美分析公司称：全球自主农业设备市场到2026年将达到1354亿美元
2022 年 3 月 1 日/美通社/ -- 全球行业分析师公司 (GIA) 是一家领先的市场研究公司，今天发布了一份新的市场研究报告，题为“自主农用设备 - 全球市场轨迹与分析”。该报告对发生重大转变的 COVID-19 后市场中的机遇和挑战提出了全新的观点。该报告称：
自主解决方案正在改变农业生产的方式，使作物生长得更健康，实现更多的产量和收获回报。耕作设备的自动化提供了许多好处，它可以不受天气条件和时间的影响，进行更快、更精确的操作，并有能力承担沉重和高度复杂的操作，如耕作和收获。在稳定的技术进步和日益重要的人工智能的支持下，自主耕作设备市场将在未来几年内强劲增长。受快速的机械化步伐和自主性在农业操作中日益增长的作用的驱动，对完全自主的农业设备的需求继续扩大。对可持续农业的日益关注和对有效资源管理的需求也预示着市场的良好发展。人工智能和物联网在农业运营中的日益整合，进一步扩大了自主农业设备的增长机会。特别是人工智能被证明是有益的，因为它可以实现精准耕作，提供先进的解决方案以确保及时收割，能够使用预测分析来提高作物生产质量，并提供优化种植和土壤管理的解决方案。先进的机器人技术和电子技术与GPS和导航系统的结合促进了完全自主的农业设备的发展。集成了自动转向功能的拖拉机和联合收割机的使用越来越多，无人机在农业活动中的作用也越来越大，这些都给市场带来了增长机会。
在COVID-19危机中，全球自主农业设备市场在2022年估计为795亿美元，预计到2026年将达到1354亿美元的修订规模，在分析期内以13.1%的年复合增长率增长。报告中分析的细分市场之一，部分自主预计将以11.7%的复合年增长率增长，到分析期结束时达到993亿美元。在对大流行病及其引发的经济危机的商业影响进行彻底分析后，完全自主领域的增长被重新调整为未来7年内15.8%的复合年增长率。这一部分目前占全球自主农业设备市场的30.4%份额。半自主或部分自主机械有助于降低劳动成本，同时在较短的时间内完成更多的工作。此外，动力和移动性可以以模块化的方式整合到工具本身，这将有助于更容易的移动和更好的控制，同时降低设备运行成本。
美国市场在2022年估计为237亿美元，而中国预测到2026年将达到236亿美元。
美国的自主农业设备市场在2022年估计为237亿美元。该国目前在全球市场上占30.1%的份额。中国作为世界第二大经济体，预计在2026年将达到236亿美元的市场规模，在分析期内的年复合增长率为16.7%。其他值得注意的地理市场包括日本和加拿大，预计在分析期内分别增长9.9%和10.9%。在欧洲，德国预计将以大约11.3%的复合年增长率增长，而欧洲其他地区的市场（如研究中定义的）在分析期结束时将达到278亿美元。北美和欧洲是领先的区域市场。对先进农业部门的投资不断增加，制造业务的技术进步，促进农业产业的新计划，正在推动这些地区的自主农业设备市场的增长。在北美和欧洲的发达经济体，自主或无人驾驶拖拉机的采用率很高。较大的田地、劳动力供应问题和大量草原的存在，构成了推动这些市场采用拖拉机的主要因素。
拖拉机自动驾驶仪成为提高农民生产力和效率的焦点
随着包括拖拉机在内的农业设备越来越多地采用自动化技术，农业部门正在发生变革。农业行业的创新和技术发展的重点是确保增加优质食品的生产，并以低价提供给世界上不断增长的人口。虽然最初阶段的进步集中在机械化方面，但最新的发展浪潮是由农业机械中越来越多地采用人工智能技术所推动的。然而，农机设备采用自主技术可能与在公共道路上行驶的汽车和卡车的技术采用不同。人工智能具有推动设备效率的潜力，它能够设计出用于实际驾驶拖拉机和其他类型农业机械的系统。例如，对具有自动驾驶功能的拖拉机和其他农业设备的需求越来越大，以便加强整体操作，提高农业任务的效率。
拖拉机自动驾驶仪利用人工智能在农业方面的能力，不仅可以实现自动驾驶，还可以提高生产力。Landing AI的拖拉机自动驾驶仪基于3层软件栈，底层是一个通用平台，用于创建工业环境的人工智能应用。在平台上增加了通用自动驾驶仪，增加了快速改装不同类型机器的能力，包括拖拉机、叉车和收割机等农业设备。该层具有促进快速学习的能力，这是感知技能和控制所需要的。最后一层提供了一个平台，能够增加特定类型的技能，用于拖拉机等特定机器。拖拉机自动驾驶系统包括三个子系统，即视觉或感知系统、人类行动编码系统和反馈控制系统。视觉或感知系统与将机器上的摄像头的视频转换为植物的位置和方向等相关特征有关。监督下的深度学习被用来建立感知系统。人类编码系统，也是通过使用监督下的深度学习建立的，用于确定车辆要执行的行动。反馈控制系统是利用经典控制技术建立的，用于将车辆动作转化为液压马达指令，并传输给机器。自动驾驶仪能够以各种方式学习新技能，技能也可以更新。拖拉机自动驾驶仪使用控制芯片和人工智能芯片进行操作。
