheiden, Wasser- und Nahrungsaufnahme zu überwachen, Körpertemperatur aufzuzeichnen und das Verhalten zu verfolgen, um den Gesundheitszustand ihres Viehs im Auge zu behalten.

Globale Marktbeschränkung für KI in der Landwirtschaft

Mangelnde Erfahrung mit neuen Technologien

Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen den landwirtschaftlichen Sektoren der Industrie- und Schwellenländer zu erkennen. Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft könnte an manchen Orten hilfreich sein, aber es könnte schwierig sein, sie in Gegenden zu verkaufen, in denen so etwas noch ungewöhnlich ist. Die meisten Landwirte werden bei der Umsetzung Unterstützung benötigen. Landwirte betrachten KI häufig als auf den digitalen Bereich beschränkt. Sie erkennen möglicherweise nicht, wie diese Technologie ihre Fähigkeit zur Bewirtschaftung des Landes verbessern kann. Das liegt nicht daran, dass sie altmodisch sind oder Angst vor Veränderungen haben. Ihre Ablehnung rührt von mangelndem Wissen über die praktische Anwendung von KI-Tools her. Technologieanbieter müssen jedoch noch viel tun, um Landwirte bei der ordnungsgemäßen Umsetzung von KI zu unterstützen.

Globale Marktchancen für KI in der Landwirtschaft

Die Zahl der landwirtschaftlichen Arbeitskräfte nimmt stetig ab

Ein Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, alternde Landwirte und jüngere Generationen, die die Landwirtschaft unattraktiv finden, tragen alle zum Abschwung bei und fördern den Trend hin zu automatisierten landwirtschaftlichen Betrieben. Da die Zahl der in der Landwirtschaft Beschäftigten weiter sinkt, investieren öffentliche und kommerzielle Einrichtungen zunehmend in auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Automatisierungslösungen, um den Arbeitskräftemangel zu lindern. Die Industrieländer sind von diesem Abwärtstrend nicht immun. Der Agrarsektor in Asien und im Pazifik leidet aufgrund der alternden Bevölkerung unter einem schweren Arbeitskräftemangel. Aufgrund der oben genannten Ursachen wird erwartet, dass der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft in den nächsten Jahren florieren wird.

Regionalanalyse

Nordamerika dominiert den Weltmarkt

Nordamerika ist der bedeutendste Anteilseigner am globalen Markt für künstliche Intelligenz im Agrarbereich und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich wachsen. Steigende verfügbare Einkommen, laufende Finanzierung der Automatisierung, große Investitionen in das Internet der Dinge und eine wachsende Betonung der heimischen Entwicklung von KI-Geräten durch die Regierungen sind allesamt Kennzeichen der nordamerikanischen Wirtschaft. Der Markt profitiert auch von verschiedenen Anbietern landwirtschaftlicher Technologie, die an Lösungen für künstliche Intelligenz forschen. Künstliche Intelligenz (KI) wird voraussichtlich eine technologische Revolution in der Zukunft der landwirtschaftlichen Techniken in der Region einleiten, wobei Drohnen, Roboter und intelligente Überwachungssysteme in der Forschung und bei Feldversuchen eingesetzt werden. Darüber hinaus wird erwartet, dass der regionale Markt durch den zunehmenden Einsatz von KI-gestützten Technologien im Agrarsektor angetrieben wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsende Popularität von Geräten des Internets der Dinge (IoT) in der Landwirtschaft den weltweiten Markt für künstliche Intelligenz im Agrarbereich in der Region ankurbeln wird.

Der asiatisch-pazifische Raum dürfte im Prognosezeitraum wachsen. Die rasante Expansion ist auf die zunehmende Nutzung von KI-Tools in der Landwirtschaft zurückzuführen. Indien und China, zwei der am schnellsten wachsenden Volkswirtschaften der Welt, nutzen Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie Fernüberwachung und prädiktive Analyse im Lebensmittelgeschäft. Darüber hinaus veranlasst die wachsende Nachfrage dieser Volkswirtschaften nach Smart Cities die Agrarunternehmen, KI-gestützte Lösungen und Dienste zu implementieren. In China ist ein deutlicher Anstieg der Einführung von KI-Lösungen in der Landwirtschaft in der Region zu verzeichnen, was hauptsächlich auf den Eintritt der Alibaba Group in den Markt für Agrarlösungen mit ihrer KI-Technologie zurückzuführen ist, die Kleinbauern im Land unterstützt.

