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Marktgröße und Marktanteile für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft nach Komponenten (Hardware, Software, Dienstleistungen), Technologie und Anwendung – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen und Statistikbericht 2026–2035

  • Berichts-ID: 3642
  • Veröffentlichungsdatum: Sep 12, 2025
  • Berichtsformat: PDF, PPT

Marktausblick für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft:

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft wird im Jahr 2025 auf 3 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis Ende 2035 auf 30,2 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26 % im Prognosezeitraum 2026–2035 entspricht. Im Jahr 2026 wird der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft auf 3,7 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft schreitet weltweit voran, angetrieben durch die Integration fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und prädiktive Analysen in die traditionelle Landwirtschaft. Weltweit fördern staatliche Initiativen die Anwendung von KI durch Förderprogramme, technische Unterstützung und politische Maßnahmen, die den digitalen Wandel im Agrarsektor vorantreiben. Japans Nationale Forschungsorganisation für Landwirtschaft und Ernährung (NARO) entwickelte im Oktober 2024 Japans erste landwirtschaftsspezifische generative KI mit Expertise im Agrarbereich. Die experimentelle Forschung in der Präfektur Mie ergab eine um 40 % höhere Genauigkeit als bei allgemeiner KI für landwirtschaftliche Fragestellungen. Diese Initiative zielt auf eine nachhaltige Entwicklung der Landwirtschaft ab und begegnet der Herausforderung der alternden Landbevölkerung durch Technologietransfer.

Marktorientierte Technologieunternehmen wie Deere & Company, Microsoft Corporation, Bayer AG und IBM Corporation treiben die Marktinnovation durch strategische Allianzen, Investitionen in Forschung und Entwicklung integrierter Plattformen voran. Diese Unternehmen arbeiten mit Landwirten und landwirtschaftlichen Forschungsinstituten zusammen, um maßgeschneiderte KI-Lösungen für die vielfältigen Anforderungen im Pflanzenbau zu entwickeln. Im Juni 2023 revolutionierte Deere & Company die Präzisionslandwirtschaft durch die Integration von Weltraumtechnologie, künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlicher Datenanalyse, um Landwirten praxisrelevante Informationen bereitzustellen. Mithilfe von Satellitenbildern kann das Unternehmen die Pflanzen effektiver überwachen, die Feldbedingungen beurteilen und die Ressourcenverteilung optimieren, um höhere Erträge zu erzielen.

Artificial Intelligence in Agriculture Market Size
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Wachstumstreiber

