Stratistics MRC에 따르면 세계의 농업용 AI-정밀농업 시장은 2025년에 59억 달러를 차지하며 예측 기간 중 CAGR 26.3%로 성장하며, 2032년에는 304억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
농업용 AI-정밀농업은 농업의 정확성과 관리를 향상시키기 위해 인공지능 기술을 농작업에 통합하는 것을 말합니다. 여기에는 데이터베이스 알고리즘, 패턴 인식, 자율 시스템을 사용하여 밭의 고유한 변수를 분석하고 이에 대응하는 것이 포함됩니다. 이 접근법은 환경 및 생물학적 데이터를 실시간으로 처리할 수 있게 함으로써 농작업의 의사결정을 강화할 수 있습니다. 이는 기존의 대규모 농법에서 세밀하고, 정밀하고, 고해상도이며, 현장에 특화된 농법으로의 전환을 의미합니다.
NASSCOM에 따르면 인도에서는 2025년까지 데이터와 AI 기술이 농업 부문에 약 900억 달러의 가치를 더할 것이라고 합니다.
AI와 IoT 기술의 발전
인공지능과 사물인터넷(IoT) 디바이스의 융합은 현장 수준에서 데이터베이스 의사결정을 가능하게 함으로써 정밀농업에 혁명을 일으키고 있습니다. 위성 이미지, 토양 센서, AI 알고리즘의 통합으로 인해 농가는 작물의 건강 상태, 관개 필요성, 해충의 위협을 실시간으로 모니터링할 수 있게 되었습니다. 정부와 민간 부문의 농업 기술 혁신에 대한 투자에 힘입어 선진국과 신흥 경제국 모두에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 세계 식량안보의 과제에 힘입어 AI를 활용한 정밀농업은 확장 가능하고 지속가능한 농업에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
농가의 기술적 전문성 부족
AI를 활용한 정밀농업의 도입은 농업 종사자의 디지털 리터러시나 기술적 노하우가 제한적이라는 점이 제약요인으로 작용하고 있습니다. 세대 간 격차와 변화에 대한 저항으로 인해 많은 농가가 전통적인 관행에서 데이터 집약적 모델로 전환하는 것을 주저하고 있습니다. 일부 농업 지역에서는 스마트폰과 인터넷 보급이 미흡해 AI의 기능에 필요한 디지털 인프라가 미비한 상황입니다. 이러한 격차를 배경으로 정밀농업 솔루션의 보급을 위해서는 지식 격차 해소가 필수적입니다.
작물 수확량 및 효율성 향상
AI를 활용한 정밀농업은 투입 비용과 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 작물 생산성을 향상시킬 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 실시간 데이터 분석과 적응형 학습 모델을 통해 농가는 이전과는 비교할 수 없을 정도로 정밀하게 시비, 관개, 농약 살포 등을 조정할 수 있습니다. 클라우드 기반 대시보드와 농장 관리 소프트웨어에 힘입어 소규모 농가조차도 AI의 최적화 가능성에 대한 혜택을 누리기 시작했습니다. 정밀한 알고리즘을 통해 밭 단위의 의사결정을 미세 조정하는 정밀한 알고리즘을 통해 수율 향상은 측정 가능하고 재현 가능한 수준으로 향상되고 있습니다.
농업 시스템에 대한 사이버 공격의 가능성
AI와 IoT 기술에 의한 농업의 디지털화는 농업 시스템을 사이버 보안의 취약성에 노출시킵니다. 스마트 기기와 클라우드 플랫폼의 상호 연결성으로 인해 해커는 약점을 파고들어 업무를 방해하거나 데이터를 조작할 수 있습니다. 자동화된 기계와 자율주행 드론의 사용 증가에 박차를 가하고 있으며, 시스템 침해가 발생하면 현장 수준의 피해와 금전적 손실이 커질 수 있습니다. 이러한 위험으로 인해 이해관계자들은 정밀농업 전략의 일환으로 강력한 사이버 방어 메커니즘을 통합해야 합니다.
COVID-19 팬데믹은 전 세계 농업을 재편하고 있으며, 노동력 부족과 공급망 단절 속에서 AI 기반 정밀농업이 주도권을 쥐게 되었습니다. 이동 제한과 노동력 감소로 인해 농가는 점점 더 자동화 및 원격 모니터링 툴로 눈을 돌리고 있습니다. 식량 생산을 중단시키지 않아야 한다는 절박함에 힘입어 AI 플랫폼은 적시에 개입하고 투입물을 조정할 수 있도록 촉진했습니다. 위기 상황에서 제공된 탄력적인 AI 툴에 자극을 받아 포스트 코로나 시대에 정밀농업 시스템의 통합이 진행되고 있습니다.
