Künstliche Intelligenz und digitale Landwirtschaft

1. Neue Trends in der Landwirtschaft

In der traditionellen Landwirtschaft stützten sich Züchtung, Bewässerung, Düngung, Tierhaltung, Pflanzenschutz, Transport und Verkauf auf Menschen und deren Erfahrung. Das führte zu geringer Effizienz, großen Schwankungen und schwer kontrollierbarer Qualität. Das simple Erhöhen klassischer Produktionsfaktoren greift nicht mehr; Entscheidungen müssen von Menschen auf Daten übergehen, damit Produktion präzise geplant und gesteuert werden kann.

Flächenübertragungen, Betriebszusammenschlüsse und neue Marktteilnehmer schaffen günstige Bedingungen für KI-basierte Agrarinnovationen.

2. Was versteht man unter digitaler Landwirtschaft?

Begriffe wie Smart Farming, Präzisionslandwirtschaft, Gewächshaus- oder Datenlandwirtschaft haben drei gemeinsame Kernelemente:

1. Aufbau intelligenter Modelle auf Basis von Versuchsdaten und Erfahrung, unterstützt durch Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung.
2. Echtzeit-Erfassung von Umweltparametern mithilfe landwirtschaftlicher Sensorik.
3. Analyse der entstehenden Massendaten, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu verbessern.

Von allen Konzepten ist „digitale Landwirtschaft“ am greifbarsten. Hier gilt Information als neuer Produktionsfaktor. Internet, IoT, Cloud, Big Data, KI und smarte Geräte werden tief mit der modernen Landwirtschaft verknüpft, wodurch vollständiges Monitoring, quantitative Entscheidungen, intelligente Steuerung, präzise Inputs und personalisierte Services möglich werden – ein Paradebeispiel der digitalen Transformation.

3. Ein riesiger Markt

Laut Huaweis Connected Farm-Studie wächst das potenzielle Marktvolumen von 13,8 Mrd. USD (2015) auf 26,8 Mrd. USD (2020) – ein CAGR von 14,24 %.

4. Die digitale Ökonomie als Wachstumstreiber

Vorreiterländer priorisieren Agrartechnologie und passen Strategien an lokale Gegebenheiten an. Der Bericht der China Academy of ICT (2017) zeigt, dass 2016 der Anteil der digitalen Agrarwirtschaft an der Wertschöpfung in UK (25,1 %), Deutschland (21,3 %), Südkorea (14,7 %) sowie in den USA, Japan und Frankreich über 10 % lag. China rangierte mit über 5 % auf Platz neun.

4.1 USA: Natürliche Vorteile plus Hightech

Die USA sind das führende Agrarland und größter Exporteur weltweit. Landwirtschaft trägt etwa 1,2 % zum BIP bei. Schon in den 1980ern wurden Präzisionslandwirtschaft und das Netzwerk AGNET etabliert, das 46 Bundesstaaten, sechs kanadische Provinzen und sieben weitere Länder verbindet. Es koppelt das USDA mit Behörden, Universitäten und Unternehmen und ermöglicht Echtzeit-Informationen. 41,6 % der Familienbetriebe, 46,8 % der Milchviehbetriebe und 52 % der jungen Farmer nutzen Online-Daten, unterstützt von spezialisierten Dienstleistern.

Technischer Fortschritt ist der Haupttreiber der Produktivität. US-Farmer setzen Roboter, Temperatur- und Feuchtesensoren, Luftbilder und GPS ein, um den Output zu steigern, während die Kosten nahezu gleich bleiben – Wettbewerbsvorteil inklusive.

4.2 Deutschland: High-End-Maschinen beschleunigen die Digitalisierung

Deutschland zählt zu den wichtigsten Produzenten der EU und ist der drittgrößte Exporteur von Agrar- und Lebensmitteln. Die Landwirtschaft ist stark mechanisiert und von kleinen bis mittleren Familienbetrieben geprägt, die sich mit steigender Produktivität zunehmend zusammenschließen. Deutschland führte zudem als erstes Land „Industrie 4.0“ ein, dessen Prinzipien denen der digitalen Landwirtschaft ähneln: IoT, Big Data und Cloud sammeln Sensordaten, verarbeiten sie auf Plattformen und schicken Anweisungen zurück an die Maschinen – Effizienzgewinn inklusive.

Die Regierung misst der digitalen Landwirtschaft hohe Bedeutung bei, große Unternehmen treiben die F&E. Laut VDMA lagen die Investitionen in Agrartechnik 2016 bei 5,4 Mrd. €. Gleichzeitig profitiert Deutschland von der EU-Strategie „Digitizing European Industry“. Konzerne wie Bayer entwickeln smarte Maschinen, Plattformen und Implementierungsservices, um Bauern Komplettlösungen anzubieten.

