Stratistics MRC에 따르면 세계의 농업용 인공지능(AI) 시장은 2024년에 19억 5,000만 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 25.2%로 성장할 전망이며, 2030년에는 65억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
농업용 인공지능(AI)이란 머신러닝, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 데이터 분석을 적용하여 농업을 강화하는 것을 말합니다. AI 주도 기술은 토양 센서, 일기 예보, 위성 이미지 등 다양한 출처의 데이터를 분석하여 정밀 농업을 가능하게 합니다. 이러한 기술은 작물 수율을 최적화하고 자원 사용량을 줄이고 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 병해충 탐지, 작물 모니터링, 자동 수확과 같은 작업은 인공지능에 의해 간소화되어 농업 경영의 효율성, 지속가능성 및 수익성을 향상시킵니다.
NASSCOM에 따르면 인도에서는 2025년까지 데이터와 AI 기술에 의해 농업 부문에 약 900억 달러의 가치가 부가된다고 합니다. 모든 분야를 합치면 인공지능은 2025년까지 인도 GDP에 약 5,000억 달러를 올릴 것으로 예측됩니다.
식량생산 수요 증가
식량생산 수요 증가는 효율적인 자원 이용, 수율 극대화, 지속 가능한 실천을 필요로 함으로써 농업용 인공지능(AI)의 성장을 가속합니다. 정밀 농업, 예측 분석, 자동 기계 등의 AI 기술은 자원 활용을 최적화하고 작물 수율을 향상시키고 폐기물을 줄입니다. 세계 인구가 증가함에 따라 농부는 식량 공급 수요를 지속적으로 충족시키기 위해 AI를 채택합니다. 고급 AI 용도는 실시간 모니터링, 병해충 관리, 데이터 중심의 의사 결정을 용이하게 하고 농업을 보다 탄력적이고 과제에 대응하기 쉽게 함으로써 시장 성장을 가속합니다.
기술 전문 지식 부족
농업용 인공지능(AI)의 기술적 전문지식의 부족은 이 분야가 종래의 농법에 의존하고 첨단기술에 접할 기회가 한정되어 있기 때문입니다. 기술적 노하우가 불충분하기 때문에 AI의 잠재 능력이 충분히 활용되지 않고, 혁신, 데이터 주도의 의사결정, 농업의 전체적인 생산성 향상이 방해되고 있습니다. 그 결과 AI 기술의 채용률이 둔화되고 시장 확대와 이 분야의 변혁적 영향이 제한됩니다.
AgriTech 신흥기업 투자 증가
AgriTech 신흥기업에 대한 투자 증가는 첨단 AI 구동 솔루션의 혁신과 개발을 촉진합니다. 이러한 투자를 통해 신흥 기업은 머신러닝, 컴퓨터 비전, 데이터 분석 등의 AI 기술을 통해 정밀 농업 강화, 자원 활용 최적화, 작물 수율 향상을 실현할 수 있습니다. 자금 조달 증가는 연구개발을 가속화하고 보다 견고하고 확장 가능한 AI 용도을 만들어 농업 관행을 변화시키고 생산성을 향상시키고 기후 변화와 식량 안보 등의 과제를 해결합니다.
높은 초기 투자 비용
농업용 인공지능(AI)은 첨단 기술, 인프라 및 숙련된 인력이 필요하기 때문에 높은 초기 투자 비용이 듭니다. 머신러닝 알고리즘, 로봇 공학, IoT 장치 등의 AI 시스템을 개발하고 구현하려면 많은 양의 자금이 필요합니다. 그 결과 광범위한 도입이 지연되고 진입 장벽이 생겨 농업 부문의 기술 진보와 생산성 향상의 전반적인 페이스가 저하되어 시장 성장을 방해합니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 대유행은 식품 공급망에서 자동화와 탄력성의 필요성을 부각시켜 농업용 인공지능(AI)의 채용을 가속화했습니다. 노동력 부족과 물류의 혼란은 정밀 농업, 원격 감시, 자동 수확을 위한 AI 주도형 솔루션에 대한 관심을 끌었습니다. 그러나 경제의 불확실성과 공급망의 혼란도 과제가 되고 있으며, 농업용 인공지능(AI) 기술의 투자 및 도입 스케줄에 영향을 주고 있습니다.
