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2023년 전 세계 농업 인공지능(AI) 시장 규모는 18억 달러에 달하며, IMARC 그룹은 2024년부터 2032년까지 연평균 20.51% 성장하여 2032년에는 101억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 성장은 정밀 농업 기술의 필요성 증가, IoT 장치 및 센서의 채택 증가, 고급 AI 알고리즘 및 머신러닝 모델에 대한 수요 증가에 기인하고 있습니다. 농업 분야의 AI 시장은 작물 수확량 향상, 자원 활용 최적화, 환경 영향 완화를 위한 기술 발전에 힘입어 안정적인 성장세를 보이고 있습니다. 특히, 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술의 발전이 두드러지며, IoT, 드론, 원격 센싱의 통합이 주목받고 있습니다. AI는 작물 모니터링, 토양 분석, 예측 분석, 자율 기계 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 가축 모니터링과 질병 감지, 스마트 농업 관행에도 활용되고 있습니다. 지리적으로 아시아 태평양 지역이 농업용 AI 시장에서 두각을 나타내고 있으며, 북미 지역도 정밀 농업 기술 채택에 있어 중요한 기여를 하고 있습니다. 이 시장은 기존 업체와 스타트업이 혼합되어 있으며, 선도 기업들은 연구 개발에 투자하여 경쟁력을 유지하고 있습니다. 그러나 AI 구현에 드는 높은 초기 비용과 농부들을 위한 교육 및 훈련의 필요성이 도전 과제로 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI는 글로벌 식량 안보 문제를 해결하고 지속 가능한 농업 관행을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다. AI의 도입은 농업의 효율성과 생산성을 크게 향상시키며, 노동력 부족 문제를 해결하고 비용 절감에 기여합니다. AI 기술의 발전은 농업 문제에 대한 정교한 솔루션을 제공하며, 지속 가능한 농업 관행을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 정부는 농업 혁신을 위한 AI의 잠재력을 인식하고, 보조금 및 연구 개발 지원을 통해 농업 분야의 AI 시장 성장을 촉진하고 있습니다. IMARC 그룹의 보고서는 오퍼링, 기술 및 애플리케이션을 기준으로 시장을 세분화하여 분석하였습니다. 소프트웨어 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 하드웨어와 서비스형 AI, 서비스 부문도 성장하고 있습니다. 기술별로는 머신러닝이 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 컴퓨터 비전과 예측 분석도 중요한 역할을 하고 있습니다. 애플리케이션별로는 정밀 농업이 주요 시장 부문을 대표하고 있으며, 농업용 로봇, 가축 모니터링, 드론 분석 등도 중요한 분야로 자리잡고 있습니다. 지역별로는 북미가 농업 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 유럽과 아시아 태평양 지역도 지속적인 성장을 보이고 있습니다. 라틴 아메리카와 중동 및 아프리카 지역에서도 AI 도입이 증가하고 있으며, 각국 정부와 국제기구가 농업 관행을 개선하기 위한 AI 기반 프로젝트에 투자하고 있습니다. 농업 산업에서 AI를 선도하는 주요 기업들은 연구 개발에 대한 투자를 통해 경쟁 우위를 유지하고 있으며, 농업 기술 회사 및 연구 기관과의 협업을 통해 시장 범위를 넓히고 있습니다. 이들은 농부들에게 AI 기반 솔루션과 교육 서비스를 제공하여 농업 분야의 AI 채택을 촉진하고 있습니다. |
2023년 전 세계 농업 인공지능 시장 규모는 18억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 20.51%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년에는 101억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 이 시장은 작물 수확량 향상, 자원 활용 최적화, 환경 영향 완화를 위한 정밀 농업 기술의 필요성 증가, 데이터 기반 농업 관행을 위한 IoT 장치 및 센서의 채택 증가, 방대한 농업 데이터 세트를 분석하기 위한 고급 AI 알고리즘 및 머신러닝 모델에 대한 수요로 인해 꾸준히 성장하고 있습니다.
