Mercado global de inteligência artificial na agricultura - Tendências da indústria e previsão para 2031

Análise e dimensão do mercado de inteligência artificial na agricultura

O mercado global de inteligência artificial na agricultura está pronto para um crescimento substancial, impulsionado por vários fatores importantes. O principal motivador é a redução significativa de custos que as soluções TEM oferecem, o que atrai as empresas que procuram otimizar os seus gastos em telecomunicações. A crescente adoção de telemóveis e outros dispositivos portáteis alimenta ainda mais a procura por soluções eficazes de gestão de despesas. O TEM proporciona transparência crítica das despesas, permitindo às organizações compreender e controlar melhor os seus gastos com telecomunicações. Além disso, o surgimento da IoT e das aplicações baseadas na cloud levou a uma maior procura por soluções TEM, uma vez que estas tecnologias introduzem novas complexidades na gestão de despesas de telecomunicações. No entanto, o mercado enfrenta restrições, principalmente o desafio de aderir a diferentes regulamentos de telecomunicações e requisitos de conformidade em diferentes regiões, o que complica a implementação e a gestão. Apesar destes desafios, existem oportunidades consideráveis ​​de crescimento. A tecnologia de automatização para a gestão de despesas de telecomunicações apresenta uma oportunidade significativa, assim como a externalização de soluções TEM, que podem oferecer eficiência de custos e experiência.

A Data Bridge Market Research analisa que o mercado global de inteligência artificial na agricultura deverá atingir um valor de 8,5 mil milhões de dólares até 2031, com um CAGR de 22,4% durante o período previsto. O relatório do mercado global de inteligência artificial na agricultura também abrange de forma abrangente a análise de preços, a análise de patentes e os avanços tecnológicos.

Definição de Mercado

O mercado global de inteligência artificial na agricultura abrange tecnologias e soluções que aproveitam a IA para melhorar as práticas agrícolas. Isto inclui aprendizagem automática, visão computacional e robótica para otimizar a gestão de culturas, agricultura de precisão e alocação de recursos. O mercado abrange ferramentas baseadas em IA para análise de dados, máquinas autónomas e análises preditivas destinadas a aumentar a eficiência, o rendimento e a sustentabilidade nas operações agrícolas. Serve uma vasta gama de aplicações, incluindo monitorização de culturas, gestão de solos, controlo de pragas e otimização da cadeia de abastecimento.

Dinâmica do mercado global de inteligência artificial na agricultura

Esta secção trata da compreensão dos impulsionadores, vantagens, oportunidades, restrições e desafios do mercado. Tudo isto é discutido em detalhe abaixo:

Motoristas

• Aumento da precisão da monitorização das culturas e da previsão de rendimento

A inteligência artificial (IA) na agricultura melhora a monitorização das culturas e a precisão da previsão do rendimento. Ao aproveitar os algoritmos de aprendizagem automática e análise de dados, a IA pode analisar grandes quantidades de dados de várias fontes, como imagens de satélite, sensores de solo e previsões meteorológicas. Isto permite aos agricultores monitorizar a saúde das culturas, identificar infestações de pragas e prever os rendimentos com maior precisão. Consequentemente, os insights baseados em IA ajudam a otimizar a alocação de recursos, a melhorar a tomada de decisões e a aumentar a produtividade agrícola global.

Por exemplo,

• Em julho de 2021, de acordo com o blogue publicado pela Gramener, a previsão do rendimento das culturas utilizando a aprendizagem automática e a IA tornou-se cada vez mais relevante. O artigo discutiu como a análise espacial e os dispositivos IoT melhoraram a monitorização das culturas e a previsão da produtividade. Os modelos de IA e de aprendizagem automática que utilizam imagens de satélite e dados climáticos melhoraram a precisão na previsão dos rendimentos das culturas ao avaliar as condições do solo e os padrões climáticos. A utilização destas tecnologias beneficiou os produtores agrícolas ao permitir a monitorização remota, o mapeamento eficiente dos recursos e a análise preditiva, o que facilitou uma melhor tomada de decisão e planeamento. Este avanço permite uma gestão mais eficaz das culturas

Aumento da implementação de melhores técnicas agrícolas com IA

Aumentar a implementação de melhores técnicas agrícolas com IA passa por otimizar a utilização de inputs como água, fertilizantes e pesticidas. As soluções baseadas em IA permitem a gestão precisa destes recursos, garantindo que são aplicados de forma eficiente e apenas onde necessário. Isto reduz os custos e aumenta a produtividade ao minimizar o desperdício e maximizar o rendimento das culturas, levando a práticas agrícolas mais sustentáveis ​​e rentáveis.

Por exemplo,

• Em janeiro de 2024, de acordo com um artigo publicado pela Intellias, a IA impactou significativamente a agricultura ao melhorar as técnicas de cultivo. A IA permitiu uma gestão precisa da água, fertilizantes e pesticidas, reduzindo custos e aumentando a produtividade. Os sistemas automatizados otimizaram a irrigação e a aplicação de fertilizantes, resultando em melhores rendimentos das culturas e eficiência dos recursos. Estes avanços apoiaram práticas agrícolas mais sustentáveis ​​e rentáveis, beneficiando, em última análise, os agricultores através de melhores rendimentos e poupanças de custos.

Oportunidade

• Tecnologia de automação para gestão de despesas de telecomunicações

A tecnologia de automatização para a gestão de despesas de telecomunicações (TEM) simplifica os processos, aumenta a precisão e reduz os custos. Ao tirar partido de ferramentas e software automatizados, os operadores de telecomunicações e as empresas gerem faturas, acompanham despesas e analisam padrões de utilização em tempo real de forma eficiente. Esta tecnologia melhora a transparência, o controlo e permite a tomada de decisões proativas com base em insights baseados em dados. Além disso, a automatização minimiza o erro humano, garante a conformidade com os requisitos regulamentares e otimiza a alocação de recursos, transformando o TEM num ativo estratégico

Por exemplo,

• Em julho de 2022, de acordo com um artigo publicado pela Brightfin, a mudança para um sistema automatizado de gestão de despesas de telecomunicações trouxe vários benefícios. Em primeiro lugar, reduziu significativamente o número de tickets de helpdesk relacionados com problemas de telecomunicações, libertando recursos de TI. Esta automatização também poupou tempo aos colaboradores ao lidar com tarefas rotineiras como o processamento de faturas e a gestão de despesas, permitindo-lhes concentrar-se em projetos mais críticos. Além disso, a automação reduziu os erros humanos, garantindo consistência e eficiência nas operações. Por fim, o sistema forneceu informações valiosas sobre os dados e ajudou a reduzir os custos através de processos simplificados de gestão de telecomunicações
• De acordo com um artigo publicado pelo PAG, a automatização está a transformar a gestão das despesas de telecomunicações. Simplificou tarefas como a monitorização da utilização e a reconciliação de faturas, o que é particularmente benéfico para hospitais e organizações de saúde. As soluções automatizadas reduzem o tempo e o esforço gastos em auditorias, identificando poupanças significativas através da otimização da utilização de equipamentos e contratos de telecomunicações

Restrição/Desafio

• Preocupações persistentes com a privacidade e segurança dos dados

Apesar dos avanços promissores na IA para a agricultura, as preocupações persistentes com a privacidade e a segurança dos dados ofuscam estes benefícios. À medida que os sistemas de IA recolhem e analisam grandes quantidades de dados agrícolas confidenciais, incluindo rendimentos das culturas, condições do solo e operações agrícolas, expõem os agricultores a riscos significativos. O acesso não autorizado e as violações destes dados podem levar a consequências graves, incluindo a perda de propriedade intelectual, a manipulação de informações confidenciais e a maior vulnerabilidade a ataques cibernéticos. Estes problemas de segurança minam a confiança nas tecnologias de IA e dificultam a sua adoção generalizada.

Por exemplo

• Em agosto de 2023, de acordo com o blogue publicado pela ShardSecure, a agricultura enfrentou crescentes preocupações com a privacidade e a segurança dos dados. Os ciberataques, como o ataque de ransomware de 2021 à JBS Foods, evidenciaram a vulnerabilidade do setor. Com a agricultura de precisão a gerar grandes quantidades de dados e o aparecimento de dispositivos IoT, os riscos aumentaram. O recém-criado Centro de Análise e Partilha de Informação sobre Alimentação e Agricultura teve como objectivo abordar estas questões. No entanto, muitos agronegócios ainda enfrentam dificuldades com a segurança de dados, conformidade e proteção contra ameaças relacionadas com a IA. As medidas de segurança melhoradas podem beneficiar as empresas ao proteger dados confidenciais e reduzir o risco de interrupções dispendiosas

Impacto pós-Covid-19 no mercado global de inteligência artificial na agricultura

O cenário pós-COVID-19 impactou significativamente o mercado global. No entanto, à medida que a economia recupera gradualmente, há um maior foco no desenvolvimento de infra-estruturas, levando a um ressurgimento de projectos. O setor está a adaptar-se às novas normas com protocolos de segurança melhorados e tecnologias digitais para agilizar os processos. A procura de serviços de telecomunicações está a recuperar à medida que os projectos de construção ganham força, apresentando oportunidades para os participantes no mercado contribuírem para o crescimento das infra-estruturas do país na era pós-pandemia.

Desenvolvimentos recentes

Por exemplo,

• Em junho de 2024, a TeeJet Technologies lançou o caudalímetro eletromagnético FM9380-F75, apresentando um design inovador sem peças móveis para um funcionamento sem manutenção, um desempenho otimizado em condições de fluido e uma ampla compatibilidade de aplicações, beneficiando o seu portfólio de produtos de agricultura de precisão e aumentando a eficiência operacional
• Em novembro de 2023, a Kubota Corporation apresentou o Agri Robo KVT na Agritechnica, marcando um avanço significativo na tecnologia de agricultura autónoma. Este trator melhorado resolveu a escassez de mão-de-obra, aumentou a segurança e promoveu uma agricultura eficiente, beneficiando a Kubota com uma maior competitividade de mercado e liderança na inovação

Âmbito do mercado global de inteligência artificial na agricultura

O mercado da inteligência artificial na agricultura está segmentado em cinco segmentos notáveis, que se baseiam na oferta, tecnologia, aplicação, modo de implementação e utilizador final. O crescimento entre estes segmentos irá ajudá-lo a analisar segmentos de baixo crescimento nos setores e fornecerá aos utilizadores uma visão geral e informações valiosas do mercado para os ajudar a tomar decisões estratégicas para identificar as principais aplicações do mercado.

Este relatório de investigação categoriza o mercado global de inteligência artificial na agricultura nos seguintes segmentos:

OFERTA

• HARDWARE
• SOFTWARE
• SERVIÇOS

Com base na oferta, o mercado está segmentado em hardware, software e serviços.

TECNOLOGIA

• APRENDIZAGEM DE MÁQUINA (ML)
• VISÃO COMPUTADORIZADA
• PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PLN)
• ROBÓTICA E AUTOMAÇÃO
• OUTROS

Com base na tecnologia, o mercado está segmentado em aprendizagem automática (ML), visão computacional, processamento de linguagem natural (PLN), robótica e automação e outros.

APLICAÇÃO

• AGRICULTURA DE PRECISÃO
• MONITORIZAÇÃO DE GADO
• PREVISÃO DO TEMPO
• GESTÃO DO SOLO
• MONITORIZAÇÃO DA SAÚDE DAS CULTURAS
• OTIMIZAÇÃO DA CADEIA DE FORNECIMENTO
• OUTROS

Com base na aplicação, o mercado está segmentado em agricultura de precisão, monitorização de gado, previsão meteorológica, gestão do solo, monitorização da saúde das culturas, otimização da cadeia de abastecimento e outros.

MODO DE IMPLANTAÇÃO

• NUVEM
• NO LOCAL

Com base no modo de implementação, o mercado está segmentado em cloud e local.

UTILIZADOR FINAL

• FAZENDAS
• EMPRESAS AGRO-TECNOLÓGICAS
• EMPRESAS AGROQUÍMICAS
• INSTITUTOS DE INVESTIGAÇÃO
• OUTROS

Com base no utilizador final, o mercado está segmentado em explorações agrícolas, empresas de agrotecnologia, empresas agroquímicas, institutos de investigação e outros.

Mercado global de inteligência artificial na agricultura

O mercado global de inteligência artificial na agricultura está segmentado em cinco segmentos notáveis, que se baseiam na oferta, tecnologia, aplicação, modo de implementação e utilizador final. Os países abrangidos pelo mercado global da internet das coisas (IOT) na agricultura são os EUA, Canadá e México na América do Norte, Alemanha, França, Reino Unido, Holanda, Suíça, Bélgica, Rússia, Itália, Espanha, Turquia, resto da Europa, China , Japão, Índia, Coreia do Sul, Singapura, Malásia, Austrália, Tailândia, Indonésia, Filipinas, resto da Ásia-Pacífico, Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, África do Sul, Egito, Israel, resto do Médio Oriente e África, Brasil, Argentina e resto da América do Sul.

Na América do Norte, os EUA dominam como o país com o maior número de fornecedores de componentes de hardware. Além disso, na Europa, o Reino Unido está a dominar devido ao seu avanço tecnológico em todo o país. Na Ásia-Pacífico, a China domina, pois é o país que tem os maiores fabricantes de componentes de hardware na região.

A secção de países do relatório também fornece fatores individuais que impactam o mercado e alterações na regulamentação do mercado que impactam as tendências atuais e futuras do mercado. Pontos de dados como a análise da cadeia de valor a montante e a jusante, tendências técnicas e análise das cinco forças de Porter, estudos de caso são alguns dos indicadores utilizados para prever o cenário de mercado para países individuais. Além disso, a presença e disponibilidade de marcas da APAC e os seus desafios enfrentados devido à grande ou escassa concorrência de marcas locais e nacionais, o impacto das tarifas domésticas e das rotas comerciais são considerados ao fornecer uma análise de previsão dos dados do país.   

Análise do cenário competitivo e da quota de mercado global de inteligência artificial na agricultura

O cenário competitivo do mercado global de inteligência artificial na agricultura fornece detalhes dos concorrentes. Os detalhes incluídos são a visão geral da empresa, finanças da empresa, receitas geradas, potencial de mercado, investimento em investigação e desenvolvimento, novas iniciativas de mercado, presença na APAC e SEA, localizações e instalações de produção, capacidades de produção, pontos fortes e fracos da empresa, lançamento do produto, amplitude e amplitude do produto , domínio da aplicação. Os pontos de dados fornecidos acima estão apenas relacionados com o foco das empresas em relação ao mercado global de inteligência artificial na agricultura. Alguns dos principais participantes que operam no mercado global de inteligência artificial na agricultura são: Open Text Corporation, OpenAI, VALMONT INDUSTRIES, INC., AGCO Corporation e IBM, entre outros.

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