农业AI市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 2.55 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 7.05 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 22.55% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
|
Mordor Intelligence农业AI市场分析
农业AI市场规模预计在2025年为25.5亿美元，预期到2030年将达到70.5亿美元，在预测期间（2025-2030）的复合年增长率为22.55%。
推动力源于精准农业实践的融合、国家数字农业政策以及云端AI工具日益普及，为各种规模农场降低准入门槛。到2050年全球人口预计达到100亿的压力正在加快采用进程，而传感器、连接和AI即服务订阅成本的下降为农业AI市场的加速扩张创造了条件。技术领导者与农业设备制造商之间的战略联盟正在扩展端到端平台，将硬件、软件和咨询服务整合到一个生态系统中。与此同时，半导体供应链波动和数据标准分散仍然是采用障碍，特别是对于占全球农场80%、面积小于两公顷的小型农场。
关键报告要点
- 按应用领域，精准农业在2024年领先，占农业AI市场份额的46%，而无人机分析预计到2030年将实现最快的25.8%复合年增长率。
- 按技术，机器学习在2024年保持农业AI市场规模41.3%的份额，而计算机视觉有望到2030年实现23.6%的复合年增长率。
- 按组件，硬件在2024年占据农业AI市场规模的48.5%；服务预计到2030年将以25.1%的复合年增长率扩张。
- 按部署模式，云模式在2024年占据农业AI市场规模的63.2%，同时仍以24.8%的复合年增长率增长。
- 按地理区域，北美在2024年以34.7%的农业AI市场份额占据主导地位，而亚太地区预计到2030年将录得最高的24.4%复合年增长率。
全球农业AI市场趋势与洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | 对复合年增长率预测的影响百分比(~) | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 精准农业平台快速采用 | +4.20% | 北美、欧洲、亚太 | 中期（2-4年） |
| 高分辨率无人机及卫星影像扩展 | +3.80% | 亚太、北美、欧洲 | 短期（≤2年） |
| 政府数字农业补贴和政策要求 | +3.50% | 亚太、欧洲、部分北美地区 | 中期（2-4年） |
| 经济实惠的云端AI即服务产品 | +3.10% | 全球，在新兴市场最强 | 短期（≤2年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
精准农业平台快速采用
精准平台整合物联网传感器、GPS和AI分析，提供特定地点洞察，减少化肥、水和农药使用。约翰迪尔在2024年投资200亿美元，将大量资金投入AI驱动的机械，可减少高达25%的投入浪费。如天宝Bilberry智能喷洒系统等改装套件可减少90%的除草剂使用[1]Precision Farming Dealer Staff, "Trimble Bilberry Smart Spraying System Cuts Herbicide 90%," precisionfarmingdealer.com。在劳动成本和环境法规推动种植者转向数据驱动决策制定的地区，采用最为强劲，巩固了农业AI市场作为可持续集约化核心推动者的地位。
高分辨率无人机和卫星影像服务扩展
多光谱传感器配合AI图像分析可在症状出现前数周标记植物胁迫。EOS Data Analytics的非洲用户将玉米产量翻倍至每英亩2吨，超过国家平均水平。通过5G网络的实时数据传输减少了巡查成本并允许更大的田地覆盖，随着连接基础设施到达农村地区，扩大了农业AI市场。
政府数字农业补贴和政策要求
欧盟委员会的AgrifoodTEF项目拨款3000万欧元建设5G农业测试平台。中国的数字农业计划目标是到2025年实现75%的数字渗透率。印度在2025年拨款6000亿卢比用于数字农业基础设施。这些政策支撑农民投资，缩短回收期，推动农业AI市场在小农户环境中实现更高渗透率。
经济实惠的云端AI即服务产品
微软与拜耳开发的Azure数据管理器，以订阅形式打包预测分析。云交付消除了对内部服务器和IT人员的需求，让即使是小型农场也能运行机器学习模型。比较研究显示云部署提供更好的数据可访问性和安全性，支持农业AI市场的全球扩张。
约束因素影响分析
| 约束因素 | 对复合年增长率预测的影响百分比(~) | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 农艺数据标准分散 | −2.8% | 全球，在新兴市场最为严重 | 中期（2-4年） |
| 小农户传感器和机器人技术前期成本高 | −2.4% | 亚太、非洲、拉丁美洲 | 短期（≤2年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
农艺数据标准分散
专有数据孤岛阻碍设备、传感器和分析平台之间的互操作性。拜耳和微软正在合作开发开放数据模型，将分散的数据集整合到统一框架中。标准化可将AI效果提升30-40%，但供应商之间达成共识仍然困难，在多个供应商竞争而无通用协议的地区约束了农业AI市场的增长轨迹。