KI wird für den Anbau von Reihenkulturen eingesetzt. Der Roboter jätet Reihenkulturen so effektiv, dass nur ein Zwanzigstel der Herbizidmenge benötigt wird. Das European Soil Data Centre ist Europas thematischer Schwerpunkt für bodenbezogene Daten. Sein Zweck ist es, als zentrales Repository für alle relevanten Bodendaten und -informationen auf europäischer Ebene zu fungieren. Die zunehmende Popularität von KI in der Landwirtschaft ist auf die weit verbreitete Einführung von KI- und computergestützten Überwachungs- und Berichtstechnologien für Innen- und Außenfelder zurückzuführen. Mit über tausend betriebenen Indoor-Farmen in Deutschland und der Expansion in andere europäische Länder steigt die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft.

Aufgrund der zunehmenden Beliebtheit von KI-gestützten Systemen, die Deep-Learning-Methoden verwenden, wird für LAMEA ein moderates Wachstum prognostiziert. Der globale KI-Markt im Agrarbereich wird voraussichtlich mit atemberaubender Geschwindigkeit wachsen, da Anwendungen, die IoT und KI kombinieren, wie prädiktive Analysen, maschinelles Lernen und andere, immer häufiger zum Einsatz kommen. Trotz der Fortschritte, die in den letzten zwei Jahrzehnten bei landwirtschaftlichen Innovationsinitiativen erzielt wurden, besteht weiterhin dringender Bedarf, die Infrastruktur für landwirtschaftliche Forschung, Technologie und Innovation zu stärken, um diese Probleme zu lösen.

Segmentanalyse

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft ist nach Komponente, Technologie und Anwendung segmentiert.

Der Markt ist nach Komponenten weiter in Hardware, Software und Dienstleistungen segmentiert.

Das Hardwaresegment umfasst eine Vielzahl von Robotergeräten, Drohnen, Kameras und Sensoren, die in KI-gestützten landwirtschaftlichen Anwendungen eingesetzt werden. Dazu gehören Bodensensoren, die Bodeneigenschaften wie Feuchtigkeit und Nährstoffe überwachen. Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) oder Drohnen zur Datenerfassung aus der Luft, autonome landwirtschaftliche Geräte und landwirtschaftliche Roboter sowie Kameras zur Überwachung von Ernte und Viehbestand mit Computer-Vision-Funktionen. Die Hardwarekomponente erleichtert die Erfassung von Echtzeitdaten aus der Umgebung, die anschließend mithilfe von KI-Algorithmen verarbeitet und analysiert werden. Die zunehmende Einführung landwirtschaftlicher Automatisierungs- und Präzisionslandwirtschaftstechniken treibt die Nachfrage nach fortschrittlicher Hardware auf dem KI-Markt in der Landwirtschaft an.

KI im Agrarmarkt wird vom Softwaresegment dominiert, der am schnellsten wachsenden und größten Komponente. Es umfasst KI-gestützte Analyseplattformen, die Sensordaten analysieren und Erkenntnisse liefern, maschinelle Lernalgorithmen zur Vorhersage von Ernteerträgen, Schädlingsbefall und anderen Faktoren, Computer-Vision-Software zur Überwachung von Pflanzen und Vieh sowie Entscheidungsunterstützungssysteme, die die effektivsten landwirtschaftlichen Praktiken vorschlagen. Microsoft, IBM und Deere & Company gehören zu den bedeutendsten Akteuren in diesem Sektor und bieten KI-gestützte landwirtschaftliche Softwarelösungen an. Einer der Hauptfaktoren für die Einführung von KI-Software ist ihre Fähigkeit, landwirtschaftliche Abläufe zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu automatisieren.

Das Dienstleistungssegment umfasst Beratung, Integration und Wartungsunterstützung und bietet Landwirten damit die Möglichkeit, KI-gesteuerte Technologien effektiv zu implementieren und zu verwalten. Dazu gehören auch KI-Schulungsprogramme, Datenmanagement und Analysetools zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen sowie die Entwicklung von KI-Lösungen, die auf die Anforderungen der Landwirtschaft zugeschnitten sind. Die wachsende Nachfrage nach Ernteüberwachung und Ertragsprognosen aus der Präzisionslandwirtschaft, da diese Dienstleistungen dazu beitragen, landwirtschaftliche Prozesse und die Ressourcennutzung auf der Grundlage der Fortschritte in der KI zu optimieren, wirkt als Wachstumstreiber für dieses Segment.

IBM, Microsoft, Trimble usw. sind die wichtigsten Akteure in diesem Segment.