농업 분야의 AI 시장 분석:
시장 성장과 규모: 이 시장은 작물 수확량 향상을 위한 정밀 농업의 필요성이 증가함에 따라 안정적인 성장세를 보이고 있습니다. 시장 규모는 향후 몇 년 내에 수십억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
기술 발전: 머신러닝과 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 또한 데이터 수집을 위한 IoT, 드론, 원격 센싱의 통합도 주목받고 있습니다.
산업 응용 분야: 농업에서의 AI는 작물 모니터링, 토양 분석, 예측 분석, 자율 기계 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한 가축 모니터링, 질병 감지, 스마트 농업 관행에도 사용됩니다.
지리적 트렌드: 아시아 태평양 지역은 대규모 농업 부문과 기술 발전에 힘입어 농업용 AI 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 북미 지역도 특히 정밀 농업 기술 채택에 있어 중요한 기여를 하고 있습니다.
경쟁 환경: 이 시장은 농업용 AI 솔루션을 제공하는 기존 업체와 스타트업이 혼합되어 있는 것이 특징입니다. 선도적인 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다.
도전과 기회: 도전 과제: AI 구현에 드는 높은 초기 비용과 농부들을 위한 교육 및 훈련의 필요성 등이 과제입니다. 또한, AI를 통해 글로벌 식량 안보 문제를 해결하고 지속 가능한 농업 관행을 개발할 수 있는 기회도 있습니다.
미래 전망: 농업 산업에서 인공지능(AI)의 미래는 유망해 보이며, 지속적인 혁신과 도입이 예상됩니다. AI 기술은 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 증가하는 전 세계 인구를 먹여 살리는 과제를 해결하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.
농업 시장에서의 AI 트렌드
효율성 및 생산성 향상
농업 시장에서 AI를 도입하는 주요 요인 중 하나는 효율성과 생산성이 크게 향상된다는 점입니다. 전통적인 농업 방식은 많은 추측과 수작업이 필요하기 때문에 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 머신러닝 알고리즘과 데이터 분석과 같은 AI 기술을 통해 농부들은 심기, 물주기, 수확에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 토양 상태, 날씨 패턴, 작물의 건강 상태를 분석하여 관개 일정을 최적화하고 물 낭비를 줄일 수 있습니다. 이러한 정밀 농업 접근 방식은 작물 수확량을 높이고 자원 관리를 개선하여 장기적으로 농업의 지속 가능성과 수익성을 높여줍니다.
노동력 부족 및 비용 절감
농업 노동력 부족은 전 세계적인 문제로, 많은 지역에서 농업 활동을 위한 안정적이고 숙련된 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI와 자동화는 수작업에 대한 의존도를 줄임으로써 이 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 로봇은 잡초 제거, 수확, 과일 따기 등 노동 집약적이고 인력을 투입하기 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, AI 시스템은 넓은 농지를 모니터링하고 관리할 수 있어 많은 현장 인력의 필요성을 줄여줍니다. 이러한 자동화는 노동력 부족 문제를 해결할 뿐만 아니라 비용 절감에도 기여합니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 농부들은 운영 비용을 절감하고 농장 관리의 보다 전략적인 측면에 자원을 집중할 수 있습니다.
기술 발전
AI와 머신러닝 기술의 급속한 발전은 농업용 AI 시장의 핵심 동력입니다. 이러한 기술은 크게 발전하여 복잡한 농업 문제에 대한 정교한 솔루션을 제공합니다. 머신러닝 알고리즘은 날씨 패턴, 작물 건강, 토양 상태 등 다양한 출처의 방대한 양의 데이터를 처리하여 농부들에게 정확한 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다. 자율주행 트랙터와 드론과 같은 농기계에 AI를 통합하면 현장 작업을 개선하여 인건비를 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이처럼 AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 농업에 대한 접근성과 적용 가능성이 높아지고 있으며, 이에 따라 농업 분야의 AI 시장 전망은 긍정적입니다.