4.3 Israel: Knappheit fördert Innovation

Israel leidet unter Wassermangel und geringen Niederschlägen; zwei Drittel des Landes sind semi-arid oder arid. In den Anfangsjahren wurden 80 % der Lebensmittel importiert. Dank Modernisierung deckt die Eigenproduktion heute 95 % des Bedarfs. Ressourcenknappheit zwang das Land, Effizienz zu steigern und digitale Landwirtschaft bzw. Big Data zu nutzen. Staatliche Stellen unterstützen Agrartechnologie und Start-ups, weil fundierte Entscheidungen verlässliche Daten verlangen. Fortschrittliche Techniken bei Bewässerung, Automatisierung, Mechanisierung und IT machten die Landwirtschaft seit 2000 zum produktivsten Sektor.

„Sparen und Effizienz“ beschreibt Israels Ansatz. Bauern, sensibilisiert für Ernährungssicherheit, Klima und Wassermangel, setzen konsequent moderne Technologien wie Wärmebildkameras, Sensoren, Drohnen, Satelliten und Sonden ein, um Felder rund um die Uhr zu überwachen und schneller auf Risiken zu reagieren.

5. Chinas Chance im Zeitalter der ländlichen Erneuerung und 5G

5.1 Status quo: Digitalisierung hinkt hinterher

Das Whitepaper zur digitalen Wirtschaft und Beschäftigung in China (2019) weist der Landwirtschaft nur einen Digitalanteil von 7,3 % zu, während Industrie bei 18,3 % und Dienstleistungen bei 35,9 % liegen. Forst-, Fischerei-, Agrar- und Viehsektor liegen klar hinter den meisten Industrie- und Dienstleistungsbranchen – viel Aufholpotenzial.

5.2 Politischer Rückenwind

Seit dem Fünfjahresplan 2011 wird die Agrarinformatik jährlich im „Dokument Nr. 1“ adressiert. 2014 wurde erstmals gefordert, ein vollständiges Informations- und Mechanisierungssystem rund um Agrar-IoT und Präzisionsgeräte aufzubauen. Nach 2015 nahm die Politikfrequenz spürbar zu.

Im Juli 2017 veröffentlichte der Staatsrat den Plan zur Entwicklung der nächsten Generation von KI, der Pilotprojekte für smarte Farmen, Pflanzenfabriken, Ranches, Fischereien, Obstplantagen, Verarbeitungswerkstätten und grüne Lieferketten vorsieht. Der nationale „13. Fünfjahresplan für Agrar- und Landinformatik“ peilt an, dass IoT und andere Technologien bis 2020 in mehr als 17 % der Produktionsaktivitäten eingesetzt werden – bei 10,8 % jährlichem Wachstum.

6. Kommerzielle Anwendungen und Beispiele

6.1 Designgestützte Züchtung

Die Saatgutbranche ist die strategische Höhe des globalen Wettbewerbs. Design Breeding verbindet Züchtung mit Bioinformatik, Big Data und KI; molekulares Design wird zum Hauptschauplatz. Genetische Tests und Variationsdaten identifizieren rasch relevante Gene, Genom-Editing schafft neue Traits und KI entwirft optimale Allelkombinationen.

6.2 Anbaumanagement

Yunhe Zhilian (Hangzhou) baut services auf, die sich um Landwirte drehen, und kombiniert Agrarwissenschaften mit digitalen Werkzeugen. Das Unternehmen liefert kultur- und marktorientierte Anbaupläne, hilft beim Ressourcenabgleich, senkt Kosten und steigert die Gesamtproduktivität. Mit IoT und KI entstehen Systeme, die Umweltmonitoring, Pflanzenmodelle und Präzisionssteuerung integrieren, um Planung, Überwachung und differenzierte Produktion zu automatisieren. Im Management ermöglichen Big Data und KI digitale Entscheidungen, die Ertrag und Qualität sichern.

6.3 Agrarroboter

• Veredelungsroboter: Japans TGR-Institut entwickelte Roboter, die brauchbare und fehlerhafte Setzlinge erkennen und mit 98 % Erfolg veredeln.
• Unkrautroboter: Sie nutzen Machine Vision, um Boden und Pflanzen zu unterscheiden, Ziele zu lokalisieren und Unkraut kontinuierlich zu entfernen – ohne Herbizidübernutzung.
• Ernte roboter: Die manuelle Obsternte ist teuer und leidet unter Arbeitskräftemangel. OCTINION (Belgien) entwickelte einen Erdbeerroboter auf der Dribble-Plattform, der ohne Gewächshausumbau navigiert, Reifegrad per Vision prüft und alle drei Sekunden pflückt – in Arbeitsqualität eines Profis.
• Autonome Traktoren: Case IH rüstete 2016 den Magnum T8 um. Radar, Lidar und Kameras erkennen Hindernisse, planen Routen, kooperieren mit konventionellen Maschinen und kehren rechtzeitig zur Basis zurück, alles unter Remote-Überwachung.
• Särobots: Prospero von David Dorhout (Iowa) sammelt Bodendaten, berechnet die optimale Dichte und sät automatisch; mehrere Einheiten können im Verbund arbeiten.