예측 기간 중 소규모 농장 부문이 가장 클 것으로 예측됩니다.
소규모 농가의 디지털 포용을 촉진하기 위한 노력이 확대됨에 따라 소규모 농가 부문이 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI 기술은 영세 농가에 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 수확량과 효율성을 향상시킵니다. 모바일 앱, 센서 등 확장 가능한 AI 툴의 저렴한 가격이 AI 툴의 채택을 촉진하고 있습니다. 소규모 농가에 대한 정부 보조금은 정밀농업 기술에 대한 접근성을 강화합니다. 소규모 농업의 지속가능한 관행의 필요성이 시장 성장을 가속합니다. 이러한 솔루션은 생산성 향상을 통해 소규모 농가가 대규모 경영에 대항할 수 있는 힘을 줍니다.
예측 기간 중 하드웨어 분야는 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 정밀농업의 센서, 드론, 자동화 장비에 대한 수요 증가에 힘입어 하드웨어 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 첨단 하드웨어는 토양, 날씨, 작물의 상태를 정확하게 모니터링하여 농업의 성과를 향상시킬 수 있습니다. 최신 농업용 하드웨어의 저렴한 가격과 확장성은 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 내구성과 에너지 효율이 뛰어난 장비의 기술적 진보가 채택을 촉진합니다. 하드웨어와 AI 소프트웨어의 통합은 정밀농업의 능력을 향상시킵니다. 스마트 농기계에 대한 투자 확대가 이 분야의 급격한 성장을 지원합니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 농업에 대한 의존도가 높고 스마트 농업 기술에 대한 정부 지원이 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국이나 인도와 같은 국가들은 식량 생산을 촉진하기 위해 AI와 IoT에 많은 투자를 하고 있습니다. 인도의 디지털 농업 미션과 같은 정부 구상은 AI의 채택을 촉진하고 있습니다. 농업에서 드론과 센서의 활용이 확대되면서 이 지역 시장 입지가 강화되고 있습니다. 도시화와 식량 수요 증가는 아시아태평양 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다.
예측 기간 중 북미가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되는데, 이는 높은 수준의 농업 기술 혁신과 첨단 농업 장비의 광범위한 사용에 기인합니다. 미국은 AI 기반 농업 솔루션과 연구에 많은 투자를 하며 선도하고 있습니다. 수확량을 최적화하고 비용을 절감하는 정밀농업에 대한 높은 수요가 성장을 가속합니다. 지속가능한 농업을 지원하는 정부 정책으로 시장 확대가 가속화되고 있습니다. 첨단 하드웨어와 소프트웨어 솔루션의 채택이 북미 시장의 급격한 성장을 촉진하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Agriculture - Precision Farming Market is accounted for $5.9 billion in 2025 and is expected to reach $30.4 billion by 2032 growing at a CAGR of 26.3% during the forecast period. AI in Agriculture - Precision Farming refers to the integration of artificial intelligence technologies into farming practices to improve agricultural accuracy and control. It involves the use of data-driven algorithms, pattern recognition, and autonomous systems to analyze and act upon field-specific variables. This approach enhances decision-making in farming operations by enabling the real-time processing of environmental and biological data. It represents a shift from traditional broad-scale agricultural practices to fine-tuned, high-resolution, and site-specific farming techniques.
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.
Advancements in AI and IoT technologies
The convergence of artificial intelligence with Internet of Things (IoT) devices is revolutionizing precision farming by enabling data-driven decision-making at the field level. Spurred by the integration of satellite imagery, soil sensors, and AI algorithms, farmers can now monitor crop health, irrigation needs, and pest threats in real-time. Backed by government and private sector investments in agri-tech innovation, AI adoption is accelerating across both developed and emerging economies. Motivated by the global food security challenge, AI-enabled precision farming is becoming essential for scalable and sustainable agriculture.
Lack of technological expertise among farmers
The adoption of AI-based precision agriculture is constrained by the limited digital literacy and technical know-how among a significant portion of the farming community. Driven by generational gaps and resistance to change, many farmers are hesitant to shift from traditional practices to data-intensive models. Backed by insufficient smartphone and internet penetration in certain agricultural zones, the digital infrastructure required for AI functionality remains underdeveloped. Fueled by these gaps, addressing the knowledge divide is crucial for widespread adoption of precision agriculture solutions.