지속 가능한 농업 관행의 필요성
지속 가능성은 현대 농업의 주요 관심사이며, AI는 지속 가능한 관행을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반 도구는 자원 사용을 최적화하여 농업이 환경에 미치는 영향을 모니터링하고 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 시스템은 특정 농작물 재배 지역에 필요한 물이나 살충제의 양에 대한 정확한 데이터를 제공하여 낭비와 환경 피해를 최소화할 수 있습니다. 또한, AI는 장기적인 지속 가능성을 위해 필수적인 작물 순환과 토양 건강 관리를 지원할 수 있습니다. 탄소 발자국을 줄이고 친환경적인 관행을 장려함으로써 AI는 단순한 농업 도구가 아니라 기후 변화에 대처할 수 있는 수단이기도 합니다.
정부 이니셔티브
전 세계 각국 정부는 농업을 혁신할 수 있는 AI의 잠재력을 인식하고 이니셔티브와 자금 지원을 통해 상당한 지원을 제공하고 있습니다. 이러한 이니셔티브에는 AI 농업 기술에 대한 보조금, 연구 개발 보조금, 농부들을 위한 교육 프로그램 등이 포함됩니다. 이러한 정부의 지원은 농업 분야의 AI 시장 성장을 촉진할 뿐만 아니라 농업 분야의 혁신과 AI 도입을 장려합니다. 정부는 재정적, 정책적 지원을 제공함으로써 농업 분야의 AI 시장을 주도하여 농부와 농업 산업 전체에 더 많은 접근성과 혜택을 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
농업 산업에서의 AI 세분화:
IMARC 그룹은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 시장 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 오퍼링, 기술 및 애플리케이션을 기준으로 시장을 분류했습니다.
오퍼링별 분류:
소프트웨어
하드웨어
서비스형 AI
서비스
소프트웨어가 시장 점유율의 대부분을 차지
이 보고서는 오퍼링에 따라 시장을 세부적으로 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스형 AI, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났습니다.
소프트웨어 부문은 농부와 농업 기업의 AI 기반 농장 관리 소프트웨어, 데이터 분석 플랫폼, AI 기반 의사 결정 지원 시스템의 채택이 증가함에 따라 농업 분야의 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 작물 모니터링, 수확량 예측, 해충 탐지, 관개 관리 등의 기능을 제공하여 정밀한 데이터 기반 농업 관행을 가능하게 합니다. AI 알고리즘의 통합으로 농부들은 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 자원 활용을 최적화하며, 환경 영향을 최소화하면서 작물 수확량을 높일 수 있습니다. 이 부문은 기술 제공업체들이 농업 부문의 진화하는 요구에 맞춘 고급 소프트웨어 솔루션을 지속적으로 개발함에 따라 지속적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
하드웨어 부문에는 센서, 드론, 자율 기계, AI 전용 하드웨어 가속기 등 농업 애플리케이션에 사용되는 AI 관련 물리적 장치 및 구성 요소가 포함됩니다. 이러한 기술은 농장에서의 데이터 수집, 모니터링, 자율 운영에 필수적입니다. 정밀 농업 기술의 도입으로 농부들이 실시간 데이터를 수집하고 다양한 농작업을 자동화할 수 있는 하드웨어 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 기술 발전으로 하드웨어 기능이 지속적으로 향상됨에 따라 하드웨어 부문은 농업용 AI 시장에서 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
서비스형 AI는 클라우드 기반 플랫폼과 서비스를 통해 농업 이해관계자에게 AI 기능을 제공하는 분야입니다. 이를 통해 농부와 조직은 구독 또는 사용량 기반 지불 방식으로 AI 도구, 머신러닝 모델, 데이터 분석에 액세스할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 IT 인프라가 제한적인 소규모 농장과 기업의 농업 분야 AI 도입에 대한 진입 장벽을 낮춰줍니다. 서비스형 AI는 확장성과 유연성을 제공하므로 사용자는 소프트웨어나 하드웨어에 큰 초기 투자 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 이 부문은 편리하고 비용 효율적인 특성으로 인해 채택이 증가하고 있습니다.
