Global Agriculture Technologies Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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26.30 Billion
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71.90 Billion
2024
2032
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全球農業技術市場細分,按產品(硬體、軟體和服務)、農業類型(精準農業、牲畜監測等)、應用(魚類養殖、智慧溫室、精準農業應用、牲畜監測應用等)——產業趨勢和預測至 2032 年
農業技術市場規模
- 2024 年全球農業技術市場規模為263 億美元 ,預計 到 2032 年將達到 710.8 億美元,預測期內 複合年增長率為 13.23%。
- 這種強勁的成長主要得益於精準農業、基於人工智慧的農場管理和自動化工具的日益融合,從而提高了生產力和營運效率
- 此外,全球對氣候變遷、糧食安全和勞動力短缺的日益擔憂正在加速高科技農業解決方案的採用,將農業技術定位為永續和可擴展農業實踐的關鍵推動因素
農業技術市場分析
- 農業技術包括物聯網感測器、無人機、自動拖拉機和人工智慧驅動的數據分析等工具,透過提高資源效率、產量預測和即時監控,徹底改變現代農業。
- 市場擴張很大程度上得益於精準農業日益增長的需求,精準農業使農民能夠根據數據做出決策,降低投入成本,並最大限度地減少對環境的影響
- 此外,政府激勵措施、農業科技新創公司不斷增加的投資以及技術進步正在強化市場的成長軌跡,使農業技術成為全球農業未來不可或缺的一部分。
- 歐洲在農業技術市場佔據主導地位,2024 年其收入份額最高,為 41.3%,這得益於強勁的農業創新、嚴格的可持續性法規以及整個歐洲大陸日益普及的精準農業解決方案
- 預計亞太地區在 2025 年至 2032 年期間的複合年增長率將超過 24%,這是最快的,主要受農業現代化的快速發展、城鎮化進程的加快以及中國、日本和印度等國家對農業技術基礎設施的大量投資的推動
- 受感測器、無人機、GPS 系統和自動灌溉設備的廣泛採用推動,硬體領域在 2024 年佔據了 51.4% 的最大市場收入份額。這些工具透過實現農業實踐的即時監控和自動化,構成了智慧農業的基礎
報告範圍和農業技術市場細分
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屬性 |
農業技術關鍵市場洞察 |
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涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲
歐洲
亞太
中東和非洲
南美洲
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主要市場參與者 |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察之外,Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、定價分析、品牌份額分析、消費者調查、人口統計分析、供應鏈分析、價值鏈分析、原材料/消耗品概述、供應商選擇標準、PESTLE 分析、波特分析和監管框架。 |
農業技術市場趨勢
“透過人工智慧和數據整合提高效率和自動化程度”
- 全球農業技術市場的一個重要且加速的趨勢是人工智慧(AI) 和數據驅動平台的日益融合。這種融合提高了各種農業實踐的效率和自動化程度
- 2024 年 1 月,約翰迪爾在 CES 上展示了其最新的 See & Spray Ultimate 技術,該技術利用電腦視覺和機器學習來識別和處理單一植物,從而顯著減少除草劑的使用
