Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse des Marktes, nach Typen (maschinelles Lernen, Computer Vision), Anwendungen (Präzisionslandwirtschaft, Drohnenanalyse, Landwirtschaftsroboter) sowie regionale Einblicke und Prognosen bis 2034

Künstliche Intelligenz (KI) in der Marktgröße der Landwirtschaft

Die globale Marktgröße für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft wurde im Jahr 2024 auf 617,64 Millionen US-Dollar geschätzt, soll im Jahr 2025 638,02 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2026 voraussichtlich fast 638,02 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2034 weiter auf 854,55 Millionen US-Dollar ansteigen. Diese stetige Expansion unterstreicht eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 3,30 % im Jahr 2025–2034, angetrieben durch die zunehmende Einführung von Präzisionslandwirtschaft, Drohnenanalysen und KI-gestützten Lösungen zur Pflanzenüberwachung.

In den Vereinigten Staaten dominiert der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft die regionale Landschaft, unterstützt durch fortschrittliche digitale Infrastruktur, groß angelegte mechanisierte Landwirtschaft und den umfassenden Einsatz autonomer Traktoren und KI-gesteuerter Bewässerungssysteme, was den höchsten regionalen Anteil am globalen Markt ausmacht.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße –Der Wert wird im Jahr 2025 auf 638,02 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 voraussichtlich 854,55 Millionen US-Dollar erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 3,30 % entspricht.
• Wachstumstreiber –Die Einführung der Präzisionslandwirtschaft macht 47 % aus, die Drohnenanalyse 26 % und die KI-Robotik 19 %, was gemeinsam die Modernisierung der Landwirtschaft vorantreibt.
• Trends –Maschinelles Lernen dominiert mit einem Anteil von 41 %, Computer Vision folgt mit 29 % und cloudbasierte Lösungen sind mit einem Anteil von 63 % führend bei der Bereitstellung.
• Hauptakteure –IBM, John Deere, Microsoft, Agribotix, The Climate Corporation
• Regionale Einblicke –Nordamerika hält 35 % des Marktes, der asiatisch-pazifische Raum folgt mit 28 %, Europa macht 22 % aus und der Nahe Osten und Afrika tragen 15 % bei, was zusammen die weltweite Einführung von KI in der Landwirtschaft abdeckt.
• Herausforderungen –Der eingeschränkte digitale Zugang betrifft 22 % der Landwirte, Interoperabilitätsprobleme betreffen 18 % und Herausforderungen bei der Hardwareverfügbarkeit behindern 15 % der weltweiten Einführung.
• Auswirkungen auf die Branche –KI-gestützte Bewässerung spart 30 % Wasser, präzise Überwachung reduziert den Pestizideinsatz um 25 %, während die automatisierte Ernte die Ertragseffizienz um 20 % steigert.
• Aktuelle Entwicklungen –Die KI-Schädlingserkennung verbessert die Genauigkeit um 92 %, Wetteranalysen verbessern die Vorhersage um 18 % und Drohnenbildgebung steigert die Überwachungseffizienz um 22 %.

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft revolutioniert das landwirtschaftliche Management, indem er maschinelles Lernen, Computer Vision, Drohnen, IoT-Sensoren und cloudbasierte KI kombiniert, um Ertrag und Ressourceneffizienz zu maximieren. Präzisionslandwirtschaft dominiert die Anwendungen, wobei Computer Vision und Predictive Analytics sich zu führenden Technologien entwickeln. Nordamerika hält derzeit den größten Marktanteil, während der asiatisch-pazifische Raum eine schnelle Einführung von KI in der Landwirtschaft verzeichnet. Die Integration von KI-Technologien ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung für die Pflanzenüberwachung, Wettervorhersage und Bodenbewirtschaftung, wodurch die Produktivität gesteigert und die Inputkosten in landwirtschaftlichen Betrieben jeder Größe gesenkt werden.

Markttrends für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft weist mehrere überzeugende Trends auf, die sich auf Präzisionslandwirtschaft, Drohnenanalyse, IoT und cloudbasierte KI-Einführung konzentrieren. Präzisionslandwirtschaft hat einen dominanten Anteil an Anwendungen und bleibt der am weitesten verbreitete Anwendungsfall in landwirtschaftlichen Betrieben weltweit. Drohnenanalysen und -dienste erfreuen sich dank eines starken Wachstums immer größerer Beliebtheit, während Hardware wie Sensoren und Überwachungssysteme nach wie vor große Aufmerksamkeit genießen. Maschinelles Lernen ist führend bei der Technologieeinführung, während Computer Vision und Predictive Analytics ihre Verbreitung in zahlreichen landwirtschaftlichen Anwendungen weiter ausbauen.

Cloudbasierte Lösungen erfassen den Großteil der Bereitstellung und legen Wert auf die Zugänglichkeit für Farmen unterschiedlicher Größe. In der geografischen Landschaft des Marktes liegt Nordamerika mit über einem Drittel des Marktes an der Spitze, gefolgt von einem schnellen Wachstum im asiatisch-pazifischen Raum. Zu den innovativen Trends gehören die KI-gestützte Schädlingserkennung, die Diagnose von Pflanzenkrankheiten, die Überwachung der Bodengesundheit und die Ertragsprognose. KI in der Landwirtschaft unterstützt auch die automatisierte Bewässerung und Düngemitteloptimierung und hilft Landwirten so, Abfall zu reduzieren und gleichzeitig die Produktivität zu verbessern. Investitionen aus dem öffentlichen und privaten Sektor beschleunigen die KI-Integration, insbesondere in den Bereichen Präzisionslandwirtschaft, Schädlingsbekämpfung und nachhaltige Landwirtschaftslösungen.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Marktdynamik der Landwirtschaft

Die Marktdynamik für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft dreht sich um technologische Innovation, strategische Zusammenarbeit, Digitalisierung und politische Unterstützung. Künstliche Intelligenz ermöglicht datengesteuerte Erkenntnisse in Echtzeit und ermöglicht so Präzisionslandwirtschaft, optimierte Bewässerung und Schädlingsbekämpfung bei gleichzeitiger Minimierung manueller Arbeit und Umweltbelastung. Partnerschaften zwischen Technologieanbietern, Geräteherstellern und Agrarunternehmen bilden integrierte Ökosysteme, die KI-Software, -Hardware und -Beratungsdienste kombinieren und so eine nahtlose Einführung ermöglichen. Regierungsinitiativen und -finanzierung spielen eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Zugänglichkeit und des Umfangs von KI, insbesondere in Schwellenländern. Cloudbasierte KI-Modelle und KI-as-a-Service-Plattformen senken die Eintrittsbarrieren für Kleinbauernhöfe. Die zunehmende Smartphone-Nutzung, digitale Infrastruktur und Schulungsprogramme fördern die Technologieeinführung in unterversorgten Regionen.

GELEGENHEIT

Ausbau lokalisierter KI-Beratungs- und Frühwarntools

KI-Technologien schaffen erhebliche Möglichkeiten für personalisierte agronomische Beratung, Schädlings- und Krankheitserkennung sowie lokalisierte KI-Dienste für Kleinbauern. Mobilbasierte KI-Plattformen ermöglichen es Landwirten, Schädlinge zu erkennen, den Düngemitteleinsatz zu optimieren und die Ernteerträge zu steigern. KI-IoT-Sensoren werden eingesetzt, um Befall und Krankheiten Monate früher als herkömmliche Methoden zu erkennen, sodass Landwirte vorbeugende Maßnahmen ergreifen können. KI-gestützte Sprachassistenten in mehreren Sprachen erhöhen die Inklusivität und Zugänglichkeit für ländliche Landwirte. Der Aufstieg KI-gesteuerter lokalisierter Dienste – Chatbots, Sensoren und mobile Apps – unterstützt die Präzisionslandwirtschaft, reduziert die Ressourcenverschwendung und bringt fortschrittliche Technologie in landwirtschaftliche Betriebe sowohl in aufstrebenden als auch in entwickelten Regionen.

TREIBER

Steigende Nachfrage nach Präzisionslandwirtschaftslösungen

KI-gestützte Präzisionslandwirtschaftsgeräte werden von Landwirten zunehmend geschätzt, da sie den Wasser-, Düngemittel- und Pestizidverbrauch reduzieren und gleichzeitig die Erträge steigern. Leitsysteme, Bodenkartierung und KI-gestützte Bewässerung haben messbare Verbesserungen der Pflanzenproduktivität gezeigt. KI-basierte Feuchtigkeitssensoren sorgen für eine optimale Bewässerung und maximieren die Gesundheit und Erträge der Pflanzen. KI-Chat-Plattformen und mobile Anwendungen bieten lokalisierte agronomische Beratung und unterstützen so die Akzeptanz zusätzlich. Regierungsinitiativen und landwirtschaftliche KI-Richtlinien fördern ebenfalls eine flächendeckende Umsetzung. Diese Faktoren unterstreichen die Fähigkeit von KI, Effizienz, Nachhaltigkeit und Produktivität zu verbessern, und machen Präzisionslandwirtschaft zu einem wichtigen Treiber des Marktes für KI in der Landwirtschaft.

Marktbeschränkungen

"Digitale Zugangslücken und Fragmentierung des Ökosystems"

Trotz der Versprechen von KI wird die Akzeptanz durch den begrenzten Smartphone- und Internetzugang bei Kleinbauern, insbesondere in Entwicklungsregionen, eingeschränkt. Vielen Landwirten mangelt es an bezahlbarem Zugang zu digitalen Werkzeugen und der Infrastruktur, die für die effektive Umsetzung KI-basierter Lösungen erforderlich sind. Datenstandardisierungs- und Interoperabilitätsprobleme auf mehreren Plattformen schränken die nahtlose Integration von KI-Tools ein. Die Verfügbarkeit von Hardware, einschließlich Drohnen und fortschrittlichen Sensoren, wird häufig durch Kosten und Engpässe in der Lieferkette eingeschränkt. Sprachbarrieren, niedrige Alphabetisierungsniveaus und eine begrenzte Ausbildungsinfrastruktur schränken die gleichberechtigte Einführung zusätzlich ein. Diese digitalen Kluften, die Fragmentierung des Ökosystems und die Zugänglichkeitsprobleme stellen große Hindernisse für die Skalierung der KI-Einführung in der Landwirtschaft dar.

Marktherausforderungen

"Bewahrung indigener Praktiken und Gewährleistung einer nachhaltigen KI-Integration"

Die weitverbreitete Abhängigkeit von KI-Tools birgt die Gefahr, dass das traditionelle landwirtschaftliche Wissen geschmälert wird, da viele KI-Systeme nicht darauf ausgelegt sind, indigene Praktiken zu integrieren. Ethische Bedenken bestehen auch im Zusammenhang mit KI-gesteuerten chemischen Anwendungen, die Resistenzzyklen bei Unkräutern und Schädlingen beschleunigen können. Die Balance zwischen KI-gestützter Effizienz und ökologischer Nachhaltigkeit bleibt eine dringende Herausforderung. Darüber hinaus verlangsamen unzureichende digitale Kompetenzen der Landwirte und das Fehlen strukturierter Schulungsprogramme die Einführung der Technologie. Der hohe Energiebedarf und die Implementierungskosten für KI-Modelle, IoT-Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen stellen nach wie vor Hindernisse für kleinere landwirtschaftliche Betriebe dar. Der Umgang mit kulturellen Sensibilitäten, Nachhaltigkeitsproblemen und Kostenherausforderungen ist für die effektive Einbettung von KI in die Landwirtschaft von entscheidender Bedeutung.

Segmentierungsanalyse

Die Marktsegmentierung für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft ist hauptsächlich nach Typ und Anwendung unterteilt und spiegelt die technologische und betriebliche Akzeptanz in der globalen Landwirtschaft wider. Die typbasierte Segmentierung unterstreicht die Dominanz von maschinellem Lernen und Computer Vision, zwei Säulen der KI-Einführung in der modernen Landwirtschaft. Jedes spielt eine einzigartige Rolle bei der Optimierung des Ertrags, der Verbesserung der Erntequalität und der Reduzierung betrieblicher Ineffizienzen. Die Anwendungen dieser Technologien erstrecken sich auf Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Drohnenanalyse und intelligente Bewässerung, was sie sowohl für Großbetriebe als auch für Kleinbauern unverzichtbar macht. Die Segmentierungsanalyse verschafft Klarheit darüber, wie viel jeder Typ zur Gesamtmarktgröße und zum Anteil der Akzeptanz in führenden Regionen und Ländern beiträgt.

Nach Typ

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft ermöglicht prädiktive Modellierung, Bodenanalyse, Ertragsprognosen und KI-gesteuerte Entscheidungssysteme. Dieser Typ unterstützt datengesteuerte Erkenntnisse, die Landwirten helfen, Ressourcenverschwendung zu reduzieren und die Produktivität zu steigern, indem sie historische Daten, Wetterbedingungen und Bodenfruchtbarkeitsmuster analysieren. Mit einem Marktanteil von über 41 % bleibt es das Rückgrat der KI-Einführung in der Landwirtschaft.

Maschinelles Lernen hatte den größten Anteil am Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft und machte im Jahr 2025 2,71 Milliarden US-Dollar aus, was 41 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 8,7 % wachsen wird, angetrieben durch prädiktive Analysen, Ertragsprognosen und Lösungen zur Echtzeit-Ernteüberwachung.

Die drei wichtigsten dominierenden Länder im Segment des maschinellen Lernens

• Die Vereinigten Staaten waren mit einem Marktvolumen von 0,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 führend im Segment maschinelles Lernen, hielten einen Anteil von 34 % und erwarteten aufgrund der fortschrittlichen landwirtschaftlichen Automatisierung und einer starken digitalen Infrastruktur ein Wachstum von 8,9 %.
• Auf China entfielen im Jahr 2025 0,64 Milliarden US-Dollar, ein Anteil von 24 %, und es wird erwartet, dass das Land mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 9,1 % wächst, dank staatlich geförderter Präzisionslandwirtschaftsinitiativen und groß angelegter Einführung von Smart Farming.
• Indien verzeichnete im Jahr 2025 einen Umsatz von 0,42 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 16 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 9,4 % wachsen, unterstützt durch Agrartechnologie-Startups und die zunehmende Verbreitung von Smartphones in ländlichen Gebieten.

Computer Vision

Computer Vision wird zunehmend in KI-gestützten Drohnen, Satellitenbildgebung und intelligenten Überwachungssystemen zur Schädlingserkennung, Erkennung von Pflanzenkrankheiten und zur automatisierten Ernte eingesetzt. Durch die Ermöglichung bildbasierter Analysen in Echtzeit reduziert Computer Vision die Abhängigkeit von manuellen Inspektionen und gewährleistet so eine höhere Genauigkeit und schnellere Reaktion in der Landwirtschaft.

Computer Vision machte im Jahr 2025 1,95 Milliarden US-Dollar aus, was 29 % des gesamten Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft entspricht. Es wird prognostiziert, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,6 % wachsen wird, angetrieben durch die Nachfrage nach drohnenbasierter Pflanzenbildgebung, automatisierten Erntegeräten und Schädlingserkennungssystemen.

Top 3 der wichtigsten dominierenden Länder im Computer Vision-Segment

• Japan führte das Segment Computer Vision mit 0,58 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 an und hielt einen Anteil von 30 %. Es wird erwartet, dass es mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,8 % wächst, unterstützt durch fortschrittliche Robotik und staatlich geförderte Programme für intelligente Landwirtschaft.
• Auf Deutschland entfielen im Jahr 2025 0,44 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 22 % entspricht, und wird aufgrund der schnellen Einführung KI-basierter Gewächshausüberwachungssysteme voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,3 % wachsen.
• Brasilien verzeichnete im Jahr 2025 einen Umsatz von 0,36 Milliarden US-Dollar und hielt einen Anteil von 18 %. Es wird mit einem jährlichen Wachstum von 9,5 % gerechnet, angetrieben durch den zunehmenden Einsatz von Drohnen zur Pflanzenüberwachung in großen Sojabohnen- und Zuckerrohrfarmen.

Auf Antrag

Präzisionslandwirtschaft

Precision Farming ist die führende Anwendung künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft und nutzt maschinelles Lernen, IoT und Datenanalysen, um Bewässerung, Düngung und Pflanzenschutz zu optimieren. Durch die Reduzierung der Verschwendung von Wasser, Pestiziden und Düngemitteln bei gleichzeitiger Maximierung der Erträge hilft die Präzisionslandwirtschaft den Landwirten, eine nachhaltige Produktion zu erreichen. Es stellt die höchste Akzeptanzrate dar, unterstützt durch digitale Kartierung und KI-gesteuerte Boden- und Wetterüberwachungssysteme.

Precision Farming hatte mit 3,12 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 den größten Anteil am Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, was 47 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,2 % wachsen wird, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach Ertragsoptimierung, Ressourceneffizienz und intelligenten Bewässerungslösungen.

Top 3 der wichtigsten dominanten Länder im Precision Farming-Segment

• Die Vereinigten Staaten waren mit einem Marktvolumen von 1,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 führend im Precision Farming-Segment, hielten einen Anteil von 34 % und erwarteten aufgrund fortschrittlicher Mechanisierung und KI-gesteuerter landwirtschaftlicher Analysen ein Wachstum von 9,4 %.
• Auf China entfielen im Jahr 2025 0,74 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 24 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,6 % wachsen, unterstützt durch staatliche Investitionen in die Smart-Farming-Infrastruktur.
• Indien verzeichnete im Jahr 2025 einen Umsatz von 0,52 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 17 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 9,7 % wachsen, da zunehmend mobilbasierte KI-Agronomielösungen eingesetzt werden.

Drohnenanalyse

Drone Analytics verändert die Landwirtschaft rasant, indem es Luftaufnahmen, Pflanzenüberwachung, Schädlingserkennung und Landkartierung mit beispielloser Effizienz ermöglicht. KI-gestützte Drohnen bieten Landwirten Echtzeit-Einblicke in die Pflanzengesundheit und Feldvariabilität. Diese Technologie reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und verbessert die Entscheidungsgenauigkeit, was sie für große landwirtschaftliche Betriebe und Plantagen äußerst attraktiv macht.

Drone Analytics machte im Jahr 2025 1,72 Milliarden US-Dollar aus, was 26 % des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,1 % wachsen wird, angetrieben durch die Nachfrage nach Luftüberwachung, Schädlingserkennung und Präzisionssprühtechnologien.

Top 3 der wichtigsten dominierenden Länder im Drohnen-Analytics-Segment

• Japan führte das Segment Drone Analytics mit 0,49 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 an, hielt einen Anteil von 28 % und wird aufgrund des umfangreichen Einsatzes landwirtschaftlicher Drohnen für den Reis- und Obstanbau voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,3 % wachsen.
• Deutschland verzeichnete im Jahr 2025 einen Umsatz von 0,39 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 23 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,8 % wachsen, da zunehmend drohnenbasierte Gewächshausüberwachungssysteme zum Einsatz kommen.
• Auf Brasilien entfielen im Jahr 2025 0,31 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 18 % entspricht, und es wird erwartet, dass es mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,2 % wächst, wobei die Nachfrage nach Drohnenanwendungen in der Sojabohnen- und Zuckerrohrproduktion stark ist.

Landwirtschaftsroboter

Landwirtschaftsroboter gewinnen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft stark an Bedeutung, indem sie Ernte-, Saat- und Pflanzenüberwachungsaufgaben automatisieren. Mit KI und Computer Vision integrierte Roboter tragen dazu bei, die Abhängigkeit von manueller Arbeit zu verringern, die Kosten zu senken und die Erntegenauigkeit zu erhöhen. Dieses Segment ist von entscheidender Bedeutung, um dem Arbeitskräftemangel zu begegnen und gleichzeitig die Effizienz in großen landwirtschaftlichen Betrieben aufrechtzuerhalten.

Im Jahr 2025 machten Landwirtschaftsroboter 1,25 Milliarden US-Dollar aus, was 19 % des Gesamtmarktes entspricht. Dieses Segment wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,7 % wachsen, angetrieben durch die Einführung automatisierter Ernteroboter, robotergestützter Unkrautbekämpfung und KI-gestützter Gewächshausroboter.

Top 3 der wichtigsten dominierenden Länder im Segment Agrarroboter

• Die Niederlande führten das Segment Agrarroboter mit 0,34 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 an, hielten einen Anteil von 27 % und erwarteten aufgrund der fortschrittlichen Einführung der Gewächshausrobotik ein Wachstum von 10,9 %.
• Südkorea verzeichnete im Jahr 2025 einen Umsatz von 0,29 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 23 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,6 % wachsen, mit starken Investitionen in Roboter-Landwirtschaftslösungen.
• Auf Frankreich entfielen im Jahr 2025 0,21 Milliarden US-Dollar, was einem Anteil von 17 % entspricht, und wird aufgrund von Innovationen bei Weinbergernterobotern voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,4 % wachsen.

Künstliche Intelligenz (KI) im regionalen Ausblick auf den Agrarmarkt

Die weltweite Marktgröße für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft betrug im Jahr 2024 617,64 Millionen US-Dollar und soll im Jahr 2025 638,02 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2034 auf 854,55 Millionen US-Dollar ansteigen. Die regionale Segmentierung hebt Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum sowie den Nahen Osten und Afrika hervor, die jeweils auf einzigartige Weise zur Marktexpansion beitragen. Im Jahr 2025 entfielen 35 % auf Nordamerika, 22 % auf Europa, 28 % auf den asiatisch-pazifischen Raum und 15 % auf den Nahen Osten und Afrika, was zusammen 100 % des gesamten globalen Marktes ausmachte. Jede Region weist unterschiedliche Akzeptanzfaktoren auf, darunter digitale Landwirtschaft, staatliche Unterstützung und Robotikinnovationen.

Nordamerika

Nordamerika ist führend auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, unterstützt durch die weit verbreitete Einführung von Präzisionslandwirtschaft, drohnenbasierter Analyse und KI-gesteuerten Bewässerungslösungen. Die Region profitiert von einer fortschrittlichen digitalen Infrastruktur, großen landwirtschaftlichen Betrieben und starken Investitionen in agrartechnische Innovationen. Große Pflanzenüberwachungssysteme und KI-Robotik sind in den Vereinigten Staaten und Kanada weit verbreitet.

Nordamerika hatte mit 223,31 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 den größten Anteil am Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, was 35 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,4 % wachsen wird, angetrieben durch die Nachfrage nach Automatisierung, prädiktiven Analysen und Ertragsoptimierung.

Nordamerika – Wichtige dominierende Länder auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

• Die Vereinigten Staaten waren mit 158,31 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 führend auf dem nordamerikanischen Markt und hielten einen Anteil von 71 %, wobei aufgrund der fortgeschrittenen Einführung von Smart Farming ein Wachstum von durchschnittlich 3,5 % erwartet wird.
• Kanada verzeichnete im Jahr 2025 41,20 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 18 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,3 % wachsen, da die staatliche Unterstützung für KI-Landwirtschaftslösungen zunimmt.
• Auf Mexiko entfielen im Jahr 2025 23,80 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 11 % entspricht, und es wird erwartet, dass das Land mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,1 % wächst, unterstützt durch die Einführung von KI-Bewässerungs- und Pflanzenüberwachungssystemen.

Europa

Europa verzeichnet ein stetiges Wachstum auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft mit starkem Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit und intelligenten Gewächshauslösungen. Die Region legt großen Wert auf KI-basierte Präzisionslandwirtschaft, Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Robotik für den Weinberg- und Gartenbau. Zunehmende Umweltrichtlinien fördern die KI-gestützte Ressourceneffizienz in allen landwirtschaftlichen Betrieben.

Auf Europa entfielen im Jahr 2025 140,36 Millionen US-Dollar, was 22 % des Weltmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,2 % wachsen wird, unterstützt durch Innovationen in der Gewächshausüberwachung, der automatischen Pflanzenerkennung und robotergestützten Erntelösungen.

Europa – Wichtige dominierende Länder auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

• Deutschland lag im Jahr 2025 mit 49,73 Millionen US-Dollar an der Spitze des europäischen Marktes, was einem Anteil von 35 % entspricht, und wird aufgrund der Einführung KI-basierter Pflanzenüberwachungssysteme voraussichtlich mit einem jährlichen Wachstum von 3,3 % wachsen.
• Auf Frankreich entfielen im Jahr 2025 42,51 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 30 % entspricht, und es wird erwartet, dass es mit einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 3,1 % wächst, wenn die Weinbergrobotik weit verbreitet ist.
• Das Vereinigte Königreich verzeichnete im Jahr 2025 28,12 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 20 % entspricht, und wird aufgrund der zunehmenden Einführung von KI-Bewässerungstechnologien voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,0 % wachsen.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, angetrieben durch staatlich geförderte digitale Landwirtschaftsprogramme, schnelle Urbanisierung und die zunehmende Einführung von Drohnenanalysen und KI-basierten Beratungsplattformen. Kleinbauern in Ländern wie Indien und China nutzen zunehmend KI-gestützte mobile Apps für die Pflanzenüberwachung und Beratungsdienste.

Auf den asiatisch-pazifischen Raum entfielen im Jahr 2025 178,64 Millionen US-Dollar, was 28 % des Gesamtmarktes entspricht. Es wird erwartet, dass dieses Segment von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,5 % wachsen wird, angetrieben durch zunehmende Investitionen in Smart Farming, Drohnentechnologien und KI-basierte Agrardienstleistungen.

