农业作为服务市场 趋势

市场驱动器 - 采用IOT设备、无人机和AI精密农业

最近,农业景观发生了巨大变化。 随着技术的迅速发展,农民现在正在寻求采用更新颖、更聪明的耕作方法,这些方法有助于最大限度地提高产量,同时控制成本。 精密农业是近年来通过使用IOT设备、无人驾驶飞机和人工智能(AI)解决方案而大量采用的一个领域。

农民越来越多地利用传感器、土壤监测器和其他IOT功能装置,帮助收集关于土壤质量、水分水平和农田不同地区温度变化的准确数据。 与灌溉、肥料和农药使用有关的决定可针对农场内每个小区进行精确的实时了解。 这有助于优化资源利用和生产力。 同样,配备先进摄像机和传感器的无人机正在提供鸟眼对实地条件的洞察。 农民可以利用无人机图像准确识别营养不足、疾病模式和其他问题,并采取相应的纠正措施。

AI和机器学习算法进一步帮助分析通过IOT和无人机收集的大量数据. 这些算法可以检测隐藏的模式,预测未来的结果,并定期向农民提供个性化的建议. 例如,AI提供动力的工具可以分析过去的产量数字、土壤变异、天气模式,并为即将到来的季节提供产量预测,同时显示需要缓解的风险。 总体而言,新兴技术所带动的精准耕作技术正在使农业从长远来看更加以知识为驱动和可持续。 这是促使人们对农业作为一种服务模式所提供的农场管理解决方案产生兴趣的关键驱动因素之一。

市场驱动力 -- -- 以符合成本效益的方式获得先进技术,减少农民的先期投资

虽然精准农业带来若干好处,但投资于必要的硬件和软件基础设施需要大量的先期资本,这尤其对小农和边缘农民来说是一个挑战。 精密耕作所需的技术,如IOT传感器、无人机、数据管理工具和AI/ML平台,费用相当高。 此外,需要经常升级,以利用最新的创新。 农业作为一种服务性商业模式已证明是有效的。

根据以服务为基础的模式,农业投入和技术公司以及专业服务提供者代表客户采购和维护先进的农业设备。 农民在付费或认购的基础上获得最先进的解决方案,消除大量投资。 例如,农民可以选择每月或每年订户计划,提供基于传感器的土壤和作物监测、利用无人驾驶飞机的产量估计服务和人工智能咨询。 所有后端基础设施、系统集成、软件和专门知识都由服务提供商管理。

这使得农民,特别是小农户更容易获得数字农业提供的生产力和利润收益,而不必担心成本。 与一次性资本支出相比,业务支出更有利于预算。 此外,还鼓励服务提供者根据服务模式定期提供最新的升级服务。 所有这些因素都鼓励人们更多地将农业作为一种服务方法,从而推动这个不断变化的市场的增长。

市场挑战 -- -- 个人和农场相关数据周边的数据隐私和安全关切

农业作为一个服务市场增长的关键挑战之一是围绕个人和农业相关数据的数据隐私和安全问题。 由于数字技术使得能够从农场和田地收集大量数据,人们越来越担心如何储存、获取和使用这种敏感信息。 农民正确地关心谁能够获得关于其经营、田地、作物和程序的数据。 如果第三方能够查阅到这些数据,这些数据可以揭示其做法、成本、收入等许多情况。 同时,提供农业作为服务解决方案的公司需要大量农业数据,以有效优化服务,提供定制建议和改进。 然而,收集和储存这些数据对解决严格的隐私法和保护农民和农场机密信息提出了重大的遵守和管理挑战。 解决这些问题对于企业获得农民的信任和鼓励更广泛的数据共享至关重要,这对于推进精准耕作技术和工艺至关重要。 除非敏感的数据保护和使用得到保证,否则它可能大大限制这一有希望市场的增长。

市场机会-利用数据分析和机器学习优化农业供应链

农业作为服务市场的主要机会之一是利用数据分析和机器学习技术优化农业供应链。 现代数字技术正在从领域、设备、供应来源等产生前所未有的数据。 如果通过先进的分析和人工智能有效地加以利用,这些数据就具有巨大的潜力,可以优化整个供应链的农场经营、刀耕成本和浪费,并提高生产力。 例如,机器学习模型可以分析历史数据,更好地预测作物产量、天气影响和产出,以预测供需情况。 这使资源分配、需求规划和后勤管理更加有效。 数据还可以提供依据土壤条件优化水、肥料和农药等投入的线索,尽量减少浪费和成本,同时最大限度地提高产出。 如果在更广泛的供应网络中加以应用,这种优化可以给农民、投入供应商、买方、分销商和其他人带来实际好处。 随着数据量和分析能力的增加,精简整个农业生态系统效率低下问题的机会将继续大大增加。