- 2024 年 3 月,CropX Technologies 推出了新的 AI 土壤數據平台,透過感測器和衛星數據整合增強即時農場智能
- 人工智慧與農業技術的融合實現了產量預測分析、透過影像辨識進行早期疾病檢測以及基於即時數據的最佳化資源管理等功能。此外,語音控制可以整合到農業設備中,從而實現某些功能的免持操作
- 農業技術與雲端平台和數據分析工具的無縫整合有助於對農場管理的各個方面進行集中監控和控制。透過單一介面,農民可以管理機械、追蹤環境條件並分析作物健康數據,從而創建統一、明智的決策流程
- 這種朝著更智慧、直觀和互聯的農業系統發展的趨勢從根本上重塑了用戶對農業生產力和永續性的期望。因此,各公司正在開發人工智慧農業技術,其特點包括自動種植和收穫、設備預測性維護以及語音控制相容性,以方便使用
- 隨著農民越來越重視效率、資源優化和提高產量,無論是大型農場還是小型農業經營,對提供無縫人工智慧和數據整合的農業技術的需求都在迅速增長。
農業技術市場動態
司機
“受糧食安全擔憂和技術進步推動,對可持續高效農業實踐的需求日益增長”
- 人們對全球糧食安全的擔憂日益加劇,對永續高效農業實踐的需求日益增長,加上科技的不斷進步,是推動農業技術需求成長的重要驅動力。
- 2024 年 4 月,Plenty Unlimited Inc. 和沃爾瑪宣佈建立合作夥伴關係,利用人工智慧控制的 CEA 系統擴大垂直農業營運規模,從而提高永續糧食生產
- 2023 年 11 月,美國農業部 (USDA) 啟動了一項 3 億美元的計劃,以推廣氣候智慧型農業,支持精準農業技術的部署
- 隨著全球人口的成長和資源的日益稀缺,農業技術為優化土地利用、減少水資源消耗、透過精準農業最大限度地減少環境影響以及提高農業總產量提供了解決方案
- 此外,感測器技術、數據分析、機器人技術和自動化的不斷進步使得農業技術更加有效、更經濟實惠,並可供更廣泛的農民使用。對食品供應鏈可追溯性和透明度的需求也推動了數位農業解決方案的採用
- 自動化流程的便利性、農場運營的遠端監控以及基於數據驅動的明智決策洞察力是推動已開發經濟體和發展中經濟體採用農業技術的關鍵因素。政府支持和推動智慧農業和永續實踐的舉措進一步促進了市場成長
克制/挑戰
“對資料隱私、安全和高昂初始投資成本的擔憂”
- 圍繞聯網農業設備和平台收集的數據的數據隱私和安全問題的擔憂對更廣泛的市場滲透構成了重大挑戰。由於農業技術依賴資料傳輸和雲端存儲,因此容易受到網路攻擊和資料洩露,這引發了農民對其農場資料和營運資訊安全的擔憂
- 2023 年 5 月,《農場雜誌》的一項調查顯示,超過 40% 的美國農民表示,出於隱私方面的考慮,不願使用資料共享平台
- 透過強大的資料加密、安全的資料儲存實踐和透明的資料使用政策解決這些資料隱私和安全問題對於建立農民信任至關重要。公司越來越重視其產品的數據安全措施。
- 此外,與傳統耕作方法相比,一些先進農業技術系統的初始投資成本相對較高,這可能會成為小規模農戶採用這些技術的障礙,尤其是在發展中地區或資金有限的農民。雖然一些基本的數位農業工具正變得越來越便宜,但全面的精準農業系統或先進的機器人解決方案通常需要大量的前期資本
- 雖然提高效率和產量的長期利益可以證明這些成本是合理的,但最初的投資障礙仍然可能阻礙其廣泛採用,特別是對於那些可能無法立即感受到投資回報的人來說
- 透過加強數據安全措施、對農民進行農業科技益處教育以及開發更經濟、更具可擴展性的農業技術方案來克服這些挑戰,對於持續的市場成長至關重要。
農業技術市場範圍
市場根據產品、農業類型和應用進行細分。
• 透過奉獻
根據產品供應情況,農業技術市場分為硬體、軟體和服務。受感測器、無人機、GPS 系統和自動灌溉設備的廣泛採用推動,硬體領域在 2024 年佔據了 51.4% 的最大市場收入份額。這些工具可以實現農業實踐的即時監控和自動化,從而構成智慧農業的基礎。
