KI in der Landwirtschaft Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typen (Hardware, Software, Service), Anwendungen (Präzisionslandwirtschaft, Viehüberwachung, Drohnenanalyse, Landwirtschaftsroboter, Sonstiges) und regionale Einblicke und Prognosen bis 2035

Marktgröße für KI in der Landwirtschaft

Der globale Markt für KI in der Landwirtschaft erreichte 2025 131,79 Milliarden US-Dollar, stieg 2026 auf 166,50 Milliarden US-Dollar, wuchs 2027 auf 210,36 Milliarden US-Dollar und soll bis 2035 1.365,45 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 26,34 % im Zeitraum 2026–2035 entspricht. Ab dem zweiten Jahr wird das Wachstum durch Präzisionslandwirtschaft, Automatisierung und prädiktive Pflanzenanalyse vorangetrieben. Softwareplattformen machen über 45 % der Akzeptanz aus, da Landwirte Daten für Planung, Bewässerung und Ertragsverfolgung nutzen. Die Integration von Drohnen und Sensoren macht fast 25 % der Nachfrage aus und hilft bei der Überwachung von Boden, Pflanzen und Wetterbedingungen. Automatisierte Geräte unterstützen etwa 21 % der Nutzung, während die Überwachung des Viehbestands für ein stetiges Wachstum sorgt. KI-Tools tragen dazu bei, den Inputabfall um fast 32 % zu reduzieren und so die Ressourcennutzung und landwirtschaftliche Produktivität weltweit zu verbessern.

Der Markt für KI in der Landwirtschaft entwickelt sich rasant weiter, intelligente Automatisierung und präzise Entscheidungsfindung werden zur Standardpraxis. Intelligente Systeme ermöglichen Echtzeit-Einblicke in die Pflanzengesundheit, die Bewässerungseffizienz und die Reaktion auf das Wetter. Ungefähr 46 % der KI-Anwendungen werden mittlerweile für die Präzisionslandwirtschaft verwendet, während etwa 30 % der mittleren und kleinen Landwirte Mobile-First-KI-Plattformen einführen. Präzisionslandwirtschaftsbetriebe gehören zu den ersten Anwendern KI-gestützter Tools zur Optimierung der Ressourcennutzung, zur Überwachung der Pflanzengesundheit, zur Verbesserung der Feldbewirtschaftung und zur Beschleunigung einer nachhaltigen landwirtschaftlichen Produktion. Da weltweit Bedenken hinsichtlich der Ernährungssicherheit zunehmen, nimmt die Rolle der KI in der Landwirtschaft weiterhin rasant zu.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße:Der Wert wird im Jahr 2024 auf 104,31 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2025 auf 141,61 Milliarden US-Dollar und im Jahr 2033 auf 919,22 Milliarden US-Dollar ansteigen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 26,34 % entspricht.
• Wachstumstreiber:Über 46 % Anteil durch Präzisionslandwirtschaft und 30 % Steigerung durch KI-Plattform-Integration.
• Trends:41 % der neuen KI-Tools sind mobil zugänglich; Die Softwarenutzung übersteigt 45 % der Gesamtakzeptanz.
• Hauptakteure:John Deere, IBM, CropX, Taranis, Prospera und mehr.
• Regionale Einblicke:Nordamerika hält 36,8 %, Europa 26,5 %, Asien-Pazifik 21,7 %, Naher Osten und Afrika 15 %.
• Herausforderungen:50 % der landwirtschaftlichen Betriebe haben keine Infrastruktur; 54 % eingeschränkte digitale Kompetenz.
• Auswirkungen auf die Branche:33 % weniger Abfall und 40 % Arbeitsoptimierung durch KI-Tools.
• Aktuelle Entwicklungen:38 % Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und 28 % Reduzierung des Chemikalieneinsatzes in Pilotprojekten.

In den USA hält der KI-Markt in der Landwirtschaft über 36,8 % des weltweiten Marktanteils, angeführt durch den Einsatz autonomer Traktoren, prädiktiver Modellierung und KI-Tools zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten. In den USA verzeichnete man außerdem einen 35-prozentigen Anstieg der KI-Nutzung in mittelgroßen landwirtschaftlichen Betrieben und einen beeindruckenden Anstieg von 42 % bei der Einführung von Software-as-a-Service für landwirtschaftliche Entscheidungen. KI-gesteuerte Agrartechnologien in den USA ermöglichen die Verfolgung von Öko-Pflanzen und biologisch abgestimmte Bodenpflegelösungen.

