세계의 농업용 인공 지능 시장 (2030년까지) : 작물 유형별 (씨리얼/그레인, 유지 종자/펄스, 과일/채소, 기타), 구성 요소, 배포 모드, 기술, 애플리케이션
스트래티스틱스 MRC에 따르면 2024년 글로벌 농업 인공지능 시장 규모는 19억 5,000만 달러이며, 예측 기간 동안 25.2%의 연평균 성장률로 2030년에는 65억 3,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 농업에서의 인공지능은 농업 관행을 개선하기 위해 머신러닝, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 데이터 분석을 적용하는 것을 말합니다. AI 기반 기술은 토양 센서, 일기 예보, 위성 이미지 등 다양한 출처의 데이터를 분석하여 정밀 농업을 가능하게 합니다. 이러한 기술은 농작물 수확량을 최적화하고, 자원 사용량을 줄이며, 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 해충 탐지, 작물 모니터링, 자동 수확과 같은 작업은 AI를 통해 간소화되어 농업 운영의 효율성, 지속 가능성, 수익성을 향상시킵니다.
NASSCOM에 따르면 2025년까지 인도에서는 데이터와 AI 기술을 통해 농업 부문에 약 900억 달러의 가치가 창출될 것으로 예상됩니다. 모든 부문을 합치면 2025년까지 인공지능은 인도의 GDP에 약 5,000억 달러를 추가할 것으로 예상됩니다.
시장 역학:
동인:
식량 생산 수요 증가
식량 생산 수요의 증가는 효율적인 자원 사용, 수확량 극대화, 지속 가능한 관행의 필요성을 요구함으로써 농업 분야에서 AI 성장을 주도하고 있습니다. 정밀 농업, 예측 분석, 자동화 기계와 같은 AI 기술은 자원 사용을 최적화하고, 작물 수확량을 개선하며, 폐기물을 줄입니다. 전 세계 인구가 증가함에 따라 농부들은 식량 공급 수요를 지속 가능하게 충족하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 고급 AI 애플리케이션은 실시간 모니터링, 해충 및 질병 관리, 데이터 기반 의사결정을 용이하게 하여 농업의 회복력과 대응력을 높여 시장 성장을 촉진합니다.
제약:
기술 전문성 부족
농업 분야에서 인공지능(AI)에 대한 기술적 전문성이 부족한 것은 농업 분야가 전통적 농법에 의존하고 첨단 기술에 대한 노출이 제한되어 있기 때문입니다. 기술 노하우가 부족하면 AI의 잠재력을 제대로 활용하지 못해 혁신, 데이터 기반 의사결정, 농업의 전반적인 생산성 향상을 저해합니다. 결과적으로 AI 기술의 도입 속도가 느려져 시장 확대와 농업 부문에 대한 혁신적 영향력이 제한됩니다.
기회:
농업 기술 스타트업에 대한 투자 증가
농업 기술 스타트업에 대한 투자가 증가하면서 첨단 AI 기반 솔루션의 혁신과 개발이 촉진되고 있습니다. 이러한 투자를 통해 스타트업은 머신러닝, 컴퓨터 비전, 데이터 분석과 같은 AI 기술을 통해 정밀 농업을 강화하고, 자원 활용을 최적화하며, 작물 수확량을 향상시킬 수 있습니다. 더 많은 자금은 연구 개발을 가속화하여 더욱 강력하고 확장 가능한 AI 애플리케이션으로 이어져 농업 관행을 변화시키고 생산성을 높이며 기후 변화와 식량 안보와 같은 문제를 해결할 수 있게 합니다.
위협:
높은 초기 투자 비용
농업 분야의 인공지능은 첨단 기술, 인프라, 숙련된 인력이 필요하기 때문에 초기 투자 비용이 높습니다. 머신러닝 알고리즘, 로봇 공학, IoT 장치와 같은 AI 시스템을 개발하고 구현하려면 상당한 재원이 필요합니다. 결과적으로 광범위한 구현이 늦어지면서 시장 성장이 저해되고, 진입 장벽이 생겨 농업 부문의 전반적인 기술 발전과 생산성 향상 속도가 저하되고 있습니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹은 식품 공급망의 자동화와 복원력에 대한 필요성을 강조함으로써 농업 분야에서의 AI 도입을 가속화했습니다. 노동력 부족과 물류 차질로 인해 정밀 농업, 원격 모니터링, 자동 수확을 위한 AI 기반 솔루션에 대한 관심이 높아졌습니다. 그러나 경제적 불확실성과 공급망의 혼란은 농업 분야의 AI 기술에 대한 투자 및 구현 일정에 영향을 미치는 도전 과제이기도 했습니다.
