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农业人工智能市场规模及份额（按组件（硬件、软件、服务）、技术、应用划分）——全球供需分析、增长预测、统计报告（2026-2035年）

  • 报告编号: 3642
  • 发布日期: Sep 12, 2025
  • 报告格式: PDF, PPT

农业人工智能市场展望：

2025年，农业人工智能市场规模为30亿美元，预计到2035年底将达到302亿美元，在预测期（即2026-2035年）内，复合年增长率将达到26%。2026年，农业人工智能行业的规模估计为37亿美元。

全球农业人工智能正蓬勃发展，这主要得益于机器学习、计算机视觉和预测分析等先进技术在传统农业中的应用。世界各国政府纷纷推出相关举措，通过资金支持、技术援助和政策推动农业领域的数字化转型，促进人工智能的应用。2024年10月，日本国立农业食品研究机构（NARO）开发出日本首个农业专用生成式人工智能，该人工智能拥有丰富的农业知识，并在三重县启动了实验研究。结果表明，该人工智能在回答农业相关问题上的准确率比通用人工智能高出40%。此举旨在促进农业可持续发展，并通过技术知识转移解决农业人口老龄化问题。

以市场为导向的技术创新者，例如迪尔公司、微软公司、拜耳公司和IBM公司，通过建立战略联盟、投资研发和创建集成平台来推动市场创新。这些公司与农业社区和农业研究机构合作，开发适合各种作物管理需求的定制化人工智能解决方案。2023年6月，迪尔公司通过整合空间技术、人工智能（AI）和先进的数据分析，为农民提供可操作的信息，从而革新了精准农业。借助卫星图像，该公司能够更有效地监测作物、评估田间状况并优化资源分配，从而提高产量。

Artificial Intelligence in Agriculture Market Size
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增长驱动因素

  • 高科技精准农业解决方案提升作物管理效率：先进的人工智能驱动型精准农业解决方案，通过实时分析和自动化决策，帮助农民优化水、农药和肥料等资源的利用。先进的系统能够实施变量施肥技术，根据田间差异和作物需求，在种植季节自动调整投入。2024年12月，AGCO公司通过PTx品牌展示了一套突破性的精准农业解决方案，助力农民提升产量和生产力。作为唯一一家成功将精准播种和PTx Trimble技术应用于几乎所有品牌和型号农机设备的公司，PTx能够帮助农民以更少的投入获得更高的产出。这种优先改造的模式最大限度地扩大了潜在市场，加速了技术普及，从而为农民带来更高的收益。
  • 政府投资举措推动技术应用：全球政府资助项目和政策框架通过拨款、补贴和技术援助计划，支持人工智能在农业领域的广泛应用。战略性的公私合作关系促进了知识共享和技术转让，使包括小农户在内的各种农业经营者都能受益。2025年8月，美国国家科学基金会在日本科学技术振兴机构（JST）、印度农业研究理事会（ICAR）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的支持下，启动了AI-ENGAGE（推进创新赋能下一代农业）计划。该计划旨在让农民利用配备经济实惠的传感器、机器人和人工智能技术的应用程序，获取有关水、肥料和病虫害需求的精准实时信息。
  • 数据驱动的决策正在变革农场运营：人工智能驱动的分析软件能够处理来自气象站、土壤传感器和作物监测系统等多种渠道的大量农场数据，从而为理想的农场决策提供切实可行的建议。2023年10月，DigiFarm的云原生精准农业软件获得了Oracle公司在Oracle云基础设施上的支持，使农民和农业企业能够利用高分辨率卫星图像自动识别田地边界，并运用神经网络模型计算播种面积。预测算法不断提高预测精度，同时为运营调整和资源优化提供实时建议。

人工智能模型在植物病虫害检测中的准确性

AI模型/系统名称

作物/范围

报告准确率（%）

关键技术

CNN模型

25种不同的植物

99.53%

卷积神经网络（CNN）

ResNet-50

常见植物病虫害

95.61%

ResNet-50（深度残差网络）

PlantDoc

13种植物

-

计算机视觉/深度学习

害虫专家系统

小麦和大米

-

人工神经网络、遗传算法、计算机视觉

替代诊断方法

一般的

约75%

传统实验室/目视分析

来源：PMC

人工智能技术在农业领域的开发与部署

农业领域机器人和数字技术的应用正在迅速发展，正从研究和有限的试验阶段迈向更广泛的商业化应用。虽然像GPS导航机械这样的技术现在已经很普及，但目前只有2%到4%的农资经销商使用自主田间机器人进行除草和作物巡查等作业。然而，预计未来这一比例将显著增长，到2024年，将有近五分之一的经销商提供机器人作物巡查服务，这标志着农业正向自动化和精准农业解决方案发生重大转变。

