К 2030 году мировой рынок ИИ в сельском хозяйстве не только сможет достичь почти $14 млрд, но и, потенциально, решить глобальную проблему голода
ИИ все чаще становится не просто инструментом оптимизации, а ключевым фактором устойчивости и конкурентоспособности агробизнеса. По данным аналитической компании Verified Market Reports, глобальный рынок ИИ в сельском хозяйстве к 2030 году может вырасти до $6 млрд.
Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета «Зерокодер». Поскольку ИИ — важная часть как моей работы, так и жизни, я внимательно слежу за всем, что с ним происходит. В этот раз расскажу, как он постепенно внедряется в сельское хозяйство.
Глобальный вызов для аграрной отрасли
По прогнозу ООН, к 2050 году население земного шара вырастет до 9,7 млрд человек. Эти данные — основной драйвер роста сельского хозяйства как такового, а значит, и внедрения ИИ в агрокомплекс. По оценкам ФАО (специализированного подразделения ООН по борьбе с голодом), для того, чтобы обеспечить продовольствием такое количество людей, необходимо увеличить урожайность на 70%, а также преодолеть дефицит рабочей силы и повысить экологичность производства.
ИИ помогает решать все эти задачи, благодаря быстрой аналитике, аргументированным прогнозам, мониторингу ситуации в сельском хозяйстве в реальном времени и помощи в точном земледелии.
Однако интеграция искусственного интеллекта в агросектор — дорогостоящая инициатива. К тому же недостаток квалифицированных кадров, устаревшая инфраструктура, этические вопросы и проблема защиты персональных данных замедляют этот процесс.
Как отмечают аналитики Emergen Research, даже сельскохозяйственные компании с базовыми цифровыми инструментами могут испытывать трудности при переходе на полноценные ИИ-системы.
ИИ для американских и европейских фермеров
США лидирует по внедрению ИИ в агросекторе. По данным Verified Market Reports, на Соединенные Штаты приходится 35% мирового рынка точного земледелия.
Ключевые игроки, предоставляющие или использующие ИИ-решения в сельском хозяйстве, — John Deere, IBM, Microsoft, The Climate Corporation (дочерняя компания Bayer). Например, Blue River Technology, принадлежащая John Deere, разработала роботов See & Spray, которые с помощью компьютерного зрения распознают сорняки и точечно обрабатывают их гербицидами, сокращая расход химикатов в 20 раз.
Страны Европы — это 30% рынка ИИ-решений в агросекторе. Здесь активно развивается фермерство, которое настроено на скорейшее внедрение новых технологий. Для европейских фермеров компания Infarm создала специальную систему, управляемую ИИ, которую установили уже более, чем 1000 хозяйств в Германии и других странах ЕС. Система отслеживает влажность, температуру, состав почв и позволяет оптимизировать высаживание растений, уход за ними и сбор урожая.
Еще один пример — голландская компания Connecterra. Она применяет ИИ для анализа поведения крупного рогатого скота. Разработанная компанией система Ida отслеживает активность, питание и состояние коров. Благодаря постоянному мониторингу увеличение надоев составило 30%.
А шведская компания RePro, также использующая ИИ в скотоводстве, с его помощью автоматизирует кормление и доение, повышая продуктивность на 15%.
Индийский ИИ для посевной
Один из интересных кейсов — создание индийской платформы Dhenu Agri на базе крупной LLM-модели. Она подходит для использования практически во всех индийских штатах. Платформа поддерживает 12 местных языков.
Также сервис удобен в использовании, потому что может быть установлен на доступные в Индии недорогие смартфоны.
Платформа на основе предоставляемых пользователями данных формирует персонализированные рекомендации по удобрениям, а также обращению с семенами, повышая урожайность на 10-25%.
ИИ для российских коров и свеклы
ИИ все чаще применяется и в российском сельском хозяйстве. По оценкам специалистов НИУ ВШЭ, к 2030 году спрос на высокотехнологические решения в области искусственного интеллекта среди отечественных аграриев вырастет до 86 млрд рублей. При этом уровень цифровой зрелости в этой сфере может достичь 100%. В 2025 году этот показатель равен 60%.
В России достаточно реальных примеров эффективного использования ИИ в сельском хозяйстве. Так, АО «Когнитив» установило системы автономного управления на базе искусственного интеллекта более, чем на 1000 комбайнов. Таким образом удалось сэкономить 7% от среднего объема потребляемого топлива и повысить производительность на 25%.
Агрохолдинг «Альянс» добился увеличения надоев на 6% с помощью внедрения ИИ в свое производство для мониторинга состояния здоровья коров. Также искусственный интеллект позволил на 3% уменьшить объем закупаемых кормов.
Еще один пример — компания «Русагро-центр» внедрила систему «ВИСКОНТ.Свекла», где ИИ с использованием видеоматериалов оценивает качество выращенной свеклы с точностью более 90%. Для сравнения, при ручной приемке уровень оценки составляет 60-70%.
Барьеры для сельскохозяйственного ИИ
Пока рано говорить о массовом внедрении ИИ в российский агрокомплекс. Подобные инициативы сталкиваются с рядом серьезных барьеров.
По данным АНО «Цифровая экономика», только 12% сельскохозяйственный компаний в России уже интегрировали ИИ в свои процессы. Планируют это сделать в ближайшем будущем еще 37%.
Главное препятствие — высокая стоимость проектов и, одновременно, сложности с кредитованием бизнеса даже при учете снижающейся ключевой ставки Центробанка России. Еще один барьер — сборы на утилизацию техники, проблемы с импортом и, конечно, недостаток квалифицированных специалистов.
Из-за этого российские аграрии теряют от 900 до 1200 млрд рублей ежегодно.
Куда будет расти ИИ
Аналитики единодушны: рост внедрения ИИ в сельское хозяйство продолжится. По прогнозам Emergen Research, к 2028 году мировой рынок ИИ в агросекторе достигнет $5,6 млрд. Verified Market Reports ожидает еще большего роста — до $6 млрд.
Особое внимание уделяется генеративному ИИ. С его помощью можно создавать цифровых ассистентов, помощников и советников, позволяющих быстрее и эффективнее разрабатывать новые агротехнологические стратегии и сценарии, а также обучать специалистов и фермеров через мобильные приложения, что особенно важно в условиях дефицита квалифицированных кадров.
Условия устойчивого ИИ-развития
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве — это целостная система принятия решений, интегрированная в производственный цикл. Он не заменяет человека, а усиливает его возможности: помогает точнее сеять, эффективнее кормить, четче планировать и быстрее реагировать на угрозы.
При этом я каждый раз акцентирую внимание на том, что реальная отдача от ИИ возникает только при наличии физического или цифрового носителя — трактора, системы управления, программного обеспечения. Без операционной зрелости компаний и готовности к изменениям даже самые передовые технологии останутся «абстрактным инструментом».
Таким образом, будущее агросектора — за теми, кто сумеет соединить цифровые технологии, человеческий капитал и гибкую регуляторную среду. Только благодаря их синтезу мы можем рассчитывать на устойчивое, продуктивное и прибыльное сельское хозяйство.