  • Hochmoderne Präzisionslandwirtschaftslösungen steigern die Effektivität des Pflanzenmanagements: Premium-KI-gestützte Präzisionslandwirtschaftslösungen ermöglichen Landwirten die Optimierung des Ressourceneinsatzes von Wasser, Pflanzenschutzmitteln und Düngemitteln durch Echtzeitanalysen und automatisierte Entscheidungsfindung. Ausgereifte Systeme können variable Ausbringungstechnologien implementieren, die die Betriebsmittel je nach Feldbeschaffenheit und Pflanzenbedarf während der Pflanzsaison anpassen. Im Dezember 2024 präsentierte die AGCO Corporation mit der Marke PTx eine bahnbrechende Suite von Präzisionslandwirtschaftslösungen, die Landwirten hilft, bessere Ergebnisse zu erzielen und die Produktivität zu steigern. Als einziges Unternehmen konnte AGCO nahezu alle Maschinenmodelle erfolgreich mit Precision Planting und PTx Trimble-Technologie nachrüsten, um mit weniger Aufwand mehr zu produzieren. Die Nachrüstungsstrategie maximiert den gesamten adressierbaren Markt und beschleunigt die Technologieeinführung, was zu höheren Gewinnen für die Landwirte führt.
  • Staatliche Investitionsinitiativen fördern die Technologieakzeptanz: Weltweite staatliche Förderprogramme und politische Rahmenbedingungen unterstützen die breite Einführung von KI im Agrarsektor durch Zuschüsse, Subventionen und technische Hilfsprogramme. Strategische öffentlich-private Partnerschaften ermöglichen Wissensaustausch und Technologietransfer und stellen diese so verschiedenen landwirtschaftlichen Betrieben, wie beispielsweise Kleinbauern, zur Verfügung. Im August 2025 startete die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) mit Unterstützung der Japan Science and Technology Agency (JST), des Indian Council of Agricultural Research (ICAR) und der Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) die Initiative AI-ENGAGE (Advancing Innovations for Empowering NextGen AGriculturE). Die Initiative sieht vor, dass Landwirte mithilfe von Apps, die durch kostengünstige Sensoren, Roboter und künstliche Intelligenz unterstützt werden, präzise Echtzeitinformationen zu Wasser-, Dünge- und Schädlingsbedarf erhalten.
  • Datengestützte Entscheidungsfindung revolutioniert landwirtschaftliche Betriebe: KI-gestützte Analysesoftware verarbeitet riesige Mengen an Betriebsdaten aus verschiedenen Quellen wie Wetterstationen, Bodensensoren und Pflanzenüberwachungssystemen, um praxisorientierte Handlungsempfehlungen für optimale Betriebsentscheidungen zu geben. Im Oktober 2023 wurde die Cloud-native Präzisionslandwirtschaftssoftware von DigiFarm von der Oracle Corporation auf der Oracle Cloud Infrastructure eingeführt. Dies ermöglicht Landwirten und Agrarunternehmen, Feldgrenzen automatisch anhand hochauflösender Satellitenbilder zu erkennen und mithilfe neuronaler Netze die Grenzen der bestellten Feldflächen zu berechnen. Prädiktive Algorithmen verbessern kontinuierlich die Vorhersagegenauigkeit und liefern gleichzeitig Echtzeit-Vorschläge für Betriebsänderungen und die Optimierung des Ressourceneinsatzes .

Genauigkeit von KI-Modellen bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen

Name des KI-Modells / Systems

Bildausschnitt / Umfang

Gemeldete Genauigkeit (%)

Schlüsseltechnologie

CNN-Modell

25 verschiedene Pflanzen

99,53 %

Faltungsneuronales Netzwerk (CNN)

ResNet-50

Allgemeine Pflanzenkrankheiten und Schädlinge

95,61 %

ResNet-50 (Deep Residual Network)

PlantDoc

13 Pflanzenarten

-

Computer Vision / Deep Learning

Agpest-Expertensystem

Weizen & Reis

-

Künstliche neuronale Netze, Genetischer Algorithmus, Computer Vision

Alternative Diagnosemethoden

Allgemein

~75%

Traditionelle Labor-/Visualanalyse

Quelle : PMC

Entwicklung und Einsatz von KI-Technologien in der Landwirtschaft

Die Einführung von Roboter- und Digitaltechnologien in der Landwirtschaft schreitet rasant voran und entwickelt sich von Forschung und begrenzten Versuchen hin zu einer breiteren Kommerzialisierung. Während Technologien wie GPS-gesteuerte Maschinen mittlerweile weit verbreitet sind, nutzen derzeit nur 2–4 % der landwirtschaftlichen Betriebsmittelhändler autonome Feldroboter für Aufgaben wie Unkrautbekämpfung und Feldinspektion. Es wird jedoch ein deutliches Wachstum erwartet: Fast ein Fünftel der Händler wird im Jahr 2024 robotische Feldinspektionsdienste anbieten, was einen bedeutenden Wandel hin zu automatisierten und präzisionsorientierten Landwirtschaftslösungen signalisiert.