Asien-Pazifik – Wichtige dominierende Länder auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

• China führte den asiatisch-pazifischen Markt mit 67,88 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 an, was einem Anteil von 38 % entspricht, und wird aufgrund der starken Einführung der digitalen Landwirtschaft voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,6 % wachsen.
• Indien verzeichnete im Jahr 2025 53,59 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 30 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,7 % wachsen, unterstützt durch KI-gestützte Beratungsplattformen für Kleinbauern.
• Auf Japan entfielen im Jahr 2025 35,72 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 20 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,3 % wachsen, dank starker Robotik und KI-Automatisierung im Reis- und Obstanbau.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika ist auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft auf dem Vormarsch, mit zunehmender Einführung von KI-gesteuerten Bewässerungssystemen, der Erkennung von Pflanzenschädlingen und Technologien zur Ressourcenoptimierung. Länder in dieser Region setzen KI ein, um Wasserknappheit, Bodendegradation und Effizienzprobleme in der Landwirtschaft zu bewältigen.

Auf den Nahen Osten und Afrika entfielen im Jahr 2025 95,71 Millionen US-Dollar, was 15 % des Weltmarktes entspricht. Dieses Segment soll von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,0 % wachsen, unterstützt durch KI-Bewässerungssysteme, Schädlingsbekämpfungssensoren und staatlich geförderte digitale Landwirtschaftsinitiativen.

Naher Osten und Afrika – wichtige dominierende Länder auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft

• Israel war mit 32,54 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 führend im Markt für den Nahen Osten und Afrika, was einem Anteil von 34 % entspricht, und wird aufgrund fortschrittlicher KI-Bewässerungs- und Pflanzenüberwachungstechnologien voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,2 % wachsen.
• Auf die Vereinigten Arabischen Emirate entfielen im Jahr 2025 28,71 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 30 % entspricht, und es wird erwartet, dass sie mit staatlich geförderten KI-Smart-Farming-Projekten um 2,9 % wachsen.
• Südafrika verzeichnete im Jahr 2025 19,14 Millionen US-Dollar, was einem Anteil von 20 % entspricht, und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 2,8 % wachsen, angetrieben durch KI-Schädlingserkennung und Präzisionsbewässerungslösungen.

LISTE DER WICHTIGSTEN PROFILIERTEN UNTERNEHMEN FÜR Künstliche Intelligenz (KI) im Agrarmarkt

Investitionsanalyse und -chancen

Die Investitionen in den Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft nehmen zu, unterstützt durch die starke Nachfrage nach Smart-Farming-Technologien und digitalen Landwirtschaftsplattformen. Im Jahr 2025 flossen über 40 % der weltweiten Agrartechnologieinvestitionen in KI-basierte prädiktive Analysen, intelligente Bewässerungssysteme und Schädlingserkennungsplattformen. Risikokapitalfirmen unterstützen Start-ups, die sich auf KI-gesteuerte Bodenanalyse, drohnenbasierte Pflanzenbildgebung und Roboter-Erntetechnologien spezialisiert haben. Länder wie die Vereinigten Staaten, China und Indien verzeichneten ein rasantes Wachstum der Investitionstätigkeit, wobei Regierungen Subventionen und Zuschüsse für digitale Landwirtschaftsprojekte bereitstellten. Öffentlich-private Partnerschaften schaffen auch Möglichkeiten für die lokale KI-Entwicklung, insbesondere im asiatisch-pazifischen Raum, wo Kleinbauern von mobilen KI-Beratungsdiensten profitieren.

Die Chancen für Investoren sind besonders groß bei der KI-gestützten Drohnenanalyse, die 26 % des Gesamtanwendungsanteils ausmacht, und der Agrarrobotik, die 19 % des Weltmarktanteils ausmacht. Angesichts steigender Arbeitskosten und des Bedarfs an Nachhaltigkeit gehören automatisierte Ernteroboter, Bodenüberwachungssysteme und KI-Schädlingsbekämpfung zu den vielversprechendsten Investitionssegmenten. Da die digitale Infrastruktur weltweit wächst, wird erwartet, dass das Investitionspotenzial in den Entwicklungsländern steigt, was die KI-Landwirtschaft zu einem der attraktivsten wachstumsstarken Bereiche der Agrartechnologie machen wird.