Der Markt ist nach Technologie weiter segmentiert in maschinelles Lernen, Deep Learning, Predictive Analytics und Computer Vision.

Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen bilden die Grundlage zahlreicher KI-Anwendungen in der Landwirtschaft. Diese Technologien erleichtern die Untersuchung umfangreicher Datensätze, um Muster und Erkenntnisse zu erkennen, die zur Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft genutzt werden können. ML-Modelle können historische Daten zu Ernteerträgen, Wettermustern, Bodenbedingungen und anderen Faktoren analysieren, um zukünftige Erträge vorherzusagen. Beispiele für kritische Anwendungsfälle sind: Durch die Analyse von Bildern von Drohnen oder bodengestützten Sensoren können Deep-Learning-Algorithmen frühe Anzeichen von Schädlingen oder Krankheiten in Nutzpflanzen erkennen. ML kann Verhaltensänderungen bei Nutztieren erkennen, die auf gesundheitliche oder andere Probleme hindeuten können. Maschinelles Lernen ist aufgrund seiner Fähigkeit, kontinuierlich aus Daten zu lernen und sich weiterzuentwickeln, ein wirksames Instrument zur Optimierung landwirtschaftlicher Betriebe.

Predictive Analytics verwendet Data-Mining-Techniken und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorherzusagen. Im Agrarsektor prognostiziert Predictive Analytics kurzfristige Wettermuster durch die Analyse meteorologischer Daten, Satellitenbilder und anderer Eingaben. Ein effizienterer Bewässerungsplan wird durch die Vorhersage des Bodenfeuchtigkeitsniveaus und des Wasserbedarfs der Pflanzen erreicht. Optimale Pflanzstrategien werden durch die Prognose der Marktnachfrage, der Erträge und anderer Faktoren bestimmt. Anstatt sich auf historische Durchschnittswerte oder Vermutungen zu verlassen, ermöglicht Predictive Analytics den Erzeugern, proaktive, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Computer Vision nutzt KI-Algorithmen, um Bilder und Videos von Kameras oder Drohnen zu analysieren und Echtzeiteinblicke in den Gesundheitszustand von Nutzpflanzen, die Erkennung von Schädlingen und die Überwachung von Nutztieren zu liefern. Mithilfe von Computer Vision können Landwirte in Echtzeit detaillierte Daten über das Wachstum von Nutzpflanzen, die Bodenbeschaffenheit und Schädlingsbefall sammeln. Diese Technologie verbessert die Effizienz der landwirtschaftlichen Bewirtschaftung, indem sie Aufgaben wie die Verbesserung der Bewässerung, das Versprühen von Herbiziden oder Insektiziden und die Krankheitserkennung automatisiert. Blue River Technology hat die „See & Spray“-Technologie entwickelt, die Computer Vision und maschinelles Lernen nutzt, um Herbizide nur auf Unkraut zu sprühen und so die Nutzpflanzen zu schonen.

Verbesserte Ernteüberwachung und Krankheitserkennung sowie die Forderung nach erhöhter landwirtschaftlicher Produktivität und Effizienz treiben das Wachstum dieses Segments voran. Gamaya, Blue River Technology, Taranis usw. sind wichtige Marktteilnehmer im Computer Vision-Segment.

Der Markt ist nach Anwendung weiter segmentiert in Präzisionslandwirtschaft, Drohnenanalytik, Agrarroboter, Viehüberwachung und andere.

Präzisionslandwirtschaft ist die umfassendste und am schnellsten wachsende Implementierung von KI im Agrarsektor. Dabei werden modernste Technologien wie KI-Algorithmen, Sensoren und GPS eingesetzt, um Erträge zu steigern und landwirtschaftliche Praktiken zu optimieren. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählen prädiktive Analysen zur Prognose und Planung von Ernteerträgen, automatisierte Leitsysteme für landwirtschaftliche Geräte zur Reduzierung von Überschneidungen und Maximierung der Effizienz sowie die variable Ausbringung von Betriebsmitteln wie Düngemitteln und Pestiziden basierend auf den Anforderungen von Boden und Ernte. Durch Präzisionslandwirtschaft können Landwirte ihre Produktivität optimieren, indem sie die richtige Menge an Betriebsmitteln zur richtigen Zeit und am richtigen Ort ausbringen und so Abfall und Umweltbelastung minimieren.