Quelle : DOI

Herausforderungen

  • Die technische Komplexität der Technologieintegration behindert die breite Anwendung: Anspruchsvolle KI-Modelle erfordern eine ausgefeilte technische Infrastruktur und spezialisiertes Fachwissen für die effektive Implementierung und Wartung in verschiedenen landwirtschaftlichen Betrieben. Den meisten landwirtschaftlichen Betrieben fehlen die notwendigen technischen Fähigkeiten und die Infrastruktur, um fortschrittliche KI-Systeme effektiv in die bestehende Ausrüstung und die Managementsysteme zu integrieren. Ländliche Bauerngemeinden leiden oft unter schlechter Internetanbindung und unzureichenden technischen Unterstützungsdiensten, was den effektiven Einsatz von KI behindert. Dies führt zu erheblichen Investitionen in Schulungs- und Weiterbildungsprogramme, um Landwirten das notwendige Wissen zu vermitteln und das Potenzial von KI auszuschöpfen. Darüber hinaus müssen zugänglichere und anpassungsfähigere KI-Lösungen entwickelt werden, um eine breite Anwendung in der Landwirtschaft zu ermöglichen.
  • Die Einführung neuer Technologien wird durch Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz gebremst: KI-Lösungen für die Landwirtschaft erfassen riesige Mengen personalisierter Betriebsdaten wie Feldeinstellungen, Ernteerträge und Anbaumethoden, was gravierende Probleme für die Privatsphäre und Datensicherheit der Landwirte aufwirft. Sicherheitslücken in landwirtschaftlichen Daten- und Kontrollsystemen gefährden die landwirtschaftlichen Praktiken und die Ernährungssicherheit zusätzlich. Im Juli 2023 veröffentlichte das Nationale Institut für Standards und Technologie (NIST) Richtlinien für den Aufbau eines nationalen Testnetzwerks für das Internet der Dinge (IoT) auf landwirtschaftlichen Betrieben, um die landwirtschaftliche Produktion zu steigern und gleichzeitig nachhaltige Praktiken zu fördern. Zu den spezifischen Anwendungsbereichen gehören Ertragsprognosen, Schädlingsbekämpfung, Krankheitsmanagement, Bewässerungsplanung und Optimierung der Lieferkette.

Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft:

Berichtsattribut Einzelheiten

Basisjahr

2025

Prognosejahr

2026–2035

CAGR

26 %

Marktgröße im Basisjahr (2025)

3 Milliarden US-Dollar

Prognostizierte Marktgröße (2035)

30,2 Milliarden US-Dollar

Regionaler Geltungsbereich

  • Nordamerika (USA und Kanada)
  • Asien-Pazifik (Japan, China, Indien, Indonesien, Malaysia, Australien, Südkorea, übriges Asien-Pazifik)
  • Europa (Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien, Russland, Nordische Länder, übriges Europa)
  • Lateinamerika (Mexiko, Argentinien, Brasilien, übriges Lateinamerika)
  • Naher Osten und Afrika (Israel, Golf-Kooperationsrat, Nordafrika, Südafrika, übriger Naher Osten und Afrika)
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Marktsegmentierung für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft:

Komponentensegmentanalyse

Dem Softwaresegment wird im Prognosezeitraum ein Marktanteil von 54 % prognostiziert. Treiber dieser Entwicklung ist die steigende Nachfrage nach KI-basierten Analyseplattformen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenmanagementsystemen. Softwarelösungen bilden die Grundlage für die Verarbeitung landwirtschaftlicher Daten, die Entwicklung prädiktiver Analysen und die automatisierte Entscheidungsfindung in verschiedenen landwirtschaftlichen Anwendungen. Fortschrittliche Softwareplattformen integrieren diverse Datenströme, darunter Satellitendaten, Sensornetzwerke und Wetterdaten, um ein umfassendes, durchgängiges Farmmanagement zu ermöglichen. So integrierte beispielsweise die AGCO Corporation im November 2023 eine KI-basierte Unkraut- und Pflanzenerkennung mithilfe eines modularen Designs, das eine einfache Anpassung an unterschiedliche Anbaubedingungen und Kulturen ermöglicht. Der Nachhaltigkeitsbericht des Unternehmens konzentrierte sich auf Präzisionslandwirtschaftslösungen und bietet zielgerichtete Lösungen für jede Phase des Pflanzenzyklus. Dadurch können Landwirte den Einsatz von Düngemitteln, Pestiziden und anderen Betriebsmitteln reduzieren, gesunde Felder erhalten und maximale Erträge erzielen.