由於對數據分析平台、農場管理系統和人工智慧驅動的決策支援工具的需求不斷增加,預計軟體產業將在 2025 年至 2032 年間見證最快的複合年增長率。對數據驅動農業和精準農業的日益重視正在推動整個農業經營中綜合軟體解決方案的採用。
• 依農業類型
依農業類型,市場細分為精準農業、牲畜監控等。精準農業在 2024 年佔據了最大的市場收入份額,為 46.7%,這得益於人們越來越注重優化作物產量、減少資源浪費以及透過即時數據分析提高生產力。
預計牲畜監測領域將在 2025 年至 2032 年間以最快的複合年增長率增長,這得益於可穿戴設備和智慧標籤用於追蹤動物健康、行為和生產力。這些技術在降低牲畜死亡率和提高養殖效率方面為農民帶來了顯著的利益。
• 按應用
根據應用,農業技術市場分為魚類養殖、智慧溫室、精準農業應用、牲畜監測應用等。精準農業應用領域在 2024 年佔據了 39.6% 的最大收入份額,這得益於物聯網、GPS 和基於人工智慧的作物監測、土壤分析和自動化機械解決方案的快速整合。
預計智慧溫室應用將在 2025 年至 2032 年間呈現最高成長率,這得益於對可實現全年種植、資源效率和更高品質產量的受控環境農業 (CEA) 的需求不斷增長。該技術減輕氣候相關風險的能力進一步增強了其採用率。
農業技術市場區域分析
- 歐洲在農業技術市場佔據主導地位,2024 年其收入份額最高,為 41.3%,這得益於強勁的農業創新、嚴格的可持續性法規以及整個歐洲大陸日益普及的精準農業解決方案
- 歐洲國家優先考慮由政府補貼和研究資金支持的永續農業實踐,促進先進感測器、物聯網設備和人工智慧農場管理系統的整合。
- 德國、英國和法國等國家在部署智慧灌溉、自動化機械和數位作物監測方面處於領先地位,以提高產量並減少對環境的影響
- 歐洲完善的農業基礎設施和對氣候友善技術的重視鞏固了其在農業技術應用方面的領導地位
英國農業技術市場洞察
英國農業技術市場正在穩步增長,這得益於精準農業、無人機監控和自動化機械的需求不斷增長,以提高生產力和永續性。農民和農業企業正在採用提供即時土壤數據、天氣預報和作物健康監測的技術。政府強調減少農業的碳足跡,同時增加對農業科技新創企業的投資,加速了創新的採用。透過行動和雲端應用程式提供數據分析和遠端農場管理的數位平台越來越受歡迎。這種不斷變化的情況使英國成為推動歐洲農業技術發展的關鍵參與者。
德國農業技術市場洞察
在農業機器人、感測器技術和永續農業解決方案的強勁研發支持下,德國的農業技術市場正在迅速擴張。德國農民越來越多地使用自動拖拉機、精準播種系統和智慧灌溉技術,旨在優化資源利用和減少排放。再生能源系統和數據驅動決策工具的整合非常普遍,尤其是在大型農場和合作社中。政府針對氣候智慧型農業的措施和數位轉型的補貼進一步刺激了市場成長。德國仍然是歐洲先進農業技術開發和應用的領先中心。
亞太農業技術市場洞察
預計亞太地區在 2025 年至 2032 年期間的複合年增長率將超過 24%,這主要得益於中國、日本和印度等國家農業現代化的快速發展、城市化進程的加快以及對農業技術基礎設施的大量投資。該地區受益於政府推廣數位化農業、智慧灌溉和無人機作物監測技術的計畫。人工智慧驅動的分析、自動化機械和物聯網農場設備的使用日益增多,提高了生產力並有助於應對糧食安全挑戰。眾多農業科技新創公司和國內製造商的存在使得農業技術更加經濟實惠且易於取得,從而使亞太地區成為一個快速成長的市場。
中國農業技術市場洞察
2024 年,中國在亞太地區農業技術領域的收入份額最大,這得益於精準農業、無人機監控和智慧灌溉系統的大力推廣。政府對智慧農業和農村現代化的戰略重點推動了聯網農業設備和感測器網路的廣泛部署,以優化用水並提高作物產量。國內製造商和技術供應商正在快速創新,降低成本並增強針對多樣化農業需求的解決方案客製化。農民意識的不斷提高和強有力的政策支持使中國成為數位農業轉型的主要市場領導者。
日本農業技術市場洞察
