Mercado de IA en agricultura Volumen del mercado

Estadísticas para el 2023 y 2024 Mercado de IA en agricultura Volumen del mercado, creado por Mordor Intelligence™ La industria informa… Mercado de IA en agricultura Volumen del mercado el informe incluye un pronóstico de mercado hasta 2029 y descripción histórica. Obtén una muestra de este análisis del tamaño de la industria como una descarga gratuita de informe en PDF.

Volumen del mercado de Mercado de IA en agricultura Industria

Resumen del mercado de IA en agricultura
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Período de Estudio 2019 - 2029
Volumen del mercado (2024) USD 2,08 mil millones de dólares
Volumen del mercado (2029) USD 5,76 mil millones de dólares
CAGR(2024 - 2029) 22.55 %
Mercado de Crecimiento Más Rápido Europa
Mercado Más Grande América del norte

Jugadores Principales

Principales actores del mercado de la IA en la agricultura

*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial

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¿Necesita un informe que refleje la manera en la que el COVID-19 ha impactado en este mercado y su crecimiento?

Inteligencia artificial (IA) en el análisis del mercado agrícola

Se espera que el mercado de IA en la industria agrícola crezca de 2.080 millones de dólares en 2024 a 5.760 millones de dólares en 2029, a una tasa compuesta anual del 22,55% durante el período previsto (2024-2029)

Los tractores sin conductor son tendencia en el mercado, ya que estos tractores pueden dirigirse automáticamente mediante tecnología basada en GPS, levantar herramientas del suelo, reconocer los límites de una granja y ser operados de forma remota mediante una tableta. Una flota de tractores automatizados más pequeños podría aumentar los ingresos de los agricultores en más de un 10 por ciento y reducir los costos de mano de obra agrícola

  • Maximizar el rendimiento de los cultivos mediante técnicas de aprendizaje automático está impulsando el mercado. La selección de especies es un proceso tedioso de búsqueda de genes específicos que determinan la efectividad del uso del agua y los nutrientes, la adaptación al cambio climático, la resistencia a las enfermedades, el contenido de nutrientes o un mejor sabor. El aprendizaje automático, en particular los algoritmos de aprendizaje profundo, requiere décadas de datos de campo para analizar el rendimiento de los cultivos en diversos climas. Con base en estos datos, se puede construir un modelo de probabilidad para predecir qué genes probablemente contribuirán con un rasgo beneficioso para una planta.
  • Un aumento en la adopción de tecnología de reconocimiento facial de ganado está impulsando el mercado. Al aplicar métricas avanzadas, incluidos programas de reconocimiento facial del ganado y clasificación de imágenes incorporadas con puntuaciones de condición corporal y patrones de alimentación, las granjas lecheras ahora pueden monitorear individualmente todos los aspectos del comportamiento de un grupo de ganado.
  • El mayor uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en granjas agrícolas está impulsando el mercado, ya que el uso de drones en la industria agrícola se puede utilizar para escanear campos de cultivo con sensores compactos de imágenes multiespectrales, crear mapas GPS a través de cámaras a bordo y transportar cargas pesadas. y monitoreo de ganado con drones equipados con cámaras termográficas, lo que aumenta la demanda de vehículos aéreos no tripulados.
  • Sin embargo, la necesidad de estandarización está frenando el crecimiento del mercado, ya que la necesidad de estándares de recopilación e intercambio de datos es alta. El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el diseño de algoritmos avanzados han avanzado rápidamente, pero la recopilación de datos agrícolas significativos y bien etiquetados está muy rezagada.
  • El impacto general de COVID-19 en el mercado agrícola de IA fue positivo. La pandemia actuó como catalizador de la innovación y la transformación digital en la industria, impulsando la adopción de soluciones impulsadas por la inteligencia artificial para aumentar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad. La necesidad de monitoreo y gestión remotos aceleró la digitalización de los procesos agrícolas. Las herramientas basadas en inteligencia artificial para el análisis de datos, la modelización predictiva y la agricultura inteligente se han vuelto esenciales para optimizar la producción, reducir el desperdicio y garantizar la seguridad alimentaria.

IA en agricultura Tamaño del mercado y análisis de participación tendencias de crecimiento y pronósticos (2024-2029)