예측 기간 동안 로봇 및 자동화 분야가 최대화될 전망
로봇 및 자동화 분야는 유리한 성장을 이루는 것으로 추정됩니다. 농업의 로봇 및 자동화는 AI를 활용하여 효율성과 생산성을 높입니다. 자율주행 트랙터, 드론, 로봇 수확기는 심기, 급수, 수확 등의 정밀 작업에 AI를 이용하고 있습니다. 이러한 기술은 작물의 실시간 모니터링 및 관리를 가능하게 하여 인건비 절감과 수확량 증가를 실현합니다. AI 주도의 자동화는 자원의 최적 이용을 보장하고, 낭비를 최소화하고, 보다 나은 작물 관리와 지속가능성을 위한 데이터 주도의 의사결정에 도움이 됩니다.
현장 준비 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR 예상
현장 준비 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR의 성장이 예상됩니다. AI 주도형 농업의 농장 정비는 토양 센서, 드론, 머신러닝 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 토양의 건강 상태, 수분 수준, 영양 함량을 분석하는 것을 포함합니다. 이 데이터는 농민들이 경작, 심기 일정, 토양 처리를 최적화할 때의 지침이 되어 작물 수율 향상, 투입 비용 절감, 지속 가능한 농법으로 이어집니다. AI는 정확한 현장 매핑과 의사결정을 지원하여 농업의 전반적인 효율 및 생산성을 높입니다.
아시아태평양은 식량 수요 증가, 정부 이니셔티브 및 기술 발전으로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가는 정밀 농업, 작물 모니터링, 자동 기계를 위한 AI 채택으로 선도하고 있습니다. 급속한 도시화, 기술의 진보, 식생활의 기호의 변화가 시장 역학을 재구성하고 있습니다. 이 지역의 대규모 농업 기반은 AgriTech 신흥 기업에 대한 투자 증가와 함께 AI 솔루션의 혁신과 구현을 촉진하고 있습니다.
유럽은 지역의 정밀 농업 기술에 견인되어 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 소규모 가족 경영 농장과 대규모 상업 경영 농장이 혼재되어 지속가능성과 유기 생산 방식에 대한 주목이 높아지고 있습니다. 유럽의 지원 규제 환경과 정부의 이니셔티브는 디지털 농업을 크게 촉진하고 있습니다. 이 동향은 유럽 농업용 인공지능(AI) 통합의 미래가 유망하다는 것을 보여주며, 이 분야의 운영 상황에 혁명을 가져다주는 태세가 갖추어져 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Agriculture Market is accounted for $1.95 billion in 2024 and is expected to reach $6.53 billion by 2030 growing at a CAGR of 25.2% during the forecast period. Artificial Intelligence in agriculture refers to the application of machine learning, computer vision, robotics, and data analytics to enhance farming practices. AI-driven technologies enable precision farming by analyzing data from various sources such as soil sensors, weather forecasts, and satellite imagery. These technologies assist in optimizing crop yields, reducing resource usage, and minimizing environmental impact. Tasks such as pest detection, crop monitoring, and automated harvesting are streamlined through AI, leading to improved efficiency, sustainability, and profitability in agricultural operations.
According to NASSCOM, by 2025, approximately USD 90 billion of value will be added to the agriculture sector through data and AI technologies in India. With all the sectors combined, artificial intelligence is projected to add approximately USD 500 billion to India's GDP by 2025.
Increasing demand for food production
Increasing food production demand drives AI growth in agriculture by necessitating efficient resource use, yield maximization, and sustainable practices. AI technologies, such as precision farming, predictive analytics, and automated machinery, optimize resource use, improve crop yields, and reduce waste. As the global population rises, farmers adopt AI to meet food supply demands sustainably. Advanced AI applications facilitate real-time monitoring, pest and disease management, and data-driven decision-making, making agriculture more resilient and responsive to challenges, thereby propelling market growth.