로봇 공학 및 자동화 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
로봇 공학 및 자동화 부문은 수익성이 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 농업 분야의 로봇 공학 및 자동화는 AI를 활용하여 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 자율 트랙터, 드론, 로봇 수확기는 심기, 급수, 수확과 같은 정밀한 작업에 AI를 사용합니다. 이러한 기술을 통해 농작물을 실시간으로 모니터링하고 관리하여 인건비를 절감하고 수확량을 늘릴 수 있습니다. AI 기반 자동화는 자원의 최적 사용을 보장하고 낭비를 최소화하며 더 나은 작물 관리와 지속 가능성을 위해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
밭 준비 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
현장 준비 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. AI 기반 농업의 현장 준비에는 토양 센서, 드론 및 기계 학습 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 토양 건강, 수분 수준 및 영양소 함량을 분석하는 것이 포함됩니다. 이 데이터는 농부들이 경작, 심기 일정, 토양 처리를 최적화하여 작물 수확량을 높이고 투입 비용을 줄이며 지속 가능한 농업을 할 수 있도록 안내합니다. AI는 정밀한 현장 매핑과 의사결정을 지원하여 농업의 전반적인 효율성과 생산성을 향상시킵니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 식량 수요 증가, 정부 이니셔티브 및 기술 발전으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 정밀 농업, 농작물 모니터링, 자동화 기계에 AI를 도입하는 데 앞장서고 있습니다. 급속한 도시화, 기술 발전, 식생활 선호도의 변화로 인해 시장의 역학관계가 재편되고 있습니다. 이 지역의 대규모 농업 기반과 농업 기술 스타트업에 대한 투자가 증가하면서 AI 솔루션의 혁신과 구현이 촉진되고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
유럽은 이 지역의 정밀 농업 기술에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽은 소규모 가족 농장과 대규모 상업적 운영이 혼합되어 있으며, 지속 가능성과 유기농 생산 방식에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 유럽의 지원적인 규제 환경과 정부 이니셔티브는 디지털 농업을 적극 장려하고 있습니다. 이러한 추세는 유럽 농업의 AI 통합에 대한 유망한 미래를 보여주며, 농업 부문의 운영 환경을 혁신적으로 변화시킬 것입니다.
주요 개발:
2024년 4월, 크롭핀은 기후 스마트 농업을 위한 생성형 AI 시스템인 악사라를 출시했습니다. 악사라는 인도 아대륙 5개국의 벼, 밀, 옥수수, 수수, 보리, 면화, 사탕수수, 대두, 기장 등 9개 작물을 대상으로 합니다. 이 생성형 AI 시스템은 특정 농업 기후 조건에서 쌀이나 옥수수와 같은 작물에 사용할 투입물을 농부에게 제안하거나 기후 스마트 농업 자문을 제공 할 수 있다고 회사는 성명에서 밝혔다.
2023년 6월, 디어앤컴퍼니는 이미 일부 농장에서 운영되고 있으며 구매가 가능한 최초의 완전 자율 주행 트랙터를 공개했습니다. 이 트랙터는 20년간의 AI 개발의 산물이며 제때, 언제나, 높은 수준의 품질로 작업을 완료하도록 설계되었습니다.
다루는 작물 유형:
– 곡물 및 곡물
– 유지 종자 및 맥류
– 과일 및 채소
– 기타 작물 유형
보장되는 구성 요소:
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
지원되는 배포 모드
– 클라우드 기반
– 온-프레미스
지원 기술
– 머신 러닝
– 컴퓨터 비전
– 예측 분석
– 자연어 처리(NLP)
– 로봇 공학 및 자동화
– 기타 기술
지원 대상 애플리케이션
– 정밀 농업
– 가축 모니터링
– 토양 관리
– 현장 준비
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 농부
– 농업 기업
– 연구 기관
– 정부 기관
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 작물 유형별 농업 시장의 글로벌 인공 지능
5.1 소개
5.2 곡물 및 곡물
5.3 유지 종자 및 펄스
5.4 과일 및 채소
5.5 기타 작물 유형
6 농업 시장의 글로벌 인공 지능, 구성 요소 별
6.1 소개
6.2 하드웨어
6.2.1 센서
6.2.2 드론
6.2.3 로봇
6.3 소프트웨어
6.3.1 인공 지능 플랫폼
6.3.2 인공 지능 솔루션
6.4 서비스
6.4.1 전문 서비스
6.4.2 관리 서비스
7 배포 모드 별 농업 시장의 글로벌 인공 지능
7.1 소개
7.2 클라우드 기반
7.3 온 프레미스
8 농업 시장의 글로벌 인공 지능, 기술 별
8.1 소개
8.2 기계 학습
8.3 컴퓨터 비전
8.4 예측 분석
8.5 자연어 처리(NLP)
8.6 로봇 공학 및 자동화
8.7 기타 기술
9 농업 시장의 글로벌 인공 지능, 애플리케이션 별
9.1 소개
9.2 정밀 농업
9.3 가축 모니터링
9.4 토양 관리
9.5 현장 준비
9.6 기타 응용 분야
10 최종 사용자별 농업 시장의 글로벌 인공 지능
10.1 소개
10.2 농부
10.3 농업 기업
10.4 연구 기관
10.5 정부 기관
10.6 기타 최종 사용자
11 농업 시장의 글로벌 인공 지능, 지역 별
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 미국
11.2.2 캐나다
11.2.3 멕시코
11.3 유럽
11.3.1 독일
11.3.2 영국
11.3.3 이탈리아
11.3.4 프랑스
11.3.5 스페인
11.3.6 기타 유럽
11.4 아시아 태평양
11.4.1 일본
11.4.2 중국
11.4.3 인도
11.4.4 호주
11.4.5 뉴질랜드
11.4.6 대한민국
11.4.7 기타 아시아 태평양 지역
11.5 남미
11.5.1 아르헨티나
11.5.2 브라질
11.5.3 칠레
11.5.4 남미의 나머지 지역
11.6 중동 및 아프리카
11.6.1 사우디 아라비아
11.6.2 아랍에미리트
11.6.3 카타르
11.6.4 남아프리카 공화국
11.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
12 주요 개발 사항
12.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
12.2 인수 및 합병
12.3 신제품 출시
12.4 확장
12.5 기타 주요 전략
13 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
