AI से चलने वाली खेती: 2035 तक 144.7B का संकेत

18/12/2025 को प्रकाशित एक ताज़ा इंडस्ट्री-आउटलुक के मुताबिक ऑटोनॉमस (स्वायत्त) फार्म इक्विपमेंट मार्केट 2035 तक USD 144.7 बिलियन तक पहुँचने की राह पर है। 2025 में यह बाज़ार लगभग USD 70.9 बिलियन आंका गया था—और 2026 से 2035 के बीच 7.6% CAGR की गति बताई जा रही है। संख्या बड़ी है, पर मेरे लिए इससे भी बड़ा संकेत यह है: कृषि अब सिर्फ मशीनों से नहीं, डेटा और AI से “चल” रही है।

यह पोस्ट हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का हिस्सा है। पिछले कुछ वर्षों में मैंने जितने भी किसानों, FPOs और एग्री-उद्यमियों से बात की है, एक बात कॉमन है—मज़दूरों की अनिश्चित उपलब्धता, बढ़ती लागत, और मौसम/कीट का बढ़ता जोखिम। स्वायत्त ट्रैक्टर, स्प्रेयर और ड्रोन इस समस्या का “शो-पीस” समाधान नहीं हैं; सही तरीके से अपनाए जाएँ तो ये इन्पुट बचत, समय की पाबंदी और निर्णय की गुणवत्ता को बेहतर बनाते हैं।

ऑटोनॉमस फार्म इक्विपमेंट का उछाल: असल वजह क्या है?

सीधी बात: ऑटोनॉमी का मतलब ड्राइवर हटाना नहीं; गलतियों को घटाना और हर ऑपरेशन को मापने योग्य बनाना है। बाज़ार के बढ़ने के पीछे तीन ठोस कारण दिखते हैं।

1) मज़दूर और समय—दोनों की किल्लत

बुवाई, छिड़काव, कटाई—इनमें टाइमिंग ही सब कुछ है। हाथ से या पारंपरिक तरीके से काम में देरी का मतलब है:

• खरपतवार/कीट का बढ़ना
• नमी/मौसम की विंडो छूट जाना
• उपज और गुणवत्ता पर सीधा असर

स्वायत्त या सेमी-ऑटोनॉस मशीनें रात में भी (जहाँ सुरक्षित हो) और स्थिर गति/सटीकता के साथ काम कर सकती हैं। खेत का “एक जैसा” ऑपरेशन, खासकर बड़े क्षेत्र में, सीधे लागत घटाता है।

2) AI + प्रिसिजन एग्रीकल्चर ने मशीनों को “दिमाग” दिया

GPS-गाइडेड नेविगेशन पुरानी बात लगने लगी है। आज की स्वायत्त मशीनों की रीढ़ है:

• कंप्यूटर विज़न (कैमरा से फसल-लाइन, खरपतवार, बाधा पहचान)
• सेंसर फ्यूज़न (कैमरा + LiDAR/रडार + GPS/IMU)
• मशीन लर्निंग मॉडल (फील्ड पैटर्न, रूट-प्लानिंग, एरर करेक्शन)
• IoT मॉनिटरिंग (इंजन हेल्थ, ईंधन/बैटरी, ऑपरेशन लॉग)

यही वजह है कि स्वायत्तता सिर्फ “ऑटो-पायलट” नहीं, बल्कि डेटा-ड्रिवन निर्णय बन जाती है: कहाँ छिड़काव कम करना है, कहाँ गति घटानी है, किस हिस्से में दोबारा पास चाहिए।

3) टिकाऊ खेती का दबाव—इन्पुट कम, आउटपुट ज़्यादा

उर्वरक, पानी और कीटनाशक—तीनों के दाम और रेगुलेटरी दबाव बढ़ रहे हैं। स्वायत्त स्प्रेयर/ड्रोन और वेरिएबल-रेट सिस्टम:

• ओवर-स्प्रे घटाते हैं
• ड्रिफ्ट कम करते हैं
• टार्गेटेड अप्लिकेशन से प्रति एकड़ खर्च घटाते हैं

मेरी राय में, अगले 5–7 साल में “ऑटोनॉमी” से ज्यादा चर्चा इनपुट-एफिशिएंसी की होगी—क्योंकि वही ROI को सबसे तेज़ बनाती है।

कौन-कौन सी मशीनें आगे रहेंगी—और क्यों?

रिपोर्टिंग के अनुसार उत्पाद-सेगमेंट में ट्रैक्टर सबसे बड़ा हिस्सा ले रहा है। यह सहज है, क्योंकि ट्रैक्टर खेती में “मल्टी-टूल” है।

स्वायत्त ट्रैक्टर: सबसे पहले यहीं स्केल होगा

2025 में ट्रैक्टर सेगमेंट का राजस्व लगभग USD 35.2 बिलियन बताया गया। कारण साफ हैं:

• जुताई, बुवाई, ढुलाई—सबमें उपयोग
• फ्लीट ऑटोमेशन (एक ऑपरेटर कई मशीनों की निगरानी)
• बड़े खेतों में पैटर्न-वर्क दोहराव वाला होता है, AI जल्दी सीखता है

प्रैक्टिकल सलाह: अगर आप स्वायत्तता की शुरुआत करना चाहते हैं, तो पहले उन कामों में करें जहाँ मार्ग स्पष्ट हो और जोखिम कम—जैसे लेवलिंग/हारो/सीडिंग के कुछ हिस्से (स्थानीय परिस्थितियों के अनुसार)।

स्वायत्त स्प्रेयर और UAV (ड्रोन): छोटे किसानों के लिए भी प्रवेश-द्वार

ड्रोन और स्प्रेयर में “वैल्यु” जल्दी दिखती है क्योंकि इनका असर सीधे रसायन खर्च और फसल-स्वास्थ्य पर पड़ता है। खासकर:

• स्पॉट स्प्रेिंग (जहाँ जरूरत वहीं)
• रोग/कीट हॉटस्पॉट पहचान + उसी अनुसार छिड़काव

FPO/कस्टम-हायरिंग मॉडल में ड्रोन सेवा के तौर पर शुरू करना आसान है—पूरी मशीन खरीदने के बजाय “पे-पर-यूज़”।

हार्वेस्टर/प्लांटर: हाई-कैपेक्स, हाई-ROI (जब स्केल हो)

कटाई में समय विंडो छोटी होती है। वहाँ स्वायत्तता का फायदा बड़ा है, पर मशीन महंगी भी होती है। इसलिए यह सेगमेंट:

• बड़े खेतों
• कॉन्ट्रैक्ट हार्वेस्टिंग
• सहकारी/कस्टम हायरिंग नेटवर्क

में पहले तेज़ी से बढ़ता है।

AI असल में क्या करता है? “ऑटो” के पीछे की 5 AI क्षमताएँ

सीधा उत्तर: AI खेत को पढ़ता है, काम की योजना बनाता है, और गलती होने से पहले सुधार करता है।