서비스 부문에는 AI 솔루션 제공업체와 농업 기술 회사가 제공하는 컨설팅, 구현, 교육 및 지원 서비스가 포함됩니다. 서비스는 농부와 조직이 농업에서 AI 기술을 성공적으로 채택하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. 컨설팅 서비스는 특정 요구 사항을 평가하는 데 도움이 되며, 구현 및 교육 서비스는 AI 기반 관행으로의 원활한 전환을 보장합니다. 지속적인 지원 서비스는 AI 시스템의 문제 해결과 최적화를 위해 필수적입니다. 농업 분야의 AI 시장이 성숙함에 따라 전문 서비스에 대한 수요가 증가하여 농업 운영에서 AI 기술의 이점을 극대화하고자 하는 고객에게 부가가치를 제공할 것으로 예상됩니다.
기술별 분류:
머신 러닝
컴퓨터 비전
예측 분석
업계에서 가장 큰 점유율을 차지하는 머신러닝
이 보고서에는 기술별로 시장을 세분화하여 분석한 내용도 포함되어 있습니다. 여기에는 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석이 포함됩니다. 보고서에 따르면 머신러닝이 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났습니다.
머신러닝이 가장 큰 비중을 차지한 것으로 나타났습니다. 머신러닝 알고리즘은 농업 분야에서 데이터 분석, 패턴 인식, 의사 결정에 널리 사용되고 있습니다. 이를 통해 농부들은 센서, 위성, 드론 등 다양한 출처의 데이터를 활용하여 심기, 관개, 해충 방제, 작물 건강에 관한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 머신러닝 모델은 자원 배분을 최적화하고, 작물 수확량을 예측하며, 작물의 질병이나 영양 결핍의 조기 징후를 파악하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝의 확장성과 다목적성은 정밀 농업과 지속 가능한 농업 관행을 이끄는 근본적인 기술입니다.
컴퓨터 비전은 시장에서 또 다른 중요한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 카메라와 센서의 시각 데이터를 해석하기 위해 AI 알고리즘을 사용합니다. 농업 분야에서 컴퓨터 비전은 작물 모니터링, 잡초 감지, 과일 품질 평가와 같은 작업에 사용됩니다. 컴퓨터 비전 시스템은 이미지와 비디오를 분석하여 농작물의 이상 징후를 파악하고 적시에 개입할 수 있습니다. 또한 로봇 장비를 안내하고 정확한 식물 및 토양 분석을 보장함으로써 자율 농업에서 중요한 역할을 합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 농업 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션은 더욱 정교하고 정확해지고 있습니다.
예측 분석은 농업 시장에서 AI의 핵심 요소입니다. 여기에는 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 농업의 미래 동향과 결과를 예측하는 것이 포함됩니다. 예측 모델은 농부들이 날씨, 해충 방제, 작물 관리와 관련된 사전 예방적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예측 분석은 날씨 패턴, 토양 조건, 과거 작물 성과에 대한 데이터를 분석하여 재배 일정을 최적화하고 잠재적인 작물 질병이나 수확량 변동을 예측할 수 있습니다. 이 부문은 농업의 위험 완화 및 효율적인 자원 배분에 기여하여 수확량과 수익성을 극대화하고자 하는 농부들에게 필수적인 도구입니다.
애플리케이션별 분류:
정밀 농업
농업 로봇
가축 모니터링
드론 분석
노동 관리
기타
정밀 농업은 주요 시장 부문을 대표합니다.