Markttrends für KI in der Landwirtschaft

Der Markt für KI in der Landwirtschaft erlebt aufgrund steigender Anforderungen an Effizienz, Nachhaltigkeit und Vorhersagefähigkeiten transformative Veränderungen. Präzisionslandwirtschaft steht im Mittelpunkt dieses Wandels und macht weltweit fast 46 % der Anwendungsnutzung aus, da Landwirte KI-basierte Tools einsetzen, um Anbauplanung, Bewässerung und Ertragsprognosen zu optimieren. Diese Tools bieten im Vergleich zu herkömmlichen Methoden eine höhere Genauigkeit und senken die Eingabekosten erheblich. Unter den KI-Lösungen dominiert Software derzeit den Markt mit einem Anteil von etwa 45,2 %, was die enorme Abhängigkeit von Cloud-Plattformen, prädiktiven Analysen und Datenvisualisierungssystemen verdeutlicht. Mittlerweile hält Hardware – von intelligenten Traktoren bis hin zu Drohnen und IoT-Sensoren – einen Marktanteil von etwa 24 bis 25 %, vor allem in entwickelten Agrarwirtschaften, in denen die Investitionsmöglichkeiten hoch sind.

Nordamerika ist führend bei der Einführung von KI in der Landwirtschaft und erobert über 36,8 % des Gesamtmarktanteils, angetrieben durch die frühe Einführung von Robotertraktoren, Satellitenbildgebung, Präzisionslandwirtschaft und KI-gesteuerter Pflanzenüberwachung. Der asiatisch-pazifische Raum holt schnell auf, unterstützt durch Regierungsinitiativen und zunehmende Investitionen in Agrartechnologie in Ländern wie Indien, China und Japan. Weltweit setzen nachhaltige Landwirtschaft und Präzisionslandwirtschaft ebenfalls auf KI-Lösungen, um das Pflanzenmanagement zu verbessern, die Ressourcennutzung zu optimieren, die landwirtschaftliche Produktivität zu steigern und die Umweltbedingungen zu überwachen. Die Integration von KI ist nicht auf Großbetriebe beschränkt; Kleinbauern treten durch mobile Beratungsplattformen, intelligente Sensoren und KI-gestützte Entscheidungsunterstützungstools zunehmend in das digitale Zeitalter ein. Da immer mehr Agrartechnologie-Startups maßgeschneiderte KI-Lösungen einführen, wird die Zukunft der Präzisionslandwirtschaft und der nachhaltigen Landwirtschaft zunehmend technologiegetrieben.

KI in der Marktdynamik der Landwirtschaft

GELEGENHEIT

Erweiterung des Zugangs für Kleinbauern

Eine der größten Chancen auf dem Markt für KI in der Landwirtschaft ist die Ausweitung von KI-Lösungen auf Kleinbauernhöfe. Derzeit macht Software etwa 45,2 % des gesamten Technologiemarktes aus, eine Zahl, die voraussichtlich noch steigen wird, da erschwinglichere und mobilfreundlichere KI-Anwendungen verfügbar werden. Diese Innovationen ermöglichen Landwirten Echtzeitempfehlungen und steigern die Ernteerträge in digitalisierten Betrieben um mehr als 35 %. In der Präzisionslandwirtschaft wird KI auch eingesetzt, um Nährstoffmängel bei Pflanzen und Bodenanomalien zu erkennen, die bisher umfangreiche Felduntersuchungen und Labortests erforderten. Durch staatliche Subventionen und den Ausbau der ländlichen Konnektivität erhalten kleine und mittlere landwirtschaftliche Betriebe mehr Möglichkeiten, ihre Abläufe mithilfe zugänglicher KI-Plattformen zu transformieren.

TREIBER

Steigende Integration der Präzisionslandwirtschaft

Auf KI basierende Präzisionslandwirtschaftstechnologien werden von landwirtschaftlichen Betrieben jeder Größe übernommen, insbesondere in den Vereinigten Staaten und in Europa. Rund 46 % der KI-Anwendungen werden mittlerweile für Aktivitäten im Pflanzenbau eingesetzt, etwa zur Überwachung der Bodenbedingungen, zur frühzeitigen Erkennung von Schädlingen und zur Vorhersage wetterbedingter Ernteausfälle. Durch KI-basierte Entscheidungsfindung minimieren KI-gestützte landwirtschaftliche Betriebe den Einsatz von Chemikalien und reduzieren die Umweltbelastung. Darüber hinaus verbessert die Integration von Drohnen und Fernsensoren die Überwachungsabdeckung und steigert die Produktivität in vielen High-Tech-Farmen um über 30 %. Dies ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen, die die Nahrungsmittelproduktion steigern und eine effiziente Ressourcennutzung unterstützen.