来源：DOI

挑战

  • 技术集成的复杂性阻碍了其大规模应用：复杂的AI模型需要复杂的技术基础设施和专业知识才能在各种类型的农业作业中有效实施和维护。大多数农场缺乏必要的技术能力和基础设施，无法将先进的AI系统有效地集成到现有设备和管理系统中。农村地区的农民往往面临网络连接差和技术支持服务不足的问题，这阻碍了AI的有效部署和应用。因此，需要投入大量资金用于培训和教育项目，以帮助农民掌握释放AI潜力所需的知识。此外，还需要开发一套更易于获取和适应性更强的AI解决方案，以便在农业领域得到广泛应用。
  • 技术应用受到数据安全和隐私问题的阻碍：农业人工智能解决方案会收集大量个性化的农场数据，例如田间设置、作物产量和农业实践，这给农民的隐私和数据安全带来了严重威胁。农业数据和控制系统的安全漏洞会进一步威胁农业实践和粮食安全基础设施。2023年7月，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布了关于建立国家测试农场物联网（IoT）网络的指南，旨在提高农业产量并推广可持续农业实践。具体应用领域包括产量预测、病虫害管理、疾病管理、灌溉计划和供应链优化。

农业人工智能市场规模及预测：

报告属性 详细信息

基准年

2025

预测年份

2026-2035

复合年增长率

26%

基准年市场规模（2025 年）

30亿美元

预测年份市场规模（2035 年）

302亿美元

区域范围

  • 北美洲（美国和加拿大）
  • 亚太地区（日本、中国、印度、印度尼西亚、马来西亚、澳大利亚、韩国、亚太其他地区）
  • 欧洲（英国、德国、法国、意大利、西班牙、俄罗斯、北欧、欧洲其他地区）
  • 拉丁美洲（墨西哥、阿根廷、巴西、拉丁美洲其他地区）
  • 中东和非洲（以色列、海湾合作委员会北非地区、南非、中东和非洲其他地区）
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农业人工智能市场细分：

组件细分分析

预计在预测期内，软件领域将占据54%的市场份额，这主要得益于对基于人工智能的分析平台、机器学习算法和数据管理系统日益增长的需求。软件解决方案为处理农业数据、开发预测分析以及为不同的农业应用实现自动化决策奠定了基础。先进的软件平台整合了包括卫星数据、传感器网络和气象数据在内的各种数据流，从而提供全面的端到端农场管理。例如，AGCO公司于2023年11月采用模块化设计集成了基于人工智能的杂草和作物识别功能，使其能够轻松适应不同的耕作条件和作物。该公司的可持续发展报告重点关注精准农业解决方案，在作物生长周期的每个阶段提供针对性的解决方案，帮助农民在保持田地健康和实现最大产量的同时，减少化肥、农药和其他投入的使用。

技术细分分析

由于强大的算法在解析复杂的农业数据并产生可执行的洞察方面发挥着至关重要的作用，机器学习和深度学习领域预计将占据 45% 的市场份额。这些技术能够实现更精细的模式识别、预测分析和自动化决策，从而将传统的耕作方式转变为数据驱动型作业。机器学习模型通过数据处理和反馈循环不断学习改进，并持续为作物管理和资源优化提供越来越精准的建议。Trimble 公司于 2023 年 10 月从巴黎初创公司 Bilberry 收购了人工智能和植物级喷洒技术，从而革新了作物保护领域。该技术展现了机器学习算法在优化农业投入品施用方面的强大控制力，同时还提高了作物保护的有效性。

应用细分市场分析

预计到2035年，精准农业领域将占据38%的市场份额，这主要得益于针对特定地点的作物管理方法的广泛应用，这些方法能够优化资源利用和收益。精准农业解决方案利用人工智能技术来解读田间差异，并根据作物和土壤的精确状况，提供量身定制的施肥、灌溉和病虫害防治建议。微软公司在2023年3月强调了人工智能在帮助农民跟上可持续粮食生产步伐方面所发挥的作用，通过数据和人工智能提升农民的能力和智慧，使他们能够做出明智的决策，以最小的资源消耗（例如水和肥料）实现产量最大化。微软的愿景是消除猜测，代之以数据和人工智能，因为尽管农民拥有数十年甚至几代人积累的独特知识，但关于是否施肥以及在哪里施肥的决策仍然很大程度上依赖于粗略的估计。