이 보고서에는 애플리케이션에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 정밀 농업, 농업용 로봇, 가축 모니터링, 드론 분석, 노동 관리 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 정밀 농업이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
정밀 농업이라고도 알려진 정밀 농업은 작물 관리 관행을 최적화하는 데 중점을 두어 시장 부문을 지배하고 있습니다. 이 부문은 토양 상태, 날씨, 작물의 건강 상태를 정밀하게 모니터링하기 위해 AI 기반 기술을 사용하는 것을 포함합니다. 이를 통해 농부들은 관개, 시비, 해충 방제에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 작물 수확량과 자원 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 정밀 농업은 자원 낭비와 환경 영향을 줄여 지속 가능성에 기여하므로 농업용 AI 시장에서 가장 크고 영향력 있는 부문입니다.
농업용 로봇은 심기, 수확, 제초, 모니터링 등 다양한 농작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 로봇은 AI와 머신러닝을 활용하여 효율성을 높이고 노동력을 절감합니다. 특히 농업 분야의 노동력 부족 문제를 해결하고 생산성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 농업용 로봇은 계속 발전하고 있으며, 농업 분야에서 정밀성과 자동화를 위한 새로운 기회를 제공하고 있습니다.
가축 모니터링 부문은 AI를 사용하여 농장 동물의 관리와 복지를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 여기에는 가축의 건강, 행동, 생산성을 모니터링하기 위해 센서, 웨어러블, 데이터 분석을 사용하는 것이 포함됩니다. 이 분야는 가축이 적절한 관리를 받도록 하여 가축의 생산량, 질병 예방 및 전반적인 동물 복지를 향상시킵니다. 드론은 현대 축산업에서 필수적인 요소입니다.
농업 분야의 드론 분석에는 센서와 카메라가 장착된 무인 항공기(UAV)를 사용하여 작물의 건강, 토양 상태, 해충 감염에 관한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 AI 기반 분석이 이 데이터를 처리하여 농부에게 가치 있는 인사이트를 제공합니다. 이 부문에서는 농장을 한눈에 파악할 수 있어 신속하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 특히 대규모 농장이나 지형이 까다로운 농장에 유용합니다.
노동력 관리 부문은 AI 기반 솔루션을 사용하여 농장의 인력 관리를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 농부들이 노동력을 효율적으로 할당하고, 작업을 계획하고, 전반적인 노동 생산성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 이 부문은 일상적인 관리 작업을 자동화하고 노동력 활용에 대한 인사이트를 제공함으로써 농장 노동력을 효과적으로 활용하고 인력을 더 잘 관리하여 궁극적으로 비용 절감과 농장 운영 개선에 기여합니다.
지역별 분류:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미, 농업 분야 AI 시장 점유율 1위로 시장 선도
농업 분야의 AI 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미는 첨단 기술 인프라, 정밀 농업에 대한 높은 관심, AI 도입에 대한 광범위한 투자에 힘입어 시장을 주도하고 있습니다. 이 지역은 선도적인 AI 솔루션 제공업체의 존재와 작물 모니터링, 토양 분석, 자율 기계와 같은 혁신적인 기술을 수용하려는 농업 부문의 의지로 인해 이점을 누리고 있습니다. 우호적인 정부 정책과 인센티브도 북미 시장의 성장에 기여하고 있습니다.
유럽에서는 독일, 프랑스, 네덜란드와 같은 국가를 중심으로 시장이 꾸준히 성장하고 있습니다. 이 지역은 지속 가능한 농업 관행과 환경 보존에 중점을 두기 때문에 AI는 자원 활용을 최적화하고 생태계에 미치는 영향을 최소화하는 데 유용한 도구로 활용되고 있습니다. 유럽 농부들은 전반적인 농업 생산성을 향상시키기 위해 작물 관리, 가축 모니터링, 예측 분석에 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 광대한 농업 부문과 인구 증가, 식량 안보에 대한 수요 증가로 인해 농업용 AI 시장이 괄목할 만한 성장을 보이고 있습니다. 중국과 인도와 같은 국가에서는 정밀 농업, 작물 모니터링, 스마트 농업 관행을 위해 AI 기반 기술을 채택하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 농업 혁신과 정부의 지원이 결합되어 아시아 태평양 지역은 전 세계 농업 AI 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다.