EINSCHRÄNKUNGEN

"Begrenzte Infrastruktur- und Hardwarekosten"

Trotz des wachsenden Interesses stellt die Einführung von Hardware weiterhin eine Hürde für eine umfassende KI-Integration dar. Nur etwa 24–25 % des Marktes besteht aus Hardware, wobei die Kosten für Drohnen, intelligente Sensoren und automatisierte Traktoren für viele landwirtschaftliche Betriebe unerschwinglich hoch sind. Besonders in Regionen, in denen die Strom- und Internetinfrastruktur weiterhin inkonsistent ist, wird der Einsatz von KI-Geräten zu einer großen Herausforderung. Bauernhöfe in Entwicklungsregionen berichten von Schwierigkeiten beim Zugriff auf Echtzeit-Überwachungstools aufgrund veralteter Ausrüstung und eingeschränkter Datenverarbeitungsmöglichkeiten. Dies schränkt die volle Nutzung von KI-Technologien ein und verlangsamt die Transformation traditioneller landwirtschaftlicher Praktiken.

HERAUSFORDERUNG

"Konnektivität und digitale Kompetenz"

Eine der größten Herausforderungen für den KI-Markt in der Landwirtschaft ist die digitale Kluft. Über 50 % der Kleinbauernhöfe, insbesondere im asiatisch-pazifischen Raum und in Afrika, sind aufgrund mangelnder Internetverbindung und mangelnder technischer Kompetenz mit Einschränkungen konfrontiert. Dies verringert nicht nur den Zugriff auf Echtzeitdaten, sondern erschwert auch den Einsatz KI-basierter Entscheidungssysteme. Im Agrarsektor schränkt diese Herausforderung auch die Skalierbarkeit KI-gestützter Landwirtschaftssysteme ein, die auf einen kontinuierlichen Datenaustausch angewiesen sind. Ohne umfassende Schulungsprogramme und Infrastrukturunterstützung werden diese Lücken weiterhin einen gerechten KI-Einsatz im gesamten Sektor behindern.

Segmentierungsanalyse

Der Markt für KI in der Landwirtschaft ist in drei Haupttechnologietypen – Hardware, Software und Dienste – und fünf Hauptanwendungen unterteilt, darunter Präzisionslandwirtschaft, Viehüberwachung, Drohnenanalyse, Agrarrobotik und andere neue Anwendungen. Jedes Segment spielt eine bestimmte Rolle in der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette und weist ein unterschiedliches Maß an Akzeptanz und Wachstumspotenzial auf. Während Software hinsichtlich Zugänglichkeit und Skalierbarkeit führend ist, stellt Hardware die grundlegende Infrastruktur bereit, die für automatisierte und datengesteuerte Landwirtschaftssysteme erforderlich ist. Obwohl der Anteil des Dienstleistungssegments kleiner ist, wächst es aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-Beratung, Implementierung, Systemintegration, Schulung und technischem Support in modernen Agrarunternehmen.

Nach Typ

• Hardware:Hardwarekomponenten, darunter Drohnen, Sensoren, Kameras, GPS-Systeme und Roboterausrüstung, machen etwa 24–25 % des Marktes für KI in der Landwirtschaft aus. Diese Technologien sind für die Echtzeit-Datenerfassung bei der Pflanzenüberwachung, Bodenanalyse, Wettervorhersage und automatisierten Feldarbeiten von entscheidender Bedeutung. Intelligente Landwirtschaftsbetriebe nutzen diese Hardware-Tools, um die Bewässerung zu automatisieren, Schädlingsbefall zu erkennen, den Erntezustand zu überwachen und die Pflanz- und Ernteeffizienz zu verbessern.
• Software:Mit ca. 45,2 % Marktanteil dominieren Softwarelösungen das Segment der Technologietypen. Cloud-Plattformen, KI-basierte Analysetools, Farm-Management-Software und Entscheidungsunterstützungssysteme werden häufig für die Anbauplanung, Ertragsvorhersage, Krankheitserkennung und Ressourcenoptimierung eingesetzt. Digitale Landwirtschaftsplattformen ermöglichen es Landwirten, Felddaten zu analysieren und genauere Entscheidungen hinsichtlich Bewässerung, Düngung, Pflanzenschutz und Ernte zu treffen.
• Leistungen:Dienstleistungen machen den verbleibenden Anteil aus und nehmen stetig zu, insbesondere in den Bereichen KI-Implementierung, Systemintegration, Schulung, Beratung, Wartung und technischer Fernsupport. Mehr als 30 % der mittelgroßen landwirtschaftlichen Betriebe benötigen die Unterstützung Dritter für die KI-Integration. Agrartechnologieanbieter arbeiten zunehmend mit landwirtschaftlichen Betrieben zusammen, um maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln und ressourceneffiziente, datengesteuerte Landwirtschaftssysteme zu implementieren.