传感器和机器人技术前期成本高
小农户耕种全球80%的农场，但往往缺乏传统融资的抵押品。2024年后半导体短缺使平均传感器成本上涨15-20%。如AgOpenGPS等开源计划将精准农业成本降低高达70%[2]u-blox, "AgOpenGPS Precision Farming Innovation," u-blox.com。虽然补贴和合作采购部分缓解了负担，但资本密集度仍然抑制了农业AI行业的近期采用。
细分市场分析
按应用：精准农业驱动市场基础
精准农业在2024年获得46%的农业AI市场份额，将其定位为该行业的核心应用。集成的杂草定向和可变速率营养模块使农场能够将数据转化为可测量的节省和产量增长，为投资者和政策制定者验证了农业AI市场。无人机分析以25.8%的复合年增长率推进，受益于无人机价格下降和超视距飞行监管放松。
下一波浪潮集中在牲畜监测、智慧温室和收获后供应链优化。AI视觉系统在牛只行为检测方面达到95%的准确率，有助于早期疾病识别。温室运营商在嵌入AI控制的气候系统后报告32%的资源效率改善。这些邻近用例通过在现有数据基础设施上增加新收入流来扩展农业AI市场。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的份额
按技术：机器学习主导地位受到计算机视觉挑战
机器学习在2024年拥有农业AI市场技术片段的41.3%，依靠其处理大型多变量数据集进行产量预测和病虫害警报的能力。然而计算机视觉以23.6%的复合年增长率攀升，因为高分辨率影像在田地、果园和温室中变得无处不在。
与自主无人机相结合的视觉分析每小时可扫描数百英亩，发现肉眼无法看见的疾病。宾夕法尼亚州立大学的受控环境试点展示了持续AI视觉监测，可为特色作物自动调整营养[3]Science Daily, "Penn State Develops Automated Crop Monitoring," sciencedaily.com。预测分析和NLP正在用对话代理补充仪表板；拜耳的E.L.Y.生成模型将农艺问答准确率提高了40%。结果是一个更丰富、更具交互性的农业AI市场，农民通过自然语言而非技术代码与复杂模型互动。
按组件：硬件基础促进服务扩展
硬件在2024年占农业AI市场规模的48.5%，强调了传感器、无人机和自主机械在数据生成中的重要性。然而，服务以25.1%的复合年增长率扩张，因为种植者需要集成支持来从复杂数据集中提取可操作洞察。
云原生软件将原始传感器数据流整合到决策仪表板中，边缘网关为时间关键任务（如自主转向）减少延迟。红帽的可现场部署边缘服务器例证了连接坚固硬件与超大规模云的工具。随着采用成熟，价值从设备销售转移到终身服务合同，重塑农业AI行业内的利润池并催生专业咨询公司。
按部署模式：云端主导地位加速
云模式在2024年占农业AI市场规模的63.2%，并有望到2030年实现24.8%的复合年增长率。按使用付费定价降低门槛，而持续的模型更新保持算法与不断变化的农艺条件同步。
带宽受限区域的操作仍依赖本地或混合设置。边缘处理硬件在本地过滤数据进行亚秒级决策，然后与云同步进行深度分析和存档。这种双重架构保持数据主权并确保农业AI市场为高连接性大型农场和偏远小农户集群提供服务。
地理分析
北美在2024年占据34.7%的农业AI市场份额，受大田面积、高技术预算和支持政策推动。约翰迪尔的工厂正推出私有5G网络，在五年内连接80%的设备，说明基础设施投资如何支撑数字农艺。美国农业部项目将77亿美元投入气候智能实践，经常捆绑AI碳封存工具，维持对先进分析的优质需求。
亚太地区预计将录得最快的24.4%复合年增长率，受中国第十四个五年计划和印度6000亿卢比数字农业推动计划驱动。如古吉拉特邦卓越中心和马哈拉施特拉邦政府主导的AI试点等省级项目扩大草根接触，将数百万小农户纳入农业AI市场。由区域初创公司主导的卫星咨询服务使用多语言聊天机器人弥合知识差距，证明云优先策略可以克服有限的推广服务。
欧洲在绿色协议下将AI推广与可持续发展目标对接。3000万欧元的AgrifoodTEF计划正在建设5G中心，测试旨在将农药用量减半的机器人喷洒器。沃达丰与拜耳共同开发的德国5G温室园区展示了该大陆对保护数据隐私的高规格连接的偏好[4]Teck Nexus, "Vodafone 5G Greenhouse Campus Network," tecknexus.com。同时，乌兹别克斯坦和撒哈拉以南非洲部分地区的试点突出了新兴市场潜力，以第六谷物550万美元数字化作物监测合同为例。
竞争格局
适度分散化定义了农业AI市场，因为平台合作伙伴关系超过了单独的产品策略。微软将Azure与拜耳的作物模型集成，实现从种子到餐桌的数据交换，锁定重复订阅。IBM和拓普康在2025年达成协议，将基于Watson的分析嵌入导航系统，说明跨行业协同效应。
设备OEM正在向上游数据服务发展。AGCO以20亿美元收购天宝农业部门85%股份，诞生了PTx Trimble合资企业，将改装自动转向与云分析结合。迪尔自主转向喷洒器至厘米精度，同时将机器健康指标流式传输到其运营中心平台。这种垂直整合巩固了硬件提供商作为农业AI行业数据管理者的地位，鼓励种植者留在专有生态系统内。
软件专家通过提供低带宽、移动优先工具追求小农户细分市场的空白空间。埃森哲持有从图像检测作物失败的计算机视觉算法专利。开源集体和边缘AI初创公司增加竞争活力，但顶级品牌拥有巨大的心智份额，确保农业AI市场仍然是资本规模和研究管道提供持久优势的竞技场。
农业AI行业领导者
-
微软公司
-
IBM公司
-
Granular Inc.