Technologiesegmentanalyse

Das Segment Maschinelles Lernen und Deep Learning wird voraussichtlich einen Marktanteil von 45 % erreichen. Dies ist auf die entscheidende Rolle leistungsstarker Algorithmen bei der Analyse komplexer Agrardaten und der Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zurückzuführen. Diese Technologien ermöglichen eine ausgefeiltere Mustererkennung, prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungsfindung und transformieren so traditionelle Anbaumethoden in datengestützte Prozesse. Modelle des Maschinellen Lernens verbessern sich kontinuierlich durch Datenverarbeitung und Feedbackschleifen und liefern immer präzisere Empfehlungen für Pflanzenmanagement und Ressourcenoptimierung. Trimble Inc. revolutionierte den Pflanzenschutz mit KI und einer im Oktober 2023 vom Pariser Startup Bilberry übernommenen Technologie zur pflanzengenauen Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln. Die Technologie demonstriert die signifikante Kontrolle von Algorithmen des Maschinellen Lernens über die Optimierung des Einsatzes von Betriebsmitteln in der Landwirtschaft und verbessert gleichzeitig die Wirksamkeit des Pflanzenschutzes.

Anwendungssegmentanalyse

Der Markt für Präzisionslandwirtschaft wird bis 2035 voraussichtlich 38 % erreichen. Treiber dieser Entwicklung ist die weitverbreitete Anwendung standortspezifischer Anbaumethoden, die Ressourcennutzung und Erträge optimieren. Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft nutzen KI-Technologie, um die Variabilität des Feldes zu erfassen und auf Basis präziser Pflanzen- und Bodenbedingungen maßgeschneiderte Empfehlungen zu Düngung, Bewässerung und Schädlingsbekämpfung zu geben. Die Microsoft Corporation betonte im März 2023 die Bedeutung von KI für die Unterstützung von Landwirten bei der nachhaltigen Lebensmittelproduktion. Durch die Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten und ihres Wissens mithilfe von Daten und KI können sie fundierte Entscheidungen treffen, die die Produktion bei minimalem Ressourceneinsatz (z. B. Wasser und Dünger) maximieren. Microsofts Vision ist es, Spekulationen durch Daten und KI zu ersetzen. Denn obwohl Landwirte über einzigartiges, über Jahrzehnte oder Generationen erworbenes Wissen verfügen, beruhen viele Entscheidungen – ob und wo gedüngt werden soll – immer noch auf groben Schätzungen.

Unsere detaillierte Analyse des Marktes für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft umfasst die folgenden Segmente:

Segment

Teilsegmente

Komponente

  • Software
  • Hardware
  • Service

Technologie

  • Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Prädiktive Analysen
  • Computer Vision

Anwendung

  • Präzisionslandwirtschaft
  • Drohnenanalyse
  • Landwirtschaftsroboter
  • Viehbestandsüberwachung
  • Arbeitsmanagement
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Leiter - Globale Geschäftsentwicklung

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Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft – Regionale Analyse

Einblicke in den nordamerikanischen Markt

Nordamerika wird voraussichtlich im Prognosezeitraum einen Marktanteil von 36,4 % halten und damit seine Position als führender Standort für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft festigen. Die Region verfügt über eine fortschrittliche Technologieinfrastruktur, hohe Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie gut ausgebaute staatliche Förderprogramme zur Digitalisierung der Landwirtschaft. Führende Technologieunternehmen arbeiten mit landwirtschaftlichen Institutionen zusammen, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln, die zahlreiche Herausforderungen in der Landwirtschaft bewältigen, wie beispielsweise Präzisions-Pflanzenmanagement, autonome Landmaschinen und prädiktive Analysen.