我们对农业人工智能市场的深入分析涵盖以下几个方面：

部分

子段

成分

  • 软件
  • 硬件
  • 服务

技术

  • 机器学习与深度学习
  • 预测分析
  • 计算机视觉

应用

  • 精准农业
  • 无人机分析
  • 农业机器人
  • 牲畜监测
  • 劳动管理
Vishnu Nair
Vishnu Nair
全球业务发展主管

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农业人工智能市场——区域分析

北美市场洞察

预计北美在预测期内将保持36.4%的市场份额，巩固其在农业人工智能应用领域的领先地位。该地区拥有先进的技术基础设施、高水平的研发投入以及完善的政府支持计划，这些都为促进农业数字化转型提供了有力保障。各大科技公司与农业机构合作，共同开发尖端人工智能解决方案，以应对农业领域的诸多挑战，例如精准作物管理、自主农机和预测分析等。

美国农业人工智能市场在全球增长的驱动力主要来自美国农业部（USDA）、国家科学基金会（NSF）和联邦政府的全面支持，这些支持为研究、开发和技术实施项目提供了大量资金。微软、IBM和甲骨文等美​​国公司对服务于国内和国际市场的农业人工智能平台进行了大量投资。2023年，美国农业部下属的国家食品与农业研究所（NIFA）资助了多项人工智能计划，其中包括农业与食品研究计划（AFRI），该计划专注于以人工智能为核心的农业系统研究，重点是自主机器人开发和智能传感。

在加拿大政府大力推动技术应用、促进研究合作以及在不同农业区域构建创新网络的背景下，加拿大农业人工智能市场呈现稳步增长态势。省级和国家级计划为人工智能的应用提供资金支持，优先考虑可持续农业实践和提高产量。2025年6月，加拿大政府通过国家研究委员会（NRC）启动了“人工智能提升生产力挑战计划”，旨在加速人工智能在加拿大清洁技术、农业和制造业领域的应用，从而提高生产力、效率和盈利能力。该计划专注于将技术成熟度（TRL）较高的项目推向市场，并利用在实际运行环境中验证过的基于人工智能（AI）的原型进行验证。

亚太市场洞察

亚太地区农业人工智能市场预计将在2026年至2035年间以21%的复合年增长率增长，这主要得益于快速的数字化转型、政府扶持计划以及不同区域经济体对智慧农业技术的日益普及。该地区政府在农业现代化、技术基础设施建设以及农民人工智能应用技能提升方面投入巨资。大规模农业生产和新兴农业经济体对人工智能驱动的作物管理、资源效率和供应链优化解决方案的需求巨大。

中国农业人工智能市场正蓬勃发展，这得益于政府为推动智慧农业发展而制定的全面规划，以及对农业技术基础设施和研究项目的大量投入。2025年3月，贵阳市政府宣布，国有企业贵阳农业投资集团（GAIG）升级了其智慧农业投资平台，集成了DeepSeek人工智能模型，为农民提供精准、高效、便捷的农业生产指导。该平台提供人工智能驱动的制造和运营数据治理、智能法律检索以及多模态可视化交互等应用，从而推动更深层次的技术创新，并与产业发展实现更紧密的融合。

在政府主导的数字化转型举措以及对农业科技发展和农民援助项目的战略投资下，印度农业人工智能市场呈现快速增长态势。印度政府通过大规模的资金支持、基础设施建设以及针对精准农业、作物监测和供应链管理等端到端农业问题的合作研究项目，积极推动人工智能的应用。2025年7月，在联邦部长和印度理工学院罗帕尔分校农业人工智能卓越中心（AI COE）Annam AI的支持下，印度政府在梅鲁特启动了农业科技创新中心。该中心配备了物联网传感器、智能灌溉系统、自动化技术和实时分析平台，旨在实现精准农业和可持续耕作。

欧洲市场洞察

预计在2026年至2035年间，欧洲将持续发展，这得益于支持可持续农业的综合监管框架、广泛的研发投入以及支持农业各领域数字化转型的战略流程。欧盟共同农业政策为高水平的技术应用提供资金支持，同时促进环境可持续性和精准农业方法。一体化的供应链、先进的生产设施和先进的监管框架为技术整合和数据交换项目提供了支持，从而使市场受益。

