2020년에 주목해야 할 농업 기술 동향
게시 됨: 2020-04-10증가하는 인구를 유지하려면 농업 생산량이 2030년까지 무려 60% 증가해야 합니다.
작물 모니터링 기술의 채택은 농업 결과를 개선하기 위한 첫 번째 단계입니다.
공급망 가시성과 효율성은 실행 가능한 농업 기반 비즈니스를 운영하는 열쇠입니다
농업 기술은 지난 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었습니다. 2018년에만 Agritech 산업은 1,450개의 개별 투자를 통해 169억 달러의 자금을 지원받았습니다. Agritech 부문의 전반적인 잠재력 측면에서 볼 때 이 산업은 부상하고 있지만 전 세계적으로 아직 초기 단계에 있습니다.
증가하는 인구를 유지하려면 농업 생산량이 2030년까지 무려 60% 증가해야 하며 기술이 이러한 변화에 역할을 해야 합니다. 2020년에 이 부문을 형성할 Agtech의 가장 큰 트렌드를 살펴보겠습니다.
작물 모니터링 기술에 초점
작물 모니터링 기술의 채택은 농업 결과를 개선하기 위한 첫 번째 단계입니다. 데이터를 활용하기 위한 기본 디지털화와 함께 농장 데이터 및 농경학 관리 기술에 중점을 두는 것은 농업 기업이 장단기 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.
이 시점에서 강력한 디지털 발자국을 구축하면 기업이 경쟁 우위를 찾는 데 도움이 되며, 이를 통해 재배자와 최종 고객의 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
이미지 인식 소프트웨어와 함께 원격 감지 및 위성 기술을 통해 사용자는 전 세계 어디에서나 작물을 볼 수 있습니다. 모바일 애플리케이션을 통해 농장 관리자는 실시간으로 농부에게 조언을 보내고 이러한 권장 사항의 영향을 평가할 수 있습니다.
혁신적인 작물 모니터링 기술을 채택하면 식량 생산량이 증가하고 폐기물이 훨씬 줄어듭니다.
정보에 입각한 농업 결정을 내리기 위한 AI/ML
필드의 원격 모니터링을 통해 실시간 정보에 액세스할 수 있으므로 이제 실행 가능한 통찰력을 위해 이 데이터를 수집하는 것이 가능해지고 있습니다. 고급 데이터 분석 도구를 통해 농부, 농업 기업 및 정부 기관은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
가장 좋은 점은 이러한 결정이 이제 두 가지 방식으로 이루어질 수 있다는 것입니다. 즉, 장기적인 관점과 보다 실시간 접근 방식입니다. 다음 작물 주기에 영향을 미칠 더 장기적인 결정이 있지만 동일한 작물 주기의 생산량에 영향을 미칠 실시간 결정을 내릴 수 있는 범위도 있습니다.
적은 비용으로 더 많은 작업 수행
인구가 증가함에 따라 식량에 대한 수요도 증가할 것입니다. FAO에 따르면 2050년까지 세계는 인구를 먹여 살리기 위해 60% 더 많은 식량이 필요할 것입니다. 경작할 수 있는 땅이 한정되어 있기 때문에 지속 가능한 방식으로 식량을 재배할 필요가 있습니다.
올바른 기술을 채택함으로써 농부들은 각 식물에 개별화된 관리를 제공하고 정확한 양의 자원을 활용하며 더 적은 자원으로 더 많이 자랄 수 있습니다. 정밀 농업 기술은 지난 몇 년 동안 인기를 얻었으며 2019-2025년 사이에 18%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
식품 생산을 보다 지속 가능하게 만드는 AI 기반 접근 방식
AI 및 ML의 급속한 발전은 지능적인 식품 생산과 새로운 비즈니스 모델의 개발을 촉진하여 식품 생산이 추적 가능하고 기후에 탄력적일 수 있도록 합니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 추세에 대한 농업 데이터를 마이닝하는 데 사용됩니다.
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이것은 씨앗을 심기 전에도 시작됩니다. 이제 ML은 작물 생산에 가장 적합한 유전자와 특성에 대한 조언을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 농부들은 이제 자신에게 가장 잘 맞는 품종을 선택할 수 있습니다.
소비자 지향 농업 생산 매칭 소비자 식생활 선호
전 세계 소비자의 식품 수요는 극적으로 변화하고 있으며 이러한 수요 변화에 대응하기 위해 기술이 사용되고 있습니다.
예를 들어, 살충제와 비료를 덜 사용하는 건강한 유기농 식품으로 전 세계적으로 이동하고 있습니다. 기술의 사용으로 농부들은 더 이상 밭에 균일하게 투입물을 적용할 필요가 없습니다. 대신 농부들은 이제 필요한 양의 투입물을 사용하고 특정 지역을 목표로 삼을 수 있습니다.
농부들은 이제 작물 생산, 가공, 유통 및 저장을 더 잘 통제할 수 있습니다.
공급망 개선
공급망 가시성과 효율성은 실행 가능한 농업 기반 비즈니스를 운영하는 열쇠입니다. 미국에서 생산되는 전체 식품의 40%가 폐기되는 것으로 추정되며, 이 폐기물의 절반은 유통 단계에서 발생합니다.
농업과 관련된 부패 가능성 및 민감한 일정을 감안할 때 공급망의 모든 단계에는 통합 문제, 보안 취약성 및 기타 문제가 있습니다.
적절한 단계에서 적절한 기술적 개입은 그렇지 않으면 길고 복잡한 농업 공급망을 관리하는 데 도움이 될 것입니다. Agritech는 제품 품질을 보존하고 폐기물을 줄이며 추적성, 운송 및 보관을 개선하는 솔루션을 제공하는 데 도움을 줄 것입니다.
지난 5년 동안 Agri 공급망 전반에 걸친 투자는 연간 평균 2억 5천만 달러였습니다. Agritech 혁신의 급속한 증가와 함께 이는 내년에 추진력을 얻을 것입니다.
AI 주도 신용 및 보험 인수를 통한 농촌 부문의 금융 접근
데이터 기반 의사 결정은 농촌 대출에 절대적으로 중요합니다. 농촌 대출은 전통적으로 데이터 부족과 소규모 한계 농민과 그들의 토지에 대한 투명성으로 인해 어려움을 겪었습니다.
AI의 구현은 일반적으로 주류 신용에서 제외되는 차용인, 즉 처음 차용인이거나 신용 기록이 부족한 차용인에게 쉽게 접근할 수 있게 함으로써 이 부문에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다.
대부분의 전문가들은 AI와 함께 제공되는 정확성과 예측 가능성이 주류 신용에서 거부된 채권자들에게 금융에 쉽게 접근할 수 있게 함으로써 업계를 변화시킬 것이라고 믿습니다. 이러한 근본적인 변화는 (재)보험 및 대출 부문의 시장 균형에 중대한 변화를 가져올 것입니다.
AI 기술은 시간이 지남에 따라 농장 데이터를 캡처하여 대출 기관과 보험사가 정보에 입각한 대출 및 인수 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
농장에서 로봇 기술의 채택
농업 로봇 공학은 생산성 향상에 중점을 두고 있습니다. 스프레이 로봇, 제초 로봇, 식물 이식 로봇, 과일 따기 로봇 등 생산성 향상에 중점을 두고 있습니다. 이 로봇은 점점 더 복잡하고 구체적인 작업에 서서히 적응하고 있습니다.
노동력 부족, 노동 비용 상승, 증가하는 수요를 충족하기 위한 기존 방법의 무능력과 같은 요인으로 인해 농업에서 로봇 공학의 채택이 증가했습니다.
로봇 기술이 노동에 대한 의존도를 줄이고 자원 사용을 최적화하는 동시에 수확량을 높이는 데 도움이 되기 때문에 Agtech에는 엄청난 범위가 있습니다.
식량 안보는 전 세계적인 관심사이며 향후 10년 동안 그 어느 때보다 더 큰 문제가 될 것입니다. 이러한 상황에서 기술은 농업 부문 전체에 희망을 제공합니다. Agritech 주도의 혁신을 통해 농업 결과는 근본적으로 개선되어 식량 불안정이 존재하지 않고 농부가 생계를 크게 개선할 수 있는 세상을 만들 수 있습니다.