Der US-amerikanische Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft treibt das globale Wachstum durch umfassende staatliche Förderung des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA), der National Science Foundation (NSF) und der Bundesregierung voran. Diese stellen erhebliche Mittel für Forschungs-, Entwicklungs- und Implementierungsprogramme bereit. US-Unternehmen wie Microsoft, IBM und Oracle investieren beträchtlich in KI-Plattformen für die Landwirtschaft, die sowohl den nationalen als auch den internationalen Markt bedienen. Im Jahr 2023 förderte das Nationale Institut für Lebensmittel und Landwirtschaft (NIFA) des USDA verschiedene KI-Initiativen, darunter die Agriculture and Food Research Initiative (AFRI), die sich auf die Erforschung von Agrarsystemen mit Schwerpunkt auf KI konzentriert, insbesondere auf die Entwicklung autonomer Roboter und intelligenter Sensorik.

Der kanadische Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft verzeichnet ein stetiges Wachstum. Die Regierung fördert dabei Technologie, Forschungskooperationen und den Aufbau von Innovationsnetzwerken in verschiedenen Agrarregionen. Provinzielle und nationale Programme stellen Finanzmittel für die KI-Einführung bereit und priorisieren nachhaltige Anbaumethoden und Ertragssteigerungen. Im Juni 2025 startete die kanadische Regierung über den Nationalen Forschungsrat (NRC) das Programm „AI for Productivity Challenge“, um die KI-Einführung in den Bereichen Cleantech, Landwirtschaft und Fertigung zu beschleunigen und so Produktivität, Effizienz und Rentabilität zu steigern. Das Programm konzentriert sich darauf, fortgeschrittene Technologieentwicklungsprojekte (TRL) mit KI-basierten Prototypen, die unter realen Betriebsbedingungen validiert wurden, auf den Markt zu bringen.

Einblicke in den APAC-Markt

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft im asiatisch-pazifischen Raum wird voraussichtlich von 2026 bis 2035 ein jährliches Wachstum von 21 % verzeichnen. Treiber dieser Entwicklung sind die rasche Digitalisierung, staatliche Förderprogramme und die zunehmende Verbreitung intelligenter Landwirtschaftstechnologien in den verschiedenen regionalen Volkswirtschaften. Die Region investiert massiv in die Modernisierung der Landwirtschaft, den Aufbau technologischer Infrastruktur und die Weiterbildung von Landwirten im Umgang mit KI. Der großflächige Einsatz landwirtschaftlicher Betriebe und die aufstrebenden Agrarwirtschaften generieren eine enorme Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen für Pflanzenmanagement, Ressourceneffizienz und Optimierung der Lieferkette.

Der chinesische Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft wächst dank umfassender staatlicher Förderprogramme für intelligente Landwirtschaft sowie erheblicher Investitionen in die Agrartechnologieinfrastruktur und Forschungsprogramme. Im März 2025 gab die Stadtregierung von Guiyang bekannt, dass die staatliche Guiyang Agricultural Investment Group (GAIG) ihre Plattform für Investitionen in intelligente Landwirtschaft durch die Integration des KI-Modells DeepSeek erweitert hat. Diese Plattform bietet Landwirten präzise, ​​effektive und komfortable Anleitungen für die landwirtschaftliche Produktion. Sie umfasst KI-gestützte Anwendungen für die Verwaltung von Produktions- und Betriebsdaten, intelligente Rechtsrecherchen und multimodale visuelle Interaktion und treibt so technologische Innovationen und deren Integration in das industrielle Wachstum voran.

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft in Indien verzeichnet ein rasantes Wachstum, angetrieben durch staatliche Initiativen zur digitalen Transformation und strategische Investitionen in Agrartechnologie und Förderprogramme für Landwirte. Die indische Regierung fördert die KI-Nutzung durch umfangreiche Förderprogramme, den Ausbau der Infrastruktur und gemeinsame Forschungsprojekte zu ganzheitlichen landwirtschaftlichen Fragestellungen wie Präzisionslandwirtschaft, Pflanzenüberwachung und Lieferkettenmanagement. Im Juli 2025 eröffnete die indische Regierung mit Unterstützung des Bundesministers und des KI-Kompetenzzentrums für Landwirtschaft (AI COE) Annam AI des IIT Ropar den AgriTech Innovation Hub in Meerut. Dieser ist mit IoT-fähigen Sensoren, intelligenten Bewässerungssystemen, Automatisierungstechnik und einer Echtzeit-Analyseplattform ausgestattet und ermöglicht so Präzisionslandwirtschaft und nachhaltige Anbaumethoden.