-
aWhere Inc.
-
Prospera Technologies Ltd.
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年2月：AGCO公司完成以20亿美元收购天宝农业业务85%的交易，创建PTx Trimble以加速自主改装技术和AI驱动的精准农业解决方案。
- 2025年1月：先正达与InstaDeep合作，使用大语言模型推进作物特性研究，推出用于玉米和大豆基因表达预测的AgroNT1。
- 2025年1月：Source.ag与拜耳宣布战略联盟，将AI嵌入温室运营商的作物管理平台。
- 2024年12月：Taranis推出农艺决策支持AI工具Ag Assistant，以及Taranis Conservation可持续发展计划。
全球农业AI市场报告范围
机器人在农业中使用的增长正在推动人工智能(AI)市场。消费的增长和对作物更好产量的要求日益增加正在推动对农业机器人的需求。精准农业需求旺盛，约70-80%的新设备采购被认为包含某种形式的精准农业工具，以及对智慧绿色应用的需求。
农业人工智能(AI)市场按应用（天气跟踪、精准农业、无人机分析）、部署（云端、本地、混合）和地理（北美、欧洲、亚太和世界其他地区）细分。市场规模和预测以美元价值形式提供，涵盖上述所有细分市场。
| 精准农业 |
| 牲畜监测 |
| 无人机分析 |
| 智慧温室管理 |
| 供应链和收获后优化 |
| 机器学习 |
| 计算机视觉 |
| 预测分析 |
| 自然语言处理(NLP) |
| 硬件（传感器、无人机、机器人） |
| 软件平台 |
| 服务（咨询、集成、支持） |
| 云端 |
| 本地 |
| 混合 |
| 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
| 欧洲 | 德国 | |
| 法国 | ||
| 英国 | ||
| 意大利 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太 | 中国 | |
| 印度 | ||
| 日本 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 |
| 阿拉伯联合酋长国 | ||
| 中东其他地区 | ||
| 非洲 | 南非 | |
| 尼日利亚 | ||
| 非洲其他地区 | ||
| 按应用 | 精准农业 | ||
| 牲畜监测 | |||
| 无人机分析 | |||
| 智慧温室管理 | |||
| 供应链和收获后优化 | |||
| 按技术 | 机器学习 | ||
| 计算机视觉 | |||
| 预测分析 | |||
| 自然语言处理(NLP) | |||
| 按组件 | 硬件（传感器、无人机、机器人） | ||
| 软件平台 | |||
| 服务（咨询、集成、支持） | |||
| 按部署模式 | 云端 | ||
| 本地 | |||
| 混合 | |||
| 按地理 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 南美其他地区 | |||
| 欧洲 | 德国 | ||
| 法国 | |||
| 英国 | |||
| 意大利 | |||
| 欧洲其他地区 | |||
| 亚太 | 中国 | ||
| 印度 | |||
| 日本 | |||
| 澳大利亚 | |||
| 亚太其他地区 | |||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 | |
| 阿拉伯联合酋长国 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 尼日利亚 | |||
| 非洲其他地区 | |||
报告中回答的关键问题
目前农业AI市场的规模是多少？
农业AI市场在2025年价值25.5亿美元，预计到2030年将达到70.5亿美元。
哪个应用细分市场拥有最大的农业AI市场份额？
精准农业在2024年以46%的份额领先，仍然是农场AI采用的基础用例。
哪个地区在农业AI市场中增长最快？
亚太地区预计到2030年将以24.4%的复合年增长率扩张，受中国和印度政府数字农业计划驱动。
云部署对农业AI行业有多重要？
云模式占农业AI市场规模的63.2%并提供最高增长率，在无需重大硬件投资的情况下提供可扩展分析。
AI在农业中采用的主要障碍是什么？
主要挑战包括数据标准分散和传感器和机器人技术的高前期成本，特别是对小农户而言。
哪些公司在农业AI市场中做出了显著的战略举措？
AGCO创建PTx Trimble、微软-拜耳云合作以及迪尔的私有5G推广说明了塑造竞争的设备、软件和连接策略的结合。
页面最后更新于:
