专家称，高达60-70%的投入成本用于疾病和农药的管理

基于AI的农业技术解决方案可提供有关作物，肥料，气候和土壤的智能，以帮助农民减少浪费和损失

Ninjacart联合创始人Thirukumaran Nagarajan表示，该国缺乏农业数据，这不利于农业技术研究

几个世纪以来，印度农民一直在田间劳作，依靠直觉和传统智慧来充分利用最糟糕的境况。除了耕种土壤，农作物和牲畜外，农民还必须应对气候变化，不断变化的市场条件，并祈祷收成足以赚取一些回报。气候，水和虫害等方面的不确定性使生活陷入困境，农民自杀率逐年上升。

但是，农业技术初创公司越来越多地介入以节省印度农业部门的收入，生命和生计。尽管供应链是农业生产中效率最低的问题之一，但有关农作物，肥料，气候和土壤的情报也是关键。这不仅增加了投入成本，而且肥料中的化学残留物也会影响作物，甚至存在于我们食用的食物中。

在这方面，利用人工智能(AI)，机器学习(ML)，物联网(IoT)，分析和区块链等技术对于农业至关重要。它不仅促进了智能农业，而且将他们的股份和投入成本削减了40-60%，从而增加了他们的储蓄，产量和保护了土地的肥力。

根据MarketsAndMarkets的数据，到2026年，农业市场的AI预计将达到40亿美元，复合年增长率(CAGR)从2020年的10亿美元增长到25.5%。农业AI的主要驱动因素包括对农业的需求增长。食物和自然资源的减少。

技术的不断增长，特别是用于农业应用的计算机视觉技术，包括植物图像识别以及对监视和分析农作物健康的需求飞涨，是推动AI部门和基于计算机视觉技术的解决方案发展的一些重要因素。

但是，在印度，农业技术领域的AI仍处于起步阶段。该技术有可能从根本上改善农业咨询，为农民提供支持，并可以为收获后的价值链带来客观性和透明度。利用这一机会，许多初创公司正在这个领域蓬勃发展。

“我们已经看到AI被广泛应用于收获后的质量平台(如Intello Labs)，用于使用Tartansese指导现场机器人，并嵌入到Eruvka等水产养殖物联网系统中，以及具有Fasal等预测算法的园艺IoT系统中，”管理合伙人Mark Kahn说。在Omnivore，一家专注于农业的风险投资公司。除此之外，其他一些初创公司还包括CropIn，Niruthi，Aibono和NinjaCart。