규모, 점유율, 과거 및 미래 데이터 및 CAGR 기준 농업 시장의 AI 상위 기업 | 유리한 시장 조사 시장 보고서

시장 개관:

농업 시장의 글로벌 AI는 2021년에 11억 달러로 평가되며 예측 기간 동안 CAGR 25.1%로 2028년까지 42억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 주요 시장 성장 동력은 세계화의 증가와 농업 산업의 새로운 첨단 기술 사용 증가로 나타날 것입니다. 고품질 농산물에 대한 수요 증가, 정교한 농업 도구 및 기술을 장려하는 정부 프로그램 및 정책 장려, 산업화 확대는 시장 가치를 악화시킬 것입니다. 연구 개발 활동 수행과 관련된 비용 상승과 농업 농장에서의 드론 사용 증가로 인해 시장은 계속 확장될 것입니다.

딥 러닝 기술을 활용한 농업 수확량 향상을 위한 정보 관리 시스템 및 혁신 기술의 사용 증가는 농업 관련 인공 지능(AI) 시장의 성장에 기여했습니다. 증가하는 세계 인구는 또한 증가하는 식량 수요를 충족시키기 위해 더 높은 농업 생산이 필요함을 의미합니다.

그러나 시장의 성장 능력은 기술적 노하우와 이해 부족으로 제약을 받을 것입니다. 농업 시장 개발 속도 의 AI는 기술적 어려움, 상호 운용성 문제 및 표준화 부족으로 인해 더욱 느려질 것입니다. 개발 도상국의 광범위한 기술 제한과 정확한 현장 데이터 수집과 관련된 상당한 비용으로 인해 농업 시장의 AI 개발 속도를 달성하기가 더욱 어려워질 것입니다.

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농업 채택에서 AI의 기하급수적 성장 속에서 우리는 어떤 추세를 기대해야 할까요?

  1. 세계 인구는 77억 명을 넘어 세계 정부를 불안한 상황에 빠뜨렸습니다. 인공 지능 기술을 사용하여 방대한 인구의 식량 수요를 충족함으로써 농업 산업이 발전해야 합니다. 결과적으로 농업 부문에서 인공 지능에 대한 엄청난 시장 수요가 있을 것이며 결국 글로벌 시장 성장을 주도할 것입니다.
  2. 농업에서 스마트 센서의 사용 증가는 농업 시장에서 AI의 주요 트렌드입니다. 센서 기반 기술로 인해 농부들은 이제 밭을 정확하게 매핑하고 작물 처리 항목을 추적하며 필요한 곳에 관리하여 시장을 확장할 수 있습니다.
  3. 다양한 원인으로 인해 전 세계적으로 인력이 크게 감소했습니다. 이러한 감소는 자격을 갖춘 노동력 부족, 고령화 농민, 직업으로서의 농업에 대한 젊은이들의 무관심에 기인하며, 이것이 자동화된 농업 운영이 발생하는 이유입니다. 따라서 농업 노동력이 감소하는 추세는 공공 및 상업 기관이 현장에서 인공 지능 기술을 구현하여 프로세스 자동화에 집중하도록 동기를 부여하고 있습니다.
  4. IoT 장치 채택 및 배포는 전 세계적으로 빠르게 확장되고 있습니다. 농업 산업에서 근접 감지와 원거리 감지는 지능형 데이터 융합에 주로 사용되는 두 가지 기술입니다. IoT는 과거 기상 동향, 토양 보고서, 새로운 연구, 강우, 곤충 감염, 드론 및 카메라의 사진 등에 대한 데이터를 제공함으로써 농업 산업을 가속화했습니다. 이러한 중요한 발견은 생산량과 역량을 향상시켜 농업 분야의 AI 시장을 촉진하고 있습니다.

농업 시장의 AI는 IBM Corporation, Microsoft Corporation, Bayer AG, Google LLC, Deere & Company, AAA Taranis Visual Ltd., AgEagle Aerial Systems Ltd., Gamaya SA, AGCO Corporation, AG Leader Technology와 같은 전 세계적으로 설립된 플레이어가 주도하고 있습니다. , Trimble Inc., Granular Inc, 및 Raven Industries Inc. 이 회사들은 신제품을 개발하고, 확장 전략을 채택하고, 농업 시장에서 고성장하는 이 AI에서 견인력을 얻기 위해 협력, 파트너십 및 인수합병을 수행했습니다.

농업 시장에서 폭풍으로 AI를 채택하고 있는 상위 5개 회사를 살펴보겠습니다.

농업 시장의 AI는 사물 인터넷(IoT)의 농업 부문 보급 확대, 더 높은 작물 수확량에 대한 수요, 더 나은 작물 관리에 대한 집중으로 인해 2021년 11억 달러에서 2028년 42억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. , 살충제 살포를 위한 드론 사용.

  1. IBM 주식회사

글로벌 기업으로서 IBM은 기업의 책임에 대한 철저하고 포괄적인 접근 방식을 수립하여 잠재적 효과를 극대화했습니다. 재배자와 식품 회사인 IBM은 품질, 영양가 및 지속 가능성 기준이 더 높은 식품에 대한 수요로 인해 생산량을 늘리는 동시에 기대에 부응하기 위해 노력하고 있습니다.

  1. 마이크로 소프트 회사

Microsoft Corporation의 목적은 농업에서 데이터 기반 농업 또는 AI를 가능하게 하는 것입니다. 데이터가 특정 농장에 대한 농부의 전문 지식 및 직관과 결합될 때 비용을 낮추면서 농업 생산량을 높이는 데 도움이 될 수 있다고 생각됩니다. 저비용 센서, 드론, 비전 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 문제를 해결하기 위해 FarmBeats 프로젝트의 일부로 몇 가지 혁신적인 솔루션이 개발되고 있습니다.

  1. 바이엘 AG

Bayer AG는 디지털화가 농업의 미래의 열쇠라고 생각하기 때문에 농부들이 더 많은 수확을 달성할 수 있도록 인공 지능(AI) 및 기계 학습을 적용하는 데 앞장서고 있습니다. 회사에 따르면 이것은 데이터 과학을 사용하여 연구 개발 절차를 가속화하고 생산, 운영 및 공급망의 효율성을 창출하는 동시에 고객 만족도를 높이는 것 외에도 차세대 농업 솔루션을 여는 열쇠라고 합니다. .

  1. 구글 LLC

Google LLC라는 미국의 다국적 기술 회사는 가전 제품, 클라우드 컴퓨팅, 컴퓨터 소프트웨어, 양자 컴퓨팅, 전자 상거래 및 검색 엔진 기술에 중점을 둡니다. 또한 클라우드 컴퓨팅, 농업 인공 지능, 온라인 광고, 클라우드 컴퓨팅, 컴퓨터 소프트웨어 및 컴퓨터 소프트웨어에도 관여합니다.

  1. AgEagle Aerial Systems Ltd.

AgEagle은 지난 10년 동안 전 세계 고객의 지속적인 신뢰와 충성도를 얻은 통합된 범위의 고성능 비행 하드웨어, 센서 및 소프트웨어를 제공하는 글로벌 무인 항공기(UAV) 시장의 리더입니다. 농업 경제학자, 농업 엔지니어, 연구원, 서비스 제공업체 및 농부는 드론으로 캡처한 데이터를 사용하여 더 깊은 작물 통찰력을 얻고 더 정확하게는 재배 기간 동안 작업을 계획하고 관리합니다.

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