在高科技生態系統、農業人口老化以及對自動化的重視等因素的支持下,日本的農業技術市場正在穩步發展。自動化溫室、機器人輔助種植和收穫以及基於物聯網的作物監測等智慧農業工具正變得越來越普遍。政府鼓勵採用精準農業來提高糧食安全並減少農村地區的勞動力短缺。農業技術與人工智慧、機器人和數據分析的結合提高了農場的效率和永續性。日本的創新農業技術解決方案和政策支援對亞太地區農業技術的發展做出了重大貢獻。
農業技術市場佔有率
農業技術產業主要由知名公司主導,其中包括:
- 迪爾公司(美國)
- 布里格斯·斯特拉頓(美國)
- 胡世華集團(瑞典)
- Mahindra & Mahindra 有限公司(印度)
- 愛科集團(美國)
- 索娜莉卡(印度)
- Raven Industries, Inc.(美國)
- AgJunction LLC(美國)
- 金伯利農業公司(美國)
- TeeJet Technologies(美國)
- 拓普康株式會社(日本)
- DICKEY-john(美國)
- 羅伯特·博世電動工具有限公司(德國)
- 美國本田汽車公司(美國)
- 久保田株式會社(日本)
- Andreas STIHL India(印度)
- 菲斯卡斯集團(芬蘭)
- 雅馬哈摩托車公司(日本)
- 布赫工業股份公司(瑞士)
- 大疆創新(中國)
- EXEL Industries(印度)
- H&H 農場機械公司(美國)
全球農業技術市場的最新發展
- 2025 年 4 月,Farmers Edge Inc. 與 Taurus Ag Marketing Inc. 合作,擴大優質土壤檢測服務在加拿大的覆蓋範圍。此次合作旨在增強對先進實驗室分析的訪問,提供快速週轉和客製化見解,為種植者、農學家和農業企業提供數據驅動的決策。預計此舉將顯著提升全國的精準農業能力
- 2023年7月,迪爾公司完成對Smart Apply, Inc.的收購,旨在將Smart Apply的精準噴灑技術納入營運。這種整合旨在幫助種植者更好地管理不斷上漲的投入成本、勞動力短缺、監管壓力和環境永續目標。此次收購標誌著我們朝更有效率、更環保的農業解決方案邁出了策略性的一步
- 2023 年 5 月,AgEagle Aerial Systems Inc. 與 Wingtra AG 達成了為期兩年的供應協議,以確保持續供應與 WingtraOne VTOL 無人機整合的 RedEdge-P 感測器套件。這些高解析度感測器使用戶能夠捕獲無與倫比的植物級數據,有助於農業、環境監測、林業和水管理領域的應用。該協議預計將增強 AgEagle 在航空農業成像方面的技術優勢
- 2023 年 4 月,AGCO 公司與 Hexagon 建立策略合作夥伴關係,以推動 AGCO 的導引技術產品。此次合作旨在推出一個名為「Fuse Guide」的新系統,該系統將部署在 Valtra 和 Massey Ferguson 拖拉機上,供工廠安裝和售後市場使用。這項措施將提高農場營運的精準度和效率
- 2023 年 2 月,Topcon Agriculture 推出了移植控制,這是一款專為特色作物農民量身定制的強大指導解決方案。該解決方案提供基於 GNSS 的導引、自動駕駛和機器控制,旨在減少勞動力需求並提高蔬菜、水果和樹木等作物的種植準確性。這項創新有望優化移植操作並提高整體生產力
- 2023 年 1 月,ASI Logistics 與 SICK, Inc. 合作,使用 ASI 的車輛自動化套件 (VAK) 和 SICK 的先進 LiDAR 技術成功部署了自動駕駛堆場卡車作業。這項成就標誌著物流自動化取得了重大進步,提高了工業場地環境的效率和安全性。此次合作是自動駕駛運輸技術商業化的里程碑
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DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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