Auf Antrag

• Präzisionslandwirtschaft:Macht über 46 % des gesamten Anwendungsanteils aus. KI-gestützte Präzisionslandwirtschaft wird für die Bewässerungsplanung, Anbauplanung, Bodenüberwachung, Fruchtfolge, Schädlingserkennung und Ertragsprognose eingesetzt. KI-basierte Werkzeuge für die Präzisionslandwirtschaft helfen Landwirten dabei, den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden zu optimieren und gleichzeitig die Ressourceneffizienz und die Ernteproduktivität zu verbessern.
• Viehüberwachung:Stellt fast 19 % der Anwendungsnutzung dar. KI-gestützte Wearables, Kameras, Sensoren und Analyseplattformen überwachen die Gesundheit, das Verhalten, die Fruchtbarkeitszyklen, den Futterverbrauch und die Produktivität der Tiere. Eine intelligente Tierhaltung ermöglicht die Früherkennung von Krankheiten, verbessert das Herdenmanagement und unterstützt eine effizientere Nutzung von Futter- und Veterinärressourcen.
• Drohnenanalyse:Deckt etwa 13 % der Anwendungslandschaft ab. KI-gestützte Drohnen werden für Luftaufnahmen, Feldkartierungen, die Beurteilung der Pflanzengesundheit, die Bewässerungsüberwachung und die Früherkennung von Schädlingen und Krankheiten eingesetzt. Landwirtschaftliche Drohnensysteme liefern schnelle Einblicke auf Feldebene und unterstützen die Bewertung der Biomasse, die Identifizierung von Pflanzenstress und die Ertragsschätzung.
• Landwirtschaftsroboter:Halten Sie einen Anteil von rund 11 % an KI-gesteuerten Anwendungen. KI-betriebene Agrarroboter werden zunehmend zum autonomen Pflanzen, Ernten, Jäten, zur Inspektion von Pflanzen und zum gezielten Sprühen eingesetzt. Landwirtschaftliche Robotik trägt dazu bei, die Abhängigkeit von manueller Arbeit zu verringern, die betriebliche Präzision zu verbessern und die Effizienz bei sich wiederholenden Feldaktivitäten zu steigern.
• Andere Anwendungen:Die restlichen 11 % umfassen die Optimierung der Lieferkette, die Bewertung der Erntequalität, das Betriebsmanagement, die Überwachung nach der Ernte, die Nachfrageprognose und die Agrarlogistik. KI-gestützte landwirtschaftliche Systeme helfen dabei, die Bewegung von Pflanzen zu verfolgen, die Lager- und Vertriebsplanung zu verbessern, Nachernteverluste zu reduzieren und eine effizientere Entscheidungsfindung entlang der gesamten landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette zu unterstützen

Regionaler Ausblick

Der Markt für KI in der Landwirtschaft weist eine erhebliche regionale Diversifizierung mit unterschiedlichem Akzeptanzniveau, unterschiedlichem Reifegrad der Infrastruktur und unterschiedlichen technologischen Investitionen auf. Nordamerika dominiert den Weltmarkt mit einem Anteil von über 36,8 %, angetrieben durch die weit verbreitete Integration von Präzisionslandwirtschaft, KI-betriebenen Traktoren und Fernerkundungsplattformen. Die USA sind führend beim Einsatz von KI für die Pflanzenüberwachung, prädiktive Analysen und die Optimierung der Präzisionslandwirtschaft. Europa folgt mit einem Beitrag von etwa 26,5 % dicht dahinter, unterstützt durch staatliche Unterstützung für nachhaltige Landwirtschaft und die weit verbreitete Einführung von KI im Gewächshausmanagement und bei der Viehbestandsüberwachung. Der asiatisch-pazifische Raum hält fast 21,7 % des Marktes, wobei Länder wie China, Indien und Japan die Einführung intelligenter Landwirtschaft durch Digitalisierungsprogramme und mobilgestützte KI-Plattformen, die auf die ländliche Bevölkerung zugeschnitten sind, beschleunigen. Landwirtschaftliche Unternehmen in der Region nutzen zunehmend KI, um Pflanzeneinsatzzyklen und das Krankheitsmanagement zu regulieren. Mittlerweile entfallen rund 15 % des weltweiten Anteils auf die Region Naher Osten und Afrika, wobei die Akzeptanz aufgrund zunehmender Investitionen in Agrartechnologie-Startups und Präzisionsbewässerung in trockenen Umgebungen stetig zunimmt. In dieser Region nutzen intelligente Landwirtschaftsökosysteme KI, um Hydrokultursysteme zu verwalten und den Wasserverbrauch zu optimieren. Jede Region weist unterschiedliche Muster der KI-Nutzung auf, doch alle spiegeln ein gemeinsames Ziel wider: die Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit durch intelligente Technologien.