英国农业人工智能市场正经历显著增长，这主要得益于政府大力支持农业创新、可持续发展和各项农业实践的各项计划。战略性政策干预措施包括投资技术开发、开展研究合作以及制定农民培训计划，以促进人工智能的大规模应用。2024年4月，英国政府启动了“扩大农业数字化、人工智能和创新投资”（SAIDAI）计划，旨在扩大和支持具有变革潜力的数字化农业创新，并收集有效案例，以了解哪些方法有效、在哪些地区有效以及适用于哪些人群。该计划鼓励发展中国家建立更加一体化、可持续和具有韧性的农业食品体系，通过提高产量、减少收获后损失和改善供应链，提供健康安全的食品。

德国农业人工智能产业的发展依托于先进的生产能力、庞大的研究设施以及政府对农业技术创新和发展计划的大力支持。德国的研究机构与科技公司紧密合作，开发用于精准农业、自动化和可持续农业的先进人工智能解决方案。2025年8月，德国联邦农业部通过与耶路撒冷希伯来大学（HUJI）和慕尼黑工业大学（TUM）的联合研究项目，资助了一项名为“从基层做起：农民对农业人工智能的看法”的合作研究项目。该项目旨在探讨农民如何看待和使用人工智能技术，以及他们的观点如何影响技术的采纳和管理预期，这对全球粮食安全具有重要意义。

Artificial Intelligence in Agriculture Market Share
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农业人工智能市场主要参与者：

    农业人工智能市场竞争异常激烈，既有迪尔公司、微软公司、IBM公司、拜耳公司、AGCO公司等老牌科技巨头，也有甲骨文公司和思科系统公司等科技巨头。各公司在机器学习算法、数据分析平台和提供端到端农场解决方案的综合农业管理系统方面不断创新，展开激烈竞争。战略合作、并购和联合研究项目不仅巩固了技术基础，还在各个农业领域建立了市场地位和客户群。

    最新市场趋势表明，强劲的创新活动和战略合作正在推动人工智能能力的提升，并拓展农业领域众多应用的市场机遇。行业领军企业持续开发创新产品并建立联盟，以提升技术能力并巩固竞争地位。2025年7月，拜耳公司与AWS合作，共同打造新一代MLOps服务，该服务可管理大规模数据科学运营，满足农业分析需求，助力拜耳实现到2050年作物产量增长50%的目标。此次合作支持可持续农业原则，通过采用自然方法改善土壤健康，构建健康的生态系统，同时提高粮食产量，并通过整合端到端数据科学创新和基于人工智能的农业解决方案来修复环境。

    以下是一些农业人工智能领域的领先企业：

    • 迪尔公司
      • 公司概况
      • 商业战略
      • 主要产品
      • 财务业绩
      • 关键绩效指标
      • 风险分析
      • 最新进展
      • 区域影响力
      • SWOT分析
    • Trimble公司
    • IBM公司
    • 微软公司
    • AGCO公司
    • 拜耳股份公司
    • 甲骨文公司
    • 思科系统公司
    • 西门子股份公司
    • 三星电子有限公司

最新发展

  • 2025年1月，迪尔公司通过先进的计算机视觉和传感器融合系统，扩展了人工智能驱动的设备功能，该系统能够根据实时分析自动调整设备设置。现代约翰迪尔拖拉机和联合收割机能够检测并响应土壤状况和作物健康状况的变化，并通过直观的平台仪表盘提供驾驶室内和远程指导。
  • 2024年5月，微软公司宣布与泰国皇家政府建立战略合作伙伴关系，旨在促进泰国农业科技产业发展，包括建立新的数据中心和人工智能培训项目。微软的人工智能技术通过精准农业、自动化机械、预测模型和优化资源管理来提高农业效率，其影响遍及亚太地区，包括马来西亚、印度尼西亚、越南、日本、澳大利亚、新加坡和台湾。
  • Report ID: 3642
  • Published Date: Sep 12, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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常见问题 (FAQ)

预计到 2025 年，人工智能在农业领域的产业规模将达到 30 亿美元。

2025年全球农业人工智能市场规模为30亿美元，预计到2035年底将达到302亿美元，在预测期（即2026-2035年）内将以26%的复合年增长率增长。2026年，农业人工智能行业规模将达到37亿美元。

市场上的主要参与者有：迪尔公司、天宝公司、IBM公司、微软公司、AGCO公司、拜耳公司、甲骨文公司、思科系统公司、西门子公司、三星电子有限公司。

预计在预测期内，软件领域将引领农业人工智能市场。

预计在预测期内，北美将主导农业人工智能市场。

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Dhruv Bhatia
Dhruv Bhatia
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