Einblicke in den europäischen Markt

Für Europa wird von 2026 bis 2035 ein nachhaltiges Wachstum prognostiziert, das auf integrierten Regulierungsrahmen für eine nachhaltige Landwirtschaft, umfassender Forschung und Entwicklung sowie strategischen Prozessen zur digitalen Transformation aller Bereiche der Landwirtschaft basiert. Die Gemeinsame Agrarpolitik der Europäischen Union fördert die breite Anwendung neuer Technologien und setzt sich gleichzeitig für ökologische Nachhaltigkeit und Präzisionslandwirtschaft ein. Integrierte Lieferketten, hochmoderne Produktionsanlagen und fortschrittliche Regulierungsrahmen unterstützen die Technologieintegration und den Datenaustausch, von denen der Markt profitiert.

Der britische Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft verzeichnet ein starkes Wachstum, maßgeblich getrieben durch umfangreiche staatliche Programme zur Förderung von Innovation, Nachhaltigkeit und Entwicklung in allen Bereichen der Landwirtschaft. Strategische politische Maßnahmen umfassen Investitionen in Technologieentwicklung, Forschungskooperationen und Schulungsprogramme für Landwirte, die die breite Anwendung von KI vorantreiben. Im April 2024 startete die britische Regierung das Programm „Scaling Agriculture Investment in Digital, AI, and Innovation“ (SAIDAI), um digitale Innovationen in der Landwirtschaft mit transformativem Potenzial zu fördern und zu unterstützen sowie Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was wo und für wen funktioniert. Das Programm fördert integriertere, nachhaltigere und widerstandsfähigere Agrar- und Ernährungssysteme in Entwicklungsländern, um durch höhere Erträge, geringere Nachernteverluste und optimierte Lieferketten gesunde und sichere Lebensmittel bereitzustellen.

Die deutsche Agrarindustrie profitiert von fortschrittlichen Produktionskapazitäten, großen Forschungseinrichtungen und starker staatlicher Förderung von Innovationen und Entwicklungsinitiativen im Agrartechnologiebereich. Deutsche Forschungsinstitute arbeiten eng mit Technologieunternehmen zusammen, um hochmoderne KI-Lösungen für Präzisionslandwirtschaft, Automatisierung und nachhaltige Landwirtschaft zu entwickeln. Im August 2025 förderte das Bundesministerium für Bildung und Forschung das Forschungsprojekt „Von Grund auf: Die Perspektive der Landwirte auf KI in der Landwirtschaft“ in Kooperation mit der Hebräischen Universität Jerusalem (HUJI) und der Technischen Universität München (TUM). Das Projekt untersucht, wie Landwirte KI-Technologien wahrnehmen und nutzen und wie ihre Ansichten die Akzeptanz und die Erwartungen an deren Steuerung beeinflussen – mit weitreichenden Folgen für die globale Ernährungssicherheit.

Artificial Intelligence in Agriculture Market Share
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Wichtige Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft:

    Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft ist durch einen intensiven Wettbewerb etablierter Technologiekonzerne wie Deere & Company, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Bayer AG, AGCO Corporation sowie Oracle Corporation und Cisco Systems Inc. geprägt. Die Unternehmen konkurrieren durch kontinuierliche Innovationen bei Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyseplattformen und umfassenden Agrarmanagementsystemen, die Komplettlösungen für landwirtschaftliche Betriebe bieten. Strategische Kooperationen, Fusionen und gemeinsame Forschungsprogramme stärken die technologischen Grundlagen und sichern gleichzeitig die Marktpräsenz und den Kundenstamm in verschiedenen Agrarsektoren.