6.4 Schädlings- und Krankheitsdetektion

Monsanto und DataRobot entwickelten einen Algorithmus, der Schädlinge und Krankheiten mit 95,7 % Genauigkeit erkennt. Das kanadische Unternehmen Resson nutzt KI, um Befallsverläufe zu überwachen und Frühwarnungen zu geben. Yunhe Zhilian setzt UAVs mit multispektralen Sensoren ein; ein 30‑minütiger Flug scannt 300 Mu (20 ha) mit 95 % Genauigkeit.

6.5 Zerstörungsfreie Prüfung

Bildverarbeitung misst Veränderungen an Oberfläche und Struktur von Früchten, um Größe, Form, Farbe usw. zu bestimmen und Qualität sowie Sortierung vorzunehmen – ohne das Produkt zu beschädigen.

6.6 Pflanzenfabriken

IoT sammelt Daten aus Gewächshäusern in Echtzeit; Big Data und KI steuern Klima und Düngung präzise. Das steigert Ertrag, Qualität, spart Arbeitskräfte und erhöht die Rentabilität. Künftige Langzeitmissionen auf dem Mars werden ebenfalls auf smarte Pflanzenfabriken angewiesen sein.

6.7 Tierhaltung

Cainthus (Kanada) analysiert mithilfe von Kameras und Computer Vision die Gesichter und den Gesundheitszustand von Milchkühen. Connecterra (Niederlande) kombiniert Wearables mit fixen Sensoren, um Gesundheit und Brunstzyklen zu überwachen.

7. Herausforderungen für Agrar-KI

7.1 Schwache ländliche Infrastruktur

Rurale Netze erreichen weltweit weniger als 20 % der urbanen Leistungsfähigkeit. Viele Felder haben keinen stabilen Mobilfunk, sodass IoT-Geräte schwer zu installieren sind und KI-Projekte leiden. Sanktionen, die günstige Telekomausrüstung blockieren (z. B. das US-Verbot für Huawei), bremsen die Digitalisierung zusätzlich.

7.2 Mangel an Agrardaten

Die meisten KI-Anwendungen konzentrieren sich auf industrielle Automation, Smart Cities oder Bildung – Bereiche mit hoher Rendite. Kaum Unternehmen investieren massiv in Agrar-KI, weil riesige Datenmengen, iterative Labelingprozesse und wiederholtes Training nötig sind. Pflanzzyklen liefern nur einmal pro Jahr umfangreiche Daten, und die Entwicklung biologischer Modelle kann Jahrzehnte dauern – ein Motivationskiller für F&E.

7.3 Risiken schlanker Methoden

Lean-Methoden setzen auf schnelle Anpassung an Kundenbedürfnisse. Landwirtschaft hängt jedoch von Geografie, Klima, Boden, Schädlingen, Biodiversität und komplexen Mikrobenwelten ab. Ein Modell, das lokal funktioniert, scheitert andernorts womöglich. Algorithmen müssen ständig nachjustiert werden, wofür enge Zusammenarbeit mit Agronomen nötig ist. Bauern wollen ungeprüfte Technologien selten riskieren und erst Ergebnisse sehen, bevor sie skalieren. „Schnell starten, schnell skalieren“ passt daher schlecht zu Agrar-KI.

8. Ausblick

Agrar-KI fokussiert sich auf vier Bereiche:

1. Big-Data-Intelligenz: Kombination aus Data-Mining und Domänenwissen, um versteckte Muster aus Attribut- und Raumdaten zu gewinnen und präzise Strategien zu entwickeln.
2. Cross-Media-Intelligenz: Mit der Verlagerung hin zu Multimedia wird die Analyse über verschiedene Medien hinweg entscheidend. Maschinelles Sehen verbessert die Verarbeitung von Spektral- und Videodaten und damit die Diagnose von Krankheiten.
3. Schwarmintelligenz: Die tiefe Vernetzung von Menschen, Big Data und IoT transformiert die cyber-physische Welt und treibt Agrar-E-Commerce, Rückverfolgbarkeit und Logistik voran.
4. Hybride augmentierte Intelligenz: Viele Probleme sind unsicher und offen; Maschinen können den Menschen nicht vollständig ersetzen. Deshalb braucht es „Human-in-the-loop“-Systeme, die menschliche Kognition einbinden und Anwendungen wie autonomes Fahren oder Agrarroboter voranbringen.

9. Quellen

• Stafford, V. John. Precision Agriculture ’15. Wageningen Academic Publishers, 2015.
• Zhang, Qin. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015.
• Chen Guifen. „Forschungsfortschritte der KI in der Landwirtschaft im Big-Data-Zeitalter“, China Agricultural Abstracts, 2019.
• TF Securities. „Digitale Landwirtschaft im Aufschwung – wer kontrolliert den Zugang?“ Bericht, 2019.
• Zhao Chunjiang. „KI führt die Landwirtschaft in eine neue Ära“, China Agricultural Information, 2018.

Veröffentlicht am: 15. Nov. 2025 · Geändert am: 19. Nov. 2025