Lack of technical expertise
The lack of technical expertise in Artificial Intelligence (AI) in agriculture stems from the sector's traditional reliance on conventional farming methods and limited exposure to advanced technologies. Insufficient technical know-how leads to underutilization of AI's potential, hindering innovation, data-driven decision-making and overall productivity improvements in agriculture. Consequently, the adoption rate of AI technologies slows, limiting the market's expansion and its transformative impact on the sector.
Rising investments in agritech start-ups
Rising investments in agritech start-ups fosters innovation and development of advanced AI-driven solutions. These investments enable start-ups to enhance precision farming, optimize resource utilization, and improve crop yield through AI technologies like machine learning, computer vision, and data analytics. Increased funding accelerates research and development, leading to more robust and scalable AI applications, thereby transforming agricultural practices, boosting productivity, and addressing challenges such as climate change and food security.
High initial investment costs
Artificial Intelligence in agriculture involves high initial investment costs due to the need for advanced technologies, infrastructure, and skilled personnel. Developing and implementing AI systems, such as machine learning algorithms, robotics, and IoT devices, requires substantial financial resources. Consequently, market growth is hampered as widespread implementation is slowed, creating a barrier to entry and reducing the overall pace of technological advancement and productivity improvements in the agricultural sector.
Covid-19 Impact
The covid-19 pandemic accelerated the adoption of AI in agriculture by highlighting the need for automation and resilience in food supply chains. Labor shortages and disrupted logistics spurred interest in AI-driven solutions for precision farming, remote monitoring, and automated harvesting. However, economic uncertainties and disrupted supply chains also posed challenges, affecting investment and implementation timelines for AI technologies in the agricultural sector.
The robotics & automation segment is expected to be the largest during the forecast period
The robotics & automation segment is estimated to have a lucrative growth. Robotics and automation in agriculture leverage AI to enhance efficiency and productivity. Autonomous tractors, drones, and robotic harvesters use AI for precision tasks like planting, watering, and harvesting. These technologies enable real-time monitoring and management of crops, reducing labor costs and increasing yields. AI-driven automation ensures optimal use of resources, minimizes waste, and helps in making data-driven decisions for better crop management and sustainability.
The field preparation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The field preparation segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period. Field preparation in AI-driven agriculture involves using technologies like soil sensors, drones, and machine learning algorithms to analyze soil health, moisture levels, and nutrient content. This data guides farmers in optimizing tillage, planting schedules, and soil treatment, leading to improved crop yields, reduced input costs, and sustainable farming practices. AI aids in precise field mapping and decision-making, enhancing overall efficiency and productivity in agriculture.
Asia Pacific is projected to hold the largest market share during the forecast period due to increasing food demand, government initiatives, and advancements in technology. Countries like China, India, and Japan are leading in adopting AI for precision farming, crop monitoring, and automated machinery. Rapid urbanization, technological advancements, and shifting dietary preferences are reshaping the market dynamics. The region's large agricultural base, coupled with rising investments in AgriTech start-ups, fosters innovation and implementation of AI solutions.
Europe is projected to have the highest CAGR over the forecast period, driven by the region's precision farming techniques. Europe is marked by a mix of small-scale family farms and large commercial operations, with an increasing focus on sustainability and organic production methods. Europe's supportive regulatory environment and government initiatives are highly promoting digital agriculture. This trend indicates a promising future for AI integration in European agriculture, poised to revolutionize the sector's operational landscape.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence in Agriculture Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Deere & Company, Bayer AG, Trimble Inc., AG Leader Technology, Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd., Agribotix LLC, Prospera Technologies, Descartes Labs, Taranis, Corteva, aWhere Inc., Ceres Imaging and Gamaya.
In April 2024, Cropin launched Aksara, a generative AI system for climate smart agriculture. Aksara will cover nine crops such as paddy, wheat, maize, sorghum, barley, cotton, sugarcane, soybean, and millets for 5 countries in the Indian subcontinent. This generative AI system can suggest farmers which inputs to use for crops like rice or maize under specific agro-climatic conditions or provide climate smart agri-advisories, the company said in a statement.
In June 2023, Deere & Company has unveiled its first fully autonomous tractor, which is already operational on select farms and available for purchase. This tractor is a product of 20 years of AI development and is designed to complete tasks on time, every time, and at a high level of quality.