Nordamerika

Nordamerika hält den größten Anteil und macht über 36,8 % des KI-Marktes in der Landwirtschaft aus. Die USA und Kanada sind führend bei der Implementierung von Robotersystemen, satellitengestützter Analyse und KI-basierter Vorhersage von Pflanzenkrankheiten. Bauernhöfe in den gesamten USA haben KI in intelligente Traktoren integriert, was eine Reduzierung der Arbeitskosten um bis zu 45 % ermöglicht. Agrarforschungseinrichtungen in Nordamerika nutzen KI, um die Pflanzengenetik zu überwachen und Umweltkontrollsysteme zu optimieren.

Europa

Europa trägt etwa 26,5 % zum Gesamtmarkt bei. Frankreich, Deutschland und die Niederlande sind wichtige Anwender, insbesondere im High-Tech-Gewächshausbetrieb. KI wird eingesetzt, um den Düngemittelverbrauch um 38 % zu reduzieren und die Produktivität in klimasensiblen Zonen zu steigern. Nachhaltige Landwirtschaftsprojekte in Europa nutzen KI, um zirkuläre Landwirtschaftssysteme zu unterstützen und die Kohlenstoffbindung zu messen.

Asien-Pazifik

Auf den asiatisch-pazifischen Raum entfallen fast 21,7 % des Weltmarktanteils. Länder wie China und Indien setzen durch staatlich geführte Digitalisierungsprogramme rasch auf KI in der Landwirtschaft. KI-Plattformen haben dazu beigetragen, die Ernteerträge in Indien um 28 % und in China um 35 % zu steigern. Intelligente Landwirtschaftsbetriebe in der Region nutzen KI, um den Nährstofffluss und die Auswirkungen saisonaler Schwankungen zu steuern.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika machen zusammen etwa 15 % des Weltmarktes aus. Die Akzeptanz nimmt durch Partnerschaften und Agrartechnologie-Startups zu. KI-basierte Bewässerung hat den Wasserverbrauch in wasserarmen Gebieten um 40 % reduziert. In der Landwirtschaft in kontrollierten Umgebungen wird KI getestet, um Pflanzen in kontrollierten Hydrokulturanlagen unter trockenen Bedingungen anzubauen.

Wer sind die wichtigsten globalen Unternehmen, die den Markt für KI in der Landwirtschaft prägen?

Investitionsanalyse und -chancen

Die Investitionen in KI in der Landwirtschaft nehmen deutlich zu, wobei über 38 % der Mittel in prädiktive Analysen und intelligente Softwareplattformen fließen. Private-Equity-Gruppen und Risikokapitalfirmen unterstützen Start-ups, die KI-Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft anbieten, und tragen so zu einem Anstieg der finanzierten Pilotprojekte um 22 % bei. Auch die Finanzierung durch den öffentlichen Sektor spielt eine Rolle, insbesondere in Asien und Afrika, wo die Infrastrukturentwicklung im letzten Zeitraum um 18 % zugenommen hat. Initiativen für nachhaltige Landwirtschaft arbeiten jetzt mit Agrartechnologie-Innovatoren zusammen, um eine nachhaltige und KI-optimierte Pflanzenproduktion zu unterstützen. Bemerkenswert ist, dass mittlerweile fast 30 % der Agrarunternehmen KI als Kernbestandteil ihrer Pläne zur digitalen Transformation betrachten, was ein enormes Zukunftspotenzial signalisiert.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte auf dem Markt für KI in der Landwirtschaft beschleunigt sich, wobei über 41 % der Agrartechnologie-Startups im vergangenen Jahr neue KI-gestützte Lösungen auf den Markt gebracht haben. Dazu gehören intelligente Bewässerungssteuerungen, KI-gestützte Pflanzengesundheitsplattformen und vollständig autonome Unkrautbekämpfungsroboter. Agrarforschungszentren arbeiten auch mit Agrartechnologieunternehmen zusammen, um KI-basierte Nährstoffverteilungssysteme zu entwickeln, die sich in Echtzeit an Umweltvariablen anpassen. Ungefähr 29 % der neuen Produkteinführungen konzentrieren sich mittlerweile auf nachhaltigkeitsbezogene Ergebnisse, wie die Optimierung des Düngemitteleinsatzes und die Reduzierung von Emissionen.