Entwicklung neuer Produkte

Die Produktentwicklung auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft schreitet rasant voran, und Unternehmen bringen innovative Lösungen auf den Markt, um die Effizienz und Nachhaltigkeit der Landwirtschaft zu verbessern. Im Jahr 2025 erweiterte John Deere sein Angebot an autonomen Traktoren um verbesserte KI-Navigation und Präzisionssprühsysteme, wodurch Landwirte bis zu 25 % des Chemikalienverbrauchs einsparen konnten. IBM hat ein KI-gesteuertes Klimaberatungstool eingeführt, das Landwirten Wetter- und Bodendaten in Echtzeit liefert und so Ertragsverluste um 15 % reduziert. Microsoft hat neue KI-Cloud-Dienste für die Präzisionslandwirtschaft bereitgestellt, die in Drohnen und IoT-Geräte integriert sind und die Vorhersagegenauigkeit um 20 % erhöhen.

Auch Startups leisten einen wesentlichen Beitrag. Prospera hat ein KI-Tool zur Pflanzenüberwachung mit einer Genauigkeit von 92 % bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten auf den Markt gebracht. Resson führte KI-basierte Bodengesundheitssensoren ein, die den Düngemitteleinsatz um 18 % optimieren. In Europa führte Gamaya eine auf Drohnen montierte hyperspektrale Bildgebungstechnologie ein, um die Überwachung von Weinbergen zu unterstützen. Diese neuen Produkte unterstreichen den wachsenden Fokus auf Nachhaltigkeit, Ressourcenoptimierung und Reduzierung der Umweltbelastung. Die Innovationspipeline in den Bereichen Robotik, Computer Vision und KI-Beratungsdienste wächst weiter und treibt die weltweite Einführung neuer Agrartechnologien voran.

Aktuelle Entwicklungen

• Im Jahr 2025 brachte John Deere einen verbesserten, KI-betriebenen autonomen Traktor mit verbesserten Funktionen zur Erntekartierung auf den Markt, der 20 % mehr Land pro Stunde abdeckt als frühere Modelle.
• Im Jahr 2025 veröffentlichte IBM eine neue KI-Wetteranalyseplattform, die die Genauigkeit der Niederschlagsvorhersage für Landwirte in Nordamerika um 18 % verbesserte.
• Im Jahr 2024 ging Prospera eine Partnerschaft mit einem globalen Saatgutunternehmen ein, um KI-Bildgebungstools zu entwickeln, die eine Genauigkeit von 90 % bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten im Frühstadium erreichten.
• Im Jahr 2024 führte Microsoft einen KI-basierten Cloud-Dienst zur Bodenüberwachung ein, der die Düngemitteleffizienz in Pilotbetrieben im asiatisch-pazifischen Raum um 15 % steigerte.
• Im Jahr 2025 führte Gamaya drohnenbasierte hyperspektrale Bildgebung für Weinberge in Europa ein und verbesserte damit die Effizienz der Traubenertragsüberwachung um 22 %.

BERICHTSBEREICH

Der Marktbericht „Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft“ bietet eine umfassende Berichterstattung über die globale Branche mit detaillierter Segmentierung, Marktdynamik, regionaler Leistung und Wettbewerbslandschaft. Es analysiert die Marktgröße, den Marktanteil und die Wachstumstrends in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum sowie im Nahen Osten und Afrika und spiegelt dabei verschiedene Akzeptanztreiber wie digitale Landwirtschaft, Robotikinnovationen und staatliche Förderprogramme wider.

Der Bericht behandelt die typbasierte Segmentierung, einschließlich maschinellem Lernen und Computer Vision, und hebt ihre jeweiligen Marktgrößen, Akzeptanzraten und Anwendungen hervor. Auch anwendungsbasierte Segmentierungen wie Precision Farming, Drone Analytics und Agriculture Robots werden mit detaillierten Zahlen zu Marktanteilen und Akzeptanzmustern analysiert. Die Studie stellt führende Unternehmen wie John Deere, IBM und Microsoft sowie aufstrebende Akteure wie Prospera, Resson und Gamaya vor. Wichtige Einblicke in Investitionsströme, Chancen und neue Produkteinführungen werden hervorgehoben, um den Stakeholdern eine strategische Ausrichtung zu geben.

Dieser Bericht verfolgt auch aktuelle Entwicklungen, Produktinnovationen und regionale Richtlinien, die die Einführung von KI in der Landwirtschaft unterstützen. Durch die Bereitstellung faktenbasierter Erkenntnisse und quantitativer Analysen dient es als wertvolle Ressource für Investoren, politische Entscheidungsträger und Branchenteilnehmer, die von der zunehmenden Integration künstlicher Intelligenz in die globale Landwirtschaft profitieren möchten.