    Aktuelle Markttrends deuten auf intensive Innovationsaktivitäten und strategische Kooperationen hin, die die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz vorantreiben und die Marktchancen in einer Vielzahl landwirtschaftlicher Anwendungen erweitern. Branchenführer entwickeln kontinuierlich innovative Produkte und schließen Allianzen, um ihre technologischen Kompetenzen auszubauen und Wettbewerbspositionen zu festigen. Im Juli 2025 ging die Bayer AG eine Partnerschaft mit AWS ein, um einen MLOps-Service der nächsten Generation zu entwickeln. Dieser steuert umfangreiche Data-Science-Operationen für die landwirtschaftlichen Analysebedürfnisse und unterstützt so das Ziel, die Ernteerträge bis 2050 um 50 % zu steigern. Die Partnerschaft fördert nachhaltige Landwirtschaftsprinzipien, verbessert die Bodengesundheit durch die Anwendung natürlicher Methoden zur Schaffung gesunder Ökosysteme und trägt gleichzeitig durch die Integration von durchgängigen Data-Science-Innovationen und KI-basierten Agrarlösungen zur Steigerung der Nahrungsmittelproduktion und zum Wiederaufbau der Umwelt bei.

    Hier sind einige führende Unternehmen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft:

    • Deere & Company
      • Unternehmensübersicht
      • Geschäftsstrategie
      • Wichtigste Produktangebote
      • Finanzielle Leistung
      • Wichtigste Leistungsindikatoren
      • Risikoanalyse
      • Aktuelle Entwicklung
      • Regionale Präsenz
      • SWOT-Analyse
    • Trimble Inc.
    • IBM Corporation
    • Microsoft Corporation
    • AGCO Corporation
    • Bayer AG
    • Oracle Corporation
    • Cisco Systems, Inc.
    • Siemens AG
    • Samsung Electronics Co., Ltd.

Neueste Entwicklungen

  • Im Januar 2025 erweiterte Deere & Company die KI-gestützten Fähigkeiten seiner Maschinen durch fortschrittliche Computer-Vision- und Sensorfusionssysteme, die die Maschineneinstellungen auf Basis von Echtzeitanalysen autonom anpassen. Moderne John Deere Traktoren und Mähdrescher erkennen und reagieren auf Veränderungen der Bodenbeschaffenheit und des Pflanzenzustands und bieten intuitive Plattform-Dashboards für die Bedienung aus der Kabine und per Fernsteuerung.
  • Im Mai 2024 kündigte die Microsoft Corporation eine strategische Partnerschaft mit der thailändischen Regierung an, um Thailands Agrartechnologie-Sektor zu stärken. Dazu gehören der Aufbau neuer Rechenzentren und KI-Schulungsprogramme. Die KI-Technologien von Microsoft verbessern die landwirtschaftliche Effizienz durch Präzisionslandwirtschaft, automatisierte Maschinen, prädiktive Modelle und optimiertes Ressourcenmanagement. Die Partnerschaft hat regionale Auswirkungen im asiatisch-pazifischen Raum, darunter in Malaysia, Indonesien, Vietnam, Japan, Australien, Singapur und Taiwan.
  • Report ID: 3642
  • Published Date: Sep 12, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Im Jahr 2025 wird der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft auf 3 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hatte 2025 ein Volumen von 3 Milliarden US-Dollar und wird bis Ende 2035 voraussichtlich auf 30,2 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 26 % im Prognosezeitraum 2026–2035 entspricht. Im Jahr 2026 wird der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft einen Wert von 3,7 Milliarden US-Dollar erreichen.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt gehören Deere & Company, Trimble Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, AGCO Corporation, Bayer AG, Oracle Corporation, Cisco Systems, Inc., Siemens AG und Samsung Electronics Co., Ltd.

Es wird erwartet, dass das Softwaresegment im Prognosezeitraum den Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft anführen wird.

Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft dominieren wird.

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Dhruv Bhatia
Dhruv Bhatia
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