라틴 아메리카는 브라질과 아르헨티나 같은 국가가 AI 도입을 주도하면서 농업 분야의 유망한 시장으로 부상하고 있습니다. 이 지역의 풍부한 농업 자원과 AI의 이점에 대한 인식이 높아지면서 AI 도입이 확대되고 있습니다. 라틴 아메리카의 농부들은 생산성을 높이고 식량의 지속가능성을 보장하기 위해 작물 최적화, 질병 탐지, 수확량 예측에 AI를 활용하고 있습니다.
중동과 아프리카 지역에서는 물 부족과 극한의 기후 조건에 대처하는 데 중점을 두고 농업 분야에서 AI를 점차적으로 도입하고 있습니다. 정밀 관개 및 작물 관리를 위한 AI 솔루션이 건조한 지역에서 각광받고 있습니다. 또한 각국 정부와 국제기구는 이 지역의 농업 관행을 개선하고 식량 안보를 보장하기 위해 AI 기반 프로젝트에 투자하고 있습니다.
농업 산업에서 AI를 선도하는 주요 기업들:
시장의 주요 업체들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 여러 전략적 이니셔티브에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 이니셔티브에는 농업에 특화된 AI 알고리즘과 머신러닝 모델을 개선하기 위한 연구 개발에 대한 상당한 투자가 포함됩니다. 또한 기업들은 농업 기술 회사, 연구 기관, 정부 기관과의 파트너십 및 협업에 집중하여 시장 범위를 넓히고 귀중한 데이터 소스에 대한 접근성을 높이고 있습니다. 또한, 농부들에게 작물 모니터링, 예측 분석, 자율 기계를 위한 고급 도구를 제공하는 새로운 AI 기반 솔루션과 플랫폼을 출시하고 있습니다. 또한, 주요 업체들은 농업에서 AI 기술을 효과적으로 사용하는 방법을 농부들에게 교육하는 교육 및 지원 서비스를 제공하여 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다.
A.A.A Taranis Visual Ltd.
Ag Leader Technology
AgEagle Aerial Systems Inc.
Bayer AG
Deere & Company
Gamaya
Granular Inc. (DuPont de Nemours, Inc.)
International Business Machines Corporation
Raven Industries Inc.
Trimble Inc.
Oracle Corporation
Wipro Limited
(이는 주요 업체의 일부 목록일 뿐이며 전체 목록은 보고서에서 확인할 수 있습니다.)
최신 뉴스:
2022년 4월: Deere & Company는 캘리포니아 킹스버그에 반자율 과수원 및 포도밭 분무기 분야의 선구자인 GUSS Automation, LLC와 합작회사를 설립했습니다. 이 합작 투자를 통해 Deere & Company는 자율 및 반자율 기계 포트폴리오를 확장하여 과수원 및 포도밭 운영자의 특정 요구 사항을 충족할 수 있게 되었습니다. 양사는 각자의 강점을 결합하여 생산성을 높이고 인건비를 절감하며 전문 농업 분야에서 지속 가능한 농업 관행을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이번 파트너십은 농기계 제조업체가 기술 기업과 협력하여 농부 및 재배자에게 최첨단 솔루션을 제공하는 추세를 보여주는 사례입니다.