Mit Kameras und Sensoren ausgestattete Drohnen werden in der Landwirtschaft immer häufiger eingesetzt, um aus der Luft Daten über den Zustand von Boden und Pflanzen zu sammeln. KI-gestützte Analyseplattformen können diese Daten verarbeiten, um frühe Anzeichen von Schädlingen, Krankheiten oder Nährstoffmängeln zu erkennen, den Gesundheitszustand und das Wachstumsstadium von Pflanzen zu bewerten, um das Management zu optimieren, und hochauflösende Karten von Feldern für Anwendungen in der Präzisionslandwirtschaft zu erstellen. Drohnenanalysen bieten Erzeugern eine Vogelperspektive auf ihre Betriebe und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Landwirtschaftsroboter sind darauf ausgelegt, verschiedene landwirtschaftliche Tätigkeiten mit hoher Präzision und Effizienz auszuführen, wodurch der Bedarf an Handarbeit reduziert und die Gesamtproduktivität gesteigert wird. Roboter sind an landwirtschaftlichen Tätigkeiten wie Pflanzen, Ernten, Bodenuntersuchungen und Unkrautjäten beteiligt. Roboter nutzen KI, um Felder zu navigieren, Pflanzen zu identifizieren und präzise Aktionen wie Säen, Pestizidanwendung und Ernte auszuführen. Zu den wichtigsten Faktoren gehören Betriebseffizienz, geringere Arbeitskosten und optimierte Ernteerträge durch die Gewährleistung präziser und zeitgerechter landwirtschaftlicher Abläufe. Wichtige Akteure wie John Deere und Agrobot treiben die Weiterentwicklung von Roboterlösungen voran, die auf die Bedürfnisse der Landwirtschaft zugeschnitten sind.

Das Segment Viehbestandsüberwachung nutzt fortschrittliche Technologien, um das Management und die Produktivität von Viehbetrieben zu verbessern. Bei der Viehbestandsüberwachung kommen Tools wie tragbare Sensoren, Computervision und Algorithmen für maschinelles Lernen zum Einsatz, die eine Echtzeitüberwachung der Gesundheit und die Früherkennung von Krankheiten ermöglichen und so das Wohlergehen der Tiere verbessern und Verluste reduzieren. KI optimiert auch Fütterung, Zucht und Lebensbedingungen durch die Analyse von Daten, was zu einer höheren Produktivität und Effizienz führt. Dieser automatisierte überwachte Prozess ermöglicht die optimale Ressourcenverteilung, reduziert die Arbeitskosten und verbessert das Wohlergehen der Tiere. Das Viehbestandssegment wird voraussichtlich wachsen, da die Nachfrage nach nachhaltigen und effizienten landwirtschaftlichen Praktiken steigt. Wichtige Akteure sind Allflex Livestock Intelligence, GEA Cowscout, Cainthus usw.

jüngsten Entwicklungen

• April 2023 – IBM und Texas A&M AgriLife haben zusammengearbeitet, um Landwirten Erkenntnisse über den Wasserverbrauch zu liefern, die die landwirtschaftliche Produktivität steigern und gleichzeitig die wirtschaftlichen und ökologischen Kosten senken können. Texas A&M AgriLife und IBM werden Liquid Prep einführen und ausbauen, eine Technologielösung, die Landwirten in trockenen Teilen der Vereinigten Staaten hilft, zu entscheiden, „wann sie gießen“.
• Mai 2022 – AGRA und Microsoft haben ihre Zusammenarbeit erweitert, um die digitale Transformation der Landwirtschaft zu unterstützen. AGRA und Microsoft haben in Davos eine Absichtserklärung für die zukünftige Zusammenarbeit über ihr Africa Transformation Office unterzeichnet. Die Organisationen werden den Erfolg einer früheren Partnerschaft aus dem Jahr 2019 nutzen, die zur Entwicklung des AgriBot führte.
• Oktober 2022 – Thermo Fisher Scientific Inc. , der weltweit größte Anbieter von wissenschaftlichen Instrumenten und Dienstleistungen, hat einen endgültigen Deal zum Kauf von The Binding Site Consortium, einem Marktführer im Bereich Spezialdiagnostik, von einer von Nordic Capital geführten Investorengruppe bekannt gegeben.
• September 2022 – AgroCares gab eine Partnerschaft zur Integration der Hochleistungshardware von trinamiX in die Nährstoffscanner-Lösung der nächsten Generation von AgroCares bekannt, eine Lösung der nächsten Generation für die Nährstoffanalyse vor Ort. TrinamiX basiert auf mobiler NIR-Spektroskopie und kombiniert robuste Hardware mit flexibler Software, um die Entscheidungsfindung vor Ort in verschiedenen Branchen bei Nährstofftests vor Ort zu verbessern.