KI-gesteuerte Lösungen, die speziell für kleine und mittlere landwirtschaftliche Betriebe entwickelt wurden, erfreuen sich zunehmender Beliebtheit und machen fast 34 % aller Produktinnovationen aus. Es gibt auch einen Anstieg bei Mobile-First-Tools, wobei über 45 % der neuen KI-Anwendungen über Smartphones zugänglich sind, was eine breitere Zugänglichkeit gewährleistet. In KI-gestützten landwirtschaftlichen Betrieben unterstützen neue Tools die automatisierte Krankheitsdiagnose und die digitale Protokollierung von Erntetagebüchern, um die Rückverfolgbarkeit und die Einhaltung nachhaltiger Landwirtschaftsstandards sicherzustellen.

Aktuelle Entwicklungen

• John Deere: Einführung seines KI-integrierten autonomen Traktors mit Pflanzenanalyse im Jahr 2023, der bereits von über 12 % der Großbetriebe in Nordamerika eingesetzt wird.
• IBM: Im Jahr 2023 erweiterte Watson Decision Platform for Agriculture um satellitenbasierte KI-Module und verbesserte die Vorhersagegenauigkeit in Pilotregionen um 38 %.
• Taranis: Im Jahr 2024 ging er eine Partnerschaft mit lokalen Genossenschaften in Brasilien ein, um KI-Feldüberwachungssysteme einzusetzen, was zu einer Reduzierung des Pestizideinsatzes um 28 % führte.
• Prospera Technologies: Veröffentlichung eines neuen KI-Modells für die Echtzeit-Gewächshausklimakontrolle im Jahr 2024, das von 19 % der Präzisionsgartenbauanlagen in Europa übernommen wird.
• CropX: Einführung einer Bodensensor-KI-Integrationsplattform im Jahr 2023, die den Bewässerungsabfall in Pilotbetrieben in Israel und den USA um 33 % reduzierte.

Berichterstattung melden

Der Marktbericht „KI in der Landwirtschaft" umfasst eine umfassende Analyse von Typen, Anwendungen, regionalen Erkenntnissen und Wettbewerbspositionierung auf globalen Märkten. Dabei werden über 30 % der Software-Einführung, fast 25 % der Hardware-Integration und etwa 45 % der Service-Wachstumsbeiträge hervorgehoben. Anwendungen wie Präzisionslandwirtschaft (über 46 %) und Viehüberwachung (nahezu 19 %) dominieren die Segmentlandschaft. Die regionale Abdeckung umfasst detaillierte Einblicke in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum sowie den Nahen Osten und Afrika und bietet detaillierte Daten zur Infrastrukturentwicklung, KI-Zugänglichkeit und Integration auf Betriebsebene.

Mehr als 50 % der profilierten Unternehmen sind an kontinuierlichen Innovationen und Produkteinführungen beteiligt. Darüber hinaus verfolgt der Bericht die Investitionsströme, wobei rund 38 % in Startups und Partnerschaften fließen, die Agrartechnologieplattformen der nächsten Generation vorantreiben. Der Umfang umfasst Entwicklungen in den Bereichen nachhaltige Landwirtschaft und Präzisionslandwirtschaft, in denen detailliert beschrieben wird, wie KI zu einer nachhaltigen Landwirtschaft beiträgt. Die Studie zeigt auch Herausforderungen auf, wie etwa Infrastrukturlücken, von denen fast 50 % der landwirtschaftlichen Betriebe in Schwellenregionen betroffen sind, und Hindernisse bei der digitalen Kompetenz, die sich auf die Technologieeinführungsraten auswirken. Insgesamt bietet dieser Bericht einen umfassenden Überblick über den Wandel der KI in der Landwirtschaftsbranche.