Акцент на типе (ирригационные системы, системы мониторинга роста растений и системы сбора урожая); Культура (кофе, масличные культуры, сахарный тростник, хлопок, фрукты, прочее); Компонент (аппаратное обеспечение, программное обеспечение); Регион/Страна

Объем рынка интеллектуальных систем управления плантациями в 2020 году составлял около 1,168 миллиарда долларов США, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода он продемонстрирует значительный среднегодовой темп роста (CAGR) около 6,4%. Интеллектуальные системы управления плантациями контролируют состояние здоровья сельскохозяйственных культур, температуру, влажность почвы и интенсивность света. Например, интеллектуальные системы управления орошением помогают регулировать подачу воды на основе данных, собранных датчиками влажности почвы. Они отправляют фермерам оповещения и уведомления и помогают им в мониторинге и отслеживании состояния здоровья сельскохозяйственных культур. Интеллектуальные плантации могут снизить эксплуатационные расходы на крупных сельскохозяйственных угодьях и предотвратить гибель урожая. Спрос на интеллектуальные системы управления плантациями растет из-за увеличения внедрения фермерами методов анализа данных и интеллектуальных технологий в сфере плантаций (Plantation Intelligence, PI), а также сокращения потерь ресурсов и рабочей силы. Кроме того, ожидается, что растущее внедрение технологий Интернета вещей (IoT), облачных вычислений, сельскохозяйственных датчиков, машинного обучения и интеллектуальных систем орошения в сельскохозяйственном секторе создаст благоприятную среду для индустрии интеллектуальных систем управления плантациями. Более того, растущее число интеллектуальных систем управления плантациями, подключенных через Интернет и облачную платформу, стимулирует рост рынка. Также ожидается, что выделение субсидий фермерам, внедряющим методы интеллектуального земледелия, и повышение осведомленности об этих системах окажет положительное влияние на рынок в течение прогнозируемого периода. Кроме того, ожидается, что широкое внедрение 3D-лазерного сканирования, гиперспектральной визуализации и датчиков визуализации на основе дронов, подключенных через облачные платформы, приведет к более широкому проникновению технологий интеллектуального управления плантациями.
Глобальная доля искусственного интеллекта в сельском хозяйстве по типу фермерства, 2019 и 2024 гг.

Аналитические выводы, представленные в отчете
"Среди типов систем, сегмент систем орошения занимает основную долю".
В зависимости от типа, рынок сегментирован на системы орошения, системы мониторинга роста растений и системы сбора урожая. Сегмент систем орошения доминировал на рынке в 2020 году, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода он будет расти высокими темпами. Интеллектуальные системы орошения отслеживают и контролируют график полива плантационных культур на основе данных, собранных датчиками. Кроме того, использование интеллектуальных систем орошения снижает количество воды, необходимой для орошения, что приводит к снижению эксплуатационных расходов, особенно для крупных сельскохозяйственных угодий. Согласно тестам Международного центра водных технологий (Калифорния) и Ассоциации ирригации (Irrigation Association, IA), интеллектуальные системы орошения экономят примерно на 20% больше воды, чем традиционные системы орошения, что и стимулирует спрос на них на рынке. "Среди культур, сегмент фруктов занимает основную долю".
В зависимости от культуры, рынок сегментирован на кофе, масличные культуры, сахарный тростник, хлопок, фрукты и прочее (какао, кокосы, орехи бетеля и чай). Сегмент фруктов доминировал на рынке в 2020 году, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода он будет расти высокими темпами. В последнее время фрукты стали ключевой культурой для использования интеллектуальных систем управления плантациями, учитывая большое количество игроков, предлагающих интеллектуальные системы для фруктов, и технологии, разработанные для различных видов фруктов. Фрукты, такие как яблоки, виноград и цитрусовые, в основном используются для внедрения интеллектуальных систем управления плантациями из-за их более высокого потребления. По данным Центра маркетинговых ресурсов сельского хозяйства (Agricultural Marketing Resource Center), наиболее потребляемыми свежими фруктами в США являются яблоки, апельсины, виноград и клубника.
"Среди компонентов, ожидается, что сегмент оборудования будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение анализируемого периода".
В зависимости от компонента рынок сегментирован на оборудование и программное обеспечение. Сегмент оборудования занимает наибольшую долю в 2020 году, и ожидается, что в предстоящий период он продемонстрирует самый высокий среднегодовой темп роста. Аппаратный компонент состоит из нескольких датчиков, GPS-устройств, контроллеров, дисплеев, расходомеров, переключателей и соленоидов. Датчики устанавливаются либо на почве, либо на растениях для сбора данных в реальном времени, которые используются для создания отчетов и карт, помогающих фермерам принимать решения о своих культурах. Датчики, используемые для измерения почвы, воды, погоды, влажности, интенсивности ветра и температуры, в основном используются в растениеводстве. Следовательно, развитие программных систем усиливает рост аппаратных компонентов.
"Азиатско-Тихоокеанский регион является одним из крупнейших рынков и, как ожидается, станет самым быстрорастущим рынком интеллектуальных систем управления плантациями".
Для лучшего понимания внедрения интеллектуальных систем управления плантациями рынок анализируется на основе его всемирного присутствия в таких странах, как Северная Америка (США, Канада и остальная часть Северной Америки), Европа (Германия, Франция, Испания, Великобритания и остальная часть Европы), Азиатско-Тихоокеанский регион (Китай, Япония, Индия, Австралия и остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона) и остальной мир. Азиатско-Тихоокеанский регион будет доминировать на рынке интеллектуальных систем управления плантациями из-за растущих благоприятных климатических условий для плантационных культур. Благодаря масштабному выращиванию различных плантационных культур, таких как чай, сахарный тростник и хлопок. Некоторые из основных игроков, работающих на рынке, включают Robert Bosch, Deere & Company, Netafim, Synelixis Solutions, DTN, AgroWebLab Co., Ltd, SemiosBio Technologies, WaterBit и Phytech. Эти игроки предприняли несколько слияний и поглощений, а также партнерств, чтобы расширить свое присутствие в различных регионах.
Причины купить этот отчет:
Варианты настройки:
Рынок интеллектуальных систем управления плантациями может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка интеллектуальных систем управления плантациями были тремя основными этапами, предпринятыми для создания и анализа внедрения интеллектуальных систем управления плантациями для различных применений по основным компонентам, таким как оборудование и программное обеспечение. Были проведены исчерпывающие вторичные исследования для сбора исторических рыночных данных и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости сектора интеллектуальных систем управления плантациями. После предположения и подтверждения рыночных показателей посредством первичных интервью мы применили подход сверху вниз/снизу вверх для прогнозирования полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов, к которым относится отрасль.
Подробная методология описана ниже:
Анализ исторического размера рынка
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере рынка интеллектуальных систем управления плантациями из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовые отчеты, презентации результатов деятельности, пресс-релизы и т. д., и внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, сторонние базы данных и другие надежные публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере рынка интеллектуальных систем управления плантациями мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических рыночных данных и доли для различных сегментов по основным регионам. Основные сегменты, включенные в отчет, включают тип, культуру, компонент и регион. Был проведен дальнейший анализ на уровне страны для оценки общего внедрения интеллектуальных систем управления плантациями в каждом регионе.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка интеллектуальных систем управления плантациями. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как повышение осведомленности о здоровье и рост стареющего населения в сочетании с высокой распространенностью хронических заболеваний в различных регионах.
Оценка текущего размера рынка и прогноз
Определение текущего размера рынка: На основе практически полезных выводов, полученных на основе вышеуказанных 3 шагов, мы определили текущий размер рынка, ключевых игроков на рынке интеллектуальных систем управления плантациями и доли рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки рынка и прогнозирования веса были присвоены различным факторам, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. подход сверху вниз/снизу вверх, для получения прогноза рынка примерно на 2027 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает в себя:
Проверка размера и доли рынка
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/вице-президенты, руководители отдела продаж, руководители отдела маркетинга, руководители операционного отдела и региональные руководители, руководители стран и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичных исследований и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Данные первичных исследований были объединены с результатами вторичных исследований, что превратило информацию в практически полезные выводы.
Разделение основных участников в разных регионах

Инжиниринг рынка
Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных по каждому сегменту и подсегменту рынка интеллектуальных систем управления плантациями. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях типа, культуры, компонента и региона рынка интеллектуальных систем управления плантациями.
Основная цель исследования рынка интеллектуальных систем управления плантациями
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции интеллектуальных систем управления плантациями. Инвесторы могут получить стратегическую информацию, чтобы основывать свои решения для инвестиций на качественном и количественном анализе, проведенном в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определяли общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставляя платформу для промышленного участника для использования неиспользованного рынка в качестве преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
Клиенты, купившие этот товар, также купили