Increased crop yield and efficiency
AI-powered precision farming unlocks significant opportunities for enhancing crop productivity while minimizing input costs and environmental impact. Spurred by real-time data analytics and adaptive learning models, farmers can tailor fertilization, irrigation, and pesticide application with unprecedented precision. Fueled by cloud-based dashboards and farm management software, even smallholders are beginning to benefit from AI's optimization potential. Guided by precision algorithms that fine-tune decisions at the plot level, yield improvements are becoming both measurable and repeatable.
Potential for cyberattacks on farming systems
The digitalization of agriculture through AI and IoT technologies exposes farming systems to increasing cybersecurity vulnerabilities. Driven by the interconnectivity of smart devices and cloud platforms, hackers can exploit weak points to disrupt operations or manipulate data. Spurred by the rising use of automated machinery and autonomous drones, any system breach could result in significant field-level damage or financial loss. Motivated by these risks, stakeholders must integrate robust cyber-defense mechanisms as part of their precision farming strategies.
The COVID-19 pandemic reshaped global agriculture, with AI-driven precision farming gaining traction amid labor shortages and supply chain disruptions. Spurred by mobility restrictions and reduced workforce availability, farmers increasingly turned to automation and remote monitoring tools. Driven by the urgency to ensure uninterrupted food production, AI platforms facilitated timely interventions and input adjustments. Motivated by the resilience AI tools offered during the crisis, the post-COVID era is seeing deeper integration of precision farming systems.
The small farms segment is expected to be the largest during the forecast period
The small farms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to widespread initiatives promoting digital inclusion among smallholder farmers.AI technologies offer cost-effective solutions for small farms, improving yields and efficiency. The affordability of scalable AI tools, such as mobile apps and sensors, supports adoption. Government subsidies for small farmers enhance access to precision farming technologies. The need for sustainable practices in small-scale farming drives market growth. These solutions empower small farms to compete with larger operations through enhanced productivity.
The hardware segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the hardware segment is predicted to witness the highest growth rate, impelled by rising demand for sensors, drones, and automated equipment in precision agriculture. Advanced hardware enables precise monitoring of soil, weather, and crop conditions, improving farming outcomes. The affordability and scalability of modern farming hardware fuel market expansion. Technological advancements in durable and energy-efficient devices drive adoption. The integration of hardware with AI software enhances precision farming capabilities. Growing investments in smart farming equipment support the segment's rapid growth.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by strong agricultural dependence and rising government support for smart farming technologies. Countries like China and India are investing heavily in AI and IoT to boost food production. Government initiatives, such as India's Digital Agriculture Mission, promote AI adoption. The growing use of drones and sensors in agriculture strengthens the region's market position. Rising urbanization and food demand further fuel market growth in Asia Pacific.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to high levels of agri-tech innovation and widespread use of advanced farming equipment. The U.S. leads with significant investments in AI-driven farming solutions and research. High demand for precision farming to optimize yields and reduce costs drives growth. Government policies supporting sustainable agriculture accelerate market expansion. The adoption of advanced hardware and software solutions boosts North America's rapid market growth.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Agriculture - Precision Farming Market include Deere & Company, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, The Climate Corporation, Farmers Edge Inc., Granular Inc., AgEagle Aerial Systems Inc., Descartes Labs, Inc., Raven Industries Inc., AGCO Corporation, Gamaya SA, Bayer AG, Trimble Inc., Topcon Positioning Systems, Inc., Taranis, CropX Technologies, PrecisionHawk Inc., Prospera Technologies Ltd., and OneSoil.
In June 2025, Deere & Company launched an AI-powered precision farming platform integrating satellite imagery and IoT sensors. It provides real-time crop health monitoring, enabling farmers to optimize yields and reduce resource waste through data-driven insights and automated field management.
In May 2025, IBM Corporation introduced Watson AgriSense, an AI-driven solution for predictive analytics. It analyzes soil data to optimize management practices, enhancing yield forecasts and reducing costs through precise resource allocation for sustainable farming operations.
In April 2025, Microsoft Corporation unveiled Azure FarmSync, a cloud-based AI tool for automated irrigation and pest detection. It leverages real-time data to optimize water use and protect crops, improving efficiency and sustainability for precision agriculture.
In February 2025, Trimble Inc. unveiled an AI-based variable-rate seeding system to maximize planting efficiency based on soil conditions.