1 머리말
2 연구 범위 및 방법론
2.1 연구 목적
2.2 이해관계자
2.3 데이터 출처
2.3.1 1차 출처
2.3.2 보조 출처
2.4 시장 추정
2.4.1 상향식 접근 방식
2.4.2 하향식 접근 방식
2.5 예측 방법론
3 요약
4 소개
4.1 개요
4.2 주요 산업 동향
5 농업 시장의 글로벌 AI
5.1 시장 개요
5.2 시장 성과
5.3 COVID-19의 영향
5.4 시장 전망
6 오퍼링별 시장 세분화
6.1 소프트웨어
6.1.1 시장 동향
6.1.2 시장 예측
6.2 하드웨어
6.2.1 시장 동향
6.2.2 시장 전망
6.3 서비스로서의 AI
6.3.1 시장 동향
6.3.2 시장 전망
6.4 서비스
6.4.1 시장 동향
6.4.2 시장 전망
7 기술별 시장 세분화
7.1 기계 학습
7.1.1 시장 동향
7.1.2 시장 예측
7.2 컴퓨터 비전
7.2.1 시장 동향
7.2.2 시장 예측
7.3 예측 분석
7.3.1 시장 동향
7.3.2 시장 예측
8 애플리케이션 별 시장 세분화
8.1 정밀 농업
8.1.1 시장 동향
8.1.2 시장 예측
8.2 농업용 로봇
8.2.1 시장 동향
8.2.2 시장 예측
8.3 가축 모니터링
8.3.1 시장 동향
8.3.2 시장 예측
8.4 드론 분석
8.4.1 시장 동향
8.4.2 시장 예측
8.5 노동 관리
8.5.1 시장 동향
8.5.2 시장 예측
8.6 기타
8.6.1 시장 동향
8.6.2 시장 예측
9 지역별 시장 세분화
9.1 북미
9.1.1 미국
9.1.1.1 시장 동향
9.1.1.2 시장 예측
9.1.2 캐나다
9.1.2.1 시장 동향
9.1.2.2 시장 예측
9.2 아시아 태평양
9.2.1 중국
9.2.1.1 시장 동향
9.2.1.2 시장 예측
9.2.2 일본
9.2.2.1 시장 동향
9.2.2.2 시장 전망
9.2.3 인도
9.2.3.1 시장 동향
9.2.3.2 시장 전망
9.2.4 대한민국
9.2.4.1 시장 동향
9.2.4.2 시장 전망
9.2.5 호주
9.2.5.1 시장 동향
9.2.5.2 시장 전망
9.2.6 인도네시아
9.2.6.1 시장 동향
9.2.6.2 시장 예측
9.2.7 기타
9.2.7.1 시장 동향
9.2.7.2 시장 전망
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.1.1 시장 동향
9.3.1.2 시장 예측
9.3.2 프랑스
9.3.2.1 시장 동향
9.3.2.2 시장 예측
9.3.3 영국
9.3.3.1 시장 동향
9.3.3.2 시장 전망
9.3.4 이탈리아
9.3.4.1 시장 동향
9.3.4.2 시장 전망
9.3.5 스페인
9.3.5.1 시장 동향
9.3.5.2 시장 예측
9.3.6 러시아
9.3.6.1 시장 동향
9.3.6.2 시장 예측
9.3.7 기타
9.3.7.1 시장 동향
9.3.7.2 시장 전망
9.4 라틴 아메리카
9.4.1 브라질
9.4.1.1 시장 동향
9.4.1.2 시장 예측
9.4.2 멕시코
9.4.2.1 시장 동향
9.4.2.2 시장 예측
9.4.3 기타
9.4.3.1 시장 동향
9.4.3.2 시장 전망
9.5 중동 및 아프리카
9.5.1 시장 동향
9.5.2 국가 별 시장 세분화
9.5.3 시장 예측
10 SWOT 분석
10.1 개요
10.2 강점
10.3 약점
10.4 기회
10.5 위협
11 가치 사슬 분석
12 포터의 다섯 가지 힘 분석
12.1 개요
12.2 구매자의 협상력
12.3 공급자의 협상력
12.4 경쟁의 정도
12.5 신규 진입자의 위협
12.6 대체재의 위협
13 가격 분석
14 경쟁 환경
14.1 시장 구조
14.2 주요 플레이어
14.3 주요 플레이어의 프로필
