Штучний інтелект розширює можливості світового сільського господарства: комплексний аналіз за 2025 рік

Від точних послуг для дрібних фермерів в Індії до масштабного інтелектуального обприскування в Бразилії, від ідентифікації сортів насіння на основі ШІ в Канаді до роботизованих операцій на вертикальних фермах у Малайзії, ШІ змінює основні ланки сільського господарства, такі як виробництво, дослідження та розробки, а також обіг у різних формах.

Тим часом поступово виникали проблеми, включаючи витрати, проблеми з даними та адаптивність у впровадженні технологій, що спонукало галузь досліджувати шляхи сталого розвитку через інновації. Нижче наведено комплексний аналіз від аналітиків AgroPages, що інтегрує багатовимірні галузеві інтерпретації.

ШІ змінює основні ціннісні ланки сільського господарств

Вихідні дослідження та розробки: Революція ефективності в селекції та сільськогосподарських ресурсах

Технологія ШІ внесла трансформаційний імпульс у вихідні ланки сільського господарства, досягнувши подвійного прориву у скороченні циклів досліджень та розробок та підвищенні ефективності продукції. У сфері селекції Канадська асоціація виробників насіння співпрацювала з ZoomAgri для розробки інструменту ШІ, який може виконати перевірку сортів пшениці протягом кількох хвилин за допомогою аналізу зображень насіння з високою роздільною здатністю. Порівняно з традиційним генетичним тестуванням, цей інструмент значно знижує витрати та забезпечує ефективне рішення для сертифікації насіння та відстеження якості.

У сфері агрохімічних досліджень та розробок інтеграція платформ високопродуктивного скринінгу (HTP) зі ШІ стала основною тенденцією. Syensqo поєднала HTP зі ШІ в проекті змішаного емульсійного концентрату протіоконазолу/азоксистробіну, завершивши скринінг 117 змішаних розчинників протягом 2 годин та успішно розробивши зелений високоефективний розчинник.

У дослідженнях та розробках суспензійних концентратів було протестовано понад 90 диспергаторів та підготовлено понад 600 рецептур за короткий період, а вибрані біорозкладні диспергатори перевершили традиційні продукти з меншим дозуванням. Крім того, BASF запустила в Японії сервіс xarvio® HEALTHY FIELDS, який інтегрує технологію покращення ґрунту на основі штучного інтелекту, щоб не лише забезпечити рішення для діагностики ґрунту, але й запровадити сервіс «гарантії врожаю», тісно пов’язуючи сільськогосподарські послуги з кінцевими результатами.

Проміжне виробництво: інтелектуальна модернізація польових операцій

У сфері польового виробництва штучний інтелект здійснив перехід від залежності від ручного досвіду до прийняття рішень на основі даних. В Азії, де домінують дрібні фермерські господарства, адаптивні технології отримали широку популярність: індійська платформа DeHaat інтегрує супутникові знімки, записи про шкідників та інші дані, щоб надавати індивідуальні поради щодо сівби понад 30 культур, раннє попередження про шкідників та дефіцит поживних речовин у режимі реального часу. Його сервісна мережа, що охоплює 12 штатів, принесла користь 1,8 мільйонам фермерів.

Карта ґрунтів

Інтерактивна карта ґрунтового покриву України

Чат-бот Palai, розроблений Філіппінським науково-дослідним інститутом рису, підтримує багатодіалектну взаємодію, відповідаючи на запитання щодо сівби цілодобово, і покращив точність своїх відповідей до 92% завдяки постійному навчанню, долаючи «останню милю» передачі сільськогосподарських технологій.

В'єтнам дозволяє фермерам отримувати точні поради щодо удобрення одним клацанням миші через карту поживних речовин ґрунту та програму управління сільськогосподарськими культурами IRRI, адаптуючись до місцевих сценаріїв розсіяного посіву.

В Америці, де зосереджено великомасштабне сільське господарство, важке інтелектуальне обладнання стало мейнстрімом: на фермах у Баїї, Бразилія, автономні роботи Solix від Solinftec досягають повної автоматизації польових операцій; авіаційна система Synerjet Agro оптимізує траєкторії польоту та обсяги обприскування за допомогою штучного інтелекту; а літак Moya eVTOL (електричний вертикальний зліт і посадка) виконує сільськогосподарські операції з нульовим споживанням викопного палива, значно зменшуючи вплив на навколишнє середовище.

Читати по темі: ШІ вже на українських полях. Як працює на Вінниччині обприскувач зі штучним інтелектом

У Сполучених Штатах Університет штату Орегон співпрацював з Ecorobotix для розробки прецизійного обприскувача зі штучним інтелектом, який може ідентифікувати бур'яни розміром до 2,4 дюйма та досягати точного обприскування з розрізом 6×6 см, зменшуючи використання гербіцидів на 95% та адаптуючись до вдосконаленого управління високоцінними культурами.

У сфері захищеного сільського господарства Agroz у Малайзії співпрацював з UBTECH для запуску гуманоїдного робота Walker S, який інтегрований у вертикальну операційну систему ферми для реалізації автоматизації посіву, моніторингу, збору врожаю та інших процесів, забезпечуючи стабільність якості локального вирощування японської полуниці.

Цифрова реконструкція повного ланцюга цінності

Технологія штучного інтелекту ефективно вирішила такі болючі точки галузі, як інформаційна асиметрія та високий рівень втрат у ланцюжку поставок сільськогосподарської продукції, реалізуючи повну оптимізацію ланки від післязбиральної обробки до ринкових операцій.

У післязбиральній ланці широко застосовуються технології неруйнівного контролю та консервації на основі штучного інтелекту: система Strella від AgroFresh контролює середовище зберігання за допомогою бездротових датчиків та оптимізує стратегії консервації за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, знижуючи рівень післязбиральних втрат індійських яблук з понад 10% до нижче 6%.

Технологія штучного інтелекту Neolithics може обробляти 1 кілограм ягід за секунду з точністю виявлення внутрішніх дефектів понад 90%, одночасно генеруючи якісні дані відстеження. Лічі Ліншань у Гуансі використовують розпізнавання зображень за допомогою штучного інтелекту для сортування, зіставлення відповідних каналів збуту на основі розміру та кольору для максимізації прибутку.

Читати по темі: Brigade представив систему з ШІ для виявлення людей у сліпих зонах техніки на Agritechnica 2025

У сфері обігу та обслуговування поступово формуються моделі екологічної співпраці: індійська платформа DeHaat створила інтегровану систему «цифрових консультацій + постачання матеріалів + ринкових зв’язків», що дозволяє виробникам сільськогосподарських ресурсів точно розуміти правила попиту, а покупцям заздалегідь прогнозувати обсяги закупівель, зменшуючи втрати в ланцюжку поставок.

У сервісній системі BASF у Японії алгоритми штучного інтелекту швидко зіставляють замовлення та запаси, щоб забезпечити свіжість свіжої сільськогосподарської продукції. Основна система з відкритим кодом Pancake, спільно запущена проектом ЄС OpenAgri та AgStack Foundation, інтегрує управління зрошенням, раннє попередження про шкідників та інші послуги, оптимізуючи плани зрошення за допомогою штучного інтелекту, і, як очікується, заощадить європейському сільському господарству 3,1 мільярда євро щорічно на витратах на водні ресурси. Її функція запитів природною мовою значно знижує поріг використання.

Сталий розвиток: ШІ сприяє зеленій трансформації

Керуючись цілями «подвійного вуглецю», ШІ став основним інструментом для зеленої трансформації сільського господарства, реалізуючи кількісне впровадження ефективного використання ресурсів та управління вуглецем. Що стосується використання ресурсів, точні технології значно скоротили відходи: Bayer просувала технології зрошення прямим посівом рису (DSR) та альтернативним зволоженням та сушінням (AWD) в Індії, у поєднанні з точним керуванням зрошенням на основі ШІ, успішно видавши 250 000 тонн вуглецевих кредитів, еквівалентних вуглекислому газу.

Проект «Право на удобрення» у В'єтнамі скоротив використання азотних добрив на 30%, одночасно збільшивши врожайність більш ніж на 7% завдяки планам удобрення, рекомендованим ШІ. Система цільової доставки нанопестицидів, розроблена Китайською академією сільськогосподарських наук, використовує ШІ для реагування на сигнали навколишнього середовища (температуру, значення pH) для точного вивільнення пестицидів, заощаджуючи 30-70% пестицидів та зменшуючи вплив на нецільові організми.

Що стосується управління вуглецем, то кількісно вимірювані системи поступово вдосконалюються: платформа Farmers Edge інтегрує дані сільськогосподарської техніки, метеорологічні дані та дані про сівбу для автоматичного створення звітів про вуглецевий слід та ESG, допомагаючи фермерам брати участь у торгівлі вуглецевими викидами.

У проекті регенеративного сільського господарства в Арканзасі, США, штучний інтелект контролював зберігання вуглецю в ґрунті та споживання водних ресурсів, успішно скоротивши викиди вуглецю на 37 000 тонн. Підприємства стимулювали рисоводів до впровадження екологічно чистих технологій, сплачуючи премії, досягаючи безпрограшної ситуації скорочення викидів та збільшення доходів.

Електричні сільськогосподарські літаки Бразилії та вертикальні моделі ферм Малайзії ще більше сприяють трансформації сільського господарства до нульового викиду вуглецю.

Характеристики регіональної диференціації: Диференційовані шляхи розвитку на основі місцевих сценаріїв

Азіатсько-Тихоокеанський регіон: Інклюзивне застосування, зумовлене політикою

З економікою малих фермерів як основою, застосування штучного інтелекту в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні зосереджені на низькій вартості, широкому охопленні та адаптивності політики. Як основний ринок, Індія сформувала подвійний двигун «платформні послуги + політична підтримка»: DeHaat надає інтегровані послуги сільськогосподарських ресурсів, кредитів та ринків за моделлю «цифрова платформа + офлайн-сервісний центр»; програма «NAMO DRONE DIDI» оснащує жіночі групи самодопомоги сільськогосподарськими дронами та надає субсидії, зменшуючи інвестиції окремих фермерів в обладнання та створюючи можливості працевлаштування в експлуатації та обслуговуванні дронів.

Читати по темі: В якому напрямку рухається рослинництво в ЄС та світі: головні тенденції

Китай досяг помітних успіхів у технологічних інноваціях та впровадженні сценаріїв: велика модель «Shennong 3.0» інтегрує десятки мільйонів графів сільськогосподарських знань та даних про виробництво, розробляючи 36 типів специфічних для сільського господарства агентів, які були випробувані у Внутрішній Монголії, Хейлунцзяні та інших регіонах для надання локалізованих послуг захисту рослин.

Читати по темі: Штучний інтелект навчений виявляти бур’ян китник мишохвостий, що росте серед посівів

Низьковуглецевий автономний електричний трактор компанії Beijing AIForce Technology отримав підтримку від програми «зелений акселератор» PepsiCo Asia-Pacific, що дозволило скоротити як експлуатаційні витрати, так і викиди вуглецю.

Країни Південно-Східної Азії зосереджуються на місцевій адаптації: Індонезія просуває системи відстеження на основі штучного інтелекту для підвищення конкурентоспроможності експорту, тоді як В'єтнам та Філіппіни задовольняють практичні потреби дрібних фермерів за допомогою діалектних інструментів та ґрунтових карт.

Європа та Америка: лідерство в поглибленні технологій та екологічній співпраці

Спираючись на накопичення технологій та вдосконалені системи, Європа та Америка зосереджуються на широкомасштабному застосуванні, співпраці з відкритим кодом та дотриманні екологічних норм.

Європа визначає сталий розвиток як основну орієнтацію: проект AI4SoilHealth інтегрує дані про ґрунти по всій Європі для створення моделі прогнозування стану ґрунту з роздільною здатністю 30 метрів, підтримуючи стратегію захисту ґрунтів ЄС до 2030 року. Точне обприскування зі штучним інтелектом, автономна сільськогосподарська техніка та інші технології, представлені на німецькій виставці Agritechnica 2025, представляють найвищий рівень світового сільськогосподарського обладнання. Модель з відкритим кодом стала родзинкою: система Pancake інтегрує модульні інструменти, сприяючи стандартизації даних та кросплатформному обміну, а також знижуючи поріг використання технологій.

Сполучені Штати зосереджуються на комерціалізації технологій та інтеграції промислових ланцюгів: продукт LaserWeeder від Carbon Robotics застосовується в 14 країнах; Land O’Lakes співпрацювала з Microsoft для розробки цифрового помічника «Oz», який надає ринкову інформацію та поради щодо прийняття рішень на основі 20 років сільськогосподарських даних. Тим часом Сполучені Штати очолюють технологічну комерціалізацію у вертикальному сільському господарстві та інтелектуальному обладнанні, будуючи промислову екосистему «чіпи + дані + обладнання».

Африканський регіон: Стрімкий розвиток та нарощування потенціалу

Африка використовує штучний інтелект для досягнення стрімкого розвитку сільського господарства, зосереджуючись на вирішенні проблем нестачі робочої сили та недостатньої популяризації технологій, використовуючи міжнародну співпрацю як важливу підтримку.

Читати по темі: Прогноз від штучного інтелекту (ШІ): як буде розвиватись робота агронома через 50 років

На політичному рівні Кенія реформувала навчальні програми з сільськогосподарської освіти, включивши технології штучного інтелекту та дронів, закладаючи міцну основу для талантів.

Нігерійська компанія «Інтегрована аероточна точність» (IAP) надає комплексні рішення для послуг точного сільського господарства, включаючи продаж обладнання, навчання пілотів та аналіз даних штучного інтелекту, допомагаючи фермерам скоротити витрати на виробництво на 30%.

Що стосується міжнародної співпраці, ганська компанія «KaraAgroAI» співпрацювала з німецьким GIZ для навчання сільськогосподарських консультантів використанню дронів та програмного забезпечення штучного інтелекту, надаючи консультації з діагностики шкідників та удобрення для виробників кешью.

Африканський банк розвитку виділив Мозамбіку 22,8 мільйона доларів США на модернізацію сільськогосподарської інфраструктури та ланцюга створення вартості на основі штучного інтелекту, з метою підвищення самозабезпечення рису з 50% до 75%. Незважаючи на такі проблеми, як низький рівень цифрової грамотності та нестача фінансування, африканський ринок сільськогосподарського штучного інтелекту демонструє сильний потенціал зростання, стаючи новим рубежем для глобальних сільськогосподарських технологічних інновацій.

Зміна структури промисловості: співпраця та конкуренція між диверсифікованими структурами

Стратегічне розташування основних учасників

Багатонаціональні сільськогосподарські гіганти домінують у повноланцюговій інтеграції. Такі підприємства, як BASF, Syngenta та Corteva, побудували замкнені цикли завдяки інтеграції «технології + бізнес»:

• BASF інтегрує свою цифрову платформу xarvio з насіннєвими та пестицидними компаніями для запуску рішень «насіння + хімія + сервіс»;
• Syngenta відкриває свою платформу Cropwise для сторонніх розробників, охоплюючи 70 мільйонів гектарів сільськогосподарських угідь у понад 30 країнах для створення цифрової екосистеми;
• Corteva прискорює дослідження та розробки агрохімічних формул за допомогою технології GenAE та досліджує синергетичні рішення між біологічними агентами та хімічними пестицидами для підвищення стійкості продукції.

Стартапи зосереджуються на проривах у нішевих сценаріях та стають важливими рушійними силами інновацій:

• Ecorobotix залучила 150 мільйонів доларів США завдяки своїй технології надвисокоточного обприскування, а її продукція продається у понад 20 країнах;
• Agroz спеціалізується на застосуванні штучного інтелекту у вертикальному сільському господарстві, реалізуючи повну автоматизацію захищеного сільського господарства за допомогою гуманоїдних роботів;
• Ceres AI розробила платформу аналізу сільськогосподарських ризиків, яка проаналізувала 17 мільярдів даних вимірювань на рівні рослин з 32 мільйонів акрів сільськогосподарських угідь по всьому світу, надаючи послуги з оцінки ризиків для фінансових установ та сільськогосподарських підприємств.

Технологічні гіганти надають базову технічну підтримку:

• Microsoft Azure AI допомагає створювати моделі точного землеробства;
• Google Cloud забезпечує підтримку зберігання та аналізу даних для Farmers Edge;
• технологія IBM Watson оптимізує ланцюги поставок та прогнозування погоди.

Дослідницькі установи та уряди закладають основу: велика модель «Shennong 3.0» Китайського сільськогосподарського університету та репозиторій сільськогосподарських зображень Міністерства сільського господарства США відкривають ресурси даних для підтримки навчання моделей ШІ.

Інноваційна еволюція моделей співпраці

У 2025 році сільськогосподарський сектор штучного інтелекту демонструє тенденцію «транскордонної інтеграції та екологічного спільного будівництва».

Транскордонні альянси прискорюють впровадження технологій:

• Corteva співпрацювала з Profluent для розробки інструментів редагування генів на основі штучного інтелекту;
• Syngenta інтегрувала інтелект рослин на рівні листя із засобами захисту рослин у партнерстві з Taranis, щоб забезпечити інтегровані рішення для роздрібних торговців.

Уряд Бразилії фінансує дослідження та розробки технології ідентифікації бур'янів за допомогою штучного інтелекту через програми сільськогосподарських інновацій; проект ЄС AI4SoilHealth об'єднує ресурси 28 європейських організацій для створення загальноєвропейської системи моніторингу ґрунту. Модель співпраці з відкритим кодом поступово формується, руйнуючи технологічні монополії. Ядро з відкритим кодом Pancake дозволяє малим та середнім сільськогосподарським підприємствам швидко розгортати інтелектуальні інструменти без створення власної інфраструктури штучного інтелекту.

Виклики та тенденції: Рух до майбутнього через вирішення проблем

Основні виклики, які необхідно вирішити

На технічному рівні адаптивність та якість даних обмежують ефективність. Сільськогосподарські дані мають високий регіональний та сезонний характер, що призводить до зниження точності загальних моделей штучного інтелекту за різних ґрунтових умов, сортів сільськогосподарських культур та схем посадки.

Такі фактори, як зміни освітленості поля та оклюзія сільськогосподарських культур, впливають на точність збору даних датчиків. Тим часом дані розпорошені між кількома об'єктами, відсутні єдині стандарти та платформи спільного використання, що призводить до слабкої бази даних для навчання моделей.

На рівні застосувань співіснують цифровий розрив та цінові бар'єри. Дрібні фермери в країнах, що розвиваються, мають недостатню цифрову грамотність, що ускладнює експлуатацію складного інтелектуального обладнання. Висока вартість сільськогосподарського обладнання та послуг на базі штучного інтелекту перевищує доступність деяких дрібних фермерів, що призводить до незбалансованої моделі, коли «великі фермери отримують більше користі, тоді як дрібні фермери отримують менше». Слабка мережева інфраструктура в деяких віддалених районах ще більше перешкоджає впровадженню технологій.

Головні агроновини України та світу

Головні агроновини України та світу

На інституційному рівні регуляторні та етичні системи відстають. Немає чітких правових норм щодо патентної придатності для винаходів, створених за допомогою штучного інтелекту, захисту конфіденційності даних та прозорості алгоритмів. Відмінності в регуляторній політиці між країнами впливають на просування технологій через кордон. Етичні питання, такі як заміщення робочих місць та монополізація даних, що виникають завдяки штучному інтелекту, також вимагають балансування інновацій та соціальної справедливості.

Три майбутні тенденції розвитку

Поглиблена технологічна інтеграція стала основним напрямком. Штучний інтелект розвиватиметься в синергії з редагуванням генів, нанотехнологіями та робототехнікою: поєднання редагування генів та ШІ дозволить реалізувати «точну селекцію» для швидкого розвитку стресостійких сортів; інтеграція наносенсорів з аналізом ШІ дозволить моніторити фізіологічний стан сільськогосподарських культур у режимі реального часу; поєднання автономних роботів зі зором ШІ дозволить виконувати повноцінні автоматизовані операції. Тим часом, великі моделі ШІ розвиватимуться в бік спеціалізації та полегшення, зі спеціалізованими моделями для різних культур та сценаріїв, що зменшить вимоги до обладнання для адаптації до сільського середовища застосування.

Моделі обслуговування модернізуються в напрямку «орієнтації на результат». Гарантійна служба врожаю BASF та повнопроцесна модель хостингу DeHaat стали мейнстрімом, пов’язуючи дохід підприємства з обсягом виробництва фермерських господарств, щоб забезпечити безперервну технологічну оптимізацію. Послуги штучного інтелекту стануть легшими, а кишенькові діагностичні інструменти та голосові чат-боти знизять поріг використання, що дозволить дрібним фермерам легко отримувати доступ до інтелектуальних послуг.

Глобальна співпраця та локалізоване впровадження відбуватимуться паралельно. Технології з відкритим кодом сприятимуть глобальній популяризації сільськогосподарських інструментів штучного інтелекту, а підприємствам необхідно налаштовувати диференційовані рішення штучного інтелекту на основі типів культур, масштабів посіву та економічного рівня в різних регіонах. Інтенсифікуються транскордонна співпраця та координація політики, а також взаємозв’язок даних між платформами ЄС з відкритим кодом та сільськогосподарськими системами в інших регіонах, щоб допомогти вирішити проблеми глобальної зміни клімату та продовольчої безпеки.

Читати по темі: ТОП порад, як залучити колектив господарства до точного землеробства

Підсумовуючи, світове сільське господарство у 2025 році перебуває у критичному періоді трансформації, зумовленої штучним інтелектом. Штучний інтелект — це не лише інновація у виробничих інструментах, він також змінює логічну структуру, моделі співпраці та ціннісні межі сільськогосподарського промислового ланцюга. Незважаючи на існуючі виклики, завдяки поглибленню технологічної інтеграції, модернізації інноваційних моделей та спільним зусиллям багатьох сторін, штучний інтелект, безсумнівно, сприятиме розвитку світового сільського господарства до більш ефективного, інклюзивного та сталого майбутнього, забезпечуючи міцну підтримку для забезпечення продовольчої безпеки та екологічного захисту.

Агробізнес України 2024/2025

Інфографічний довідник

Завантажити

Переклад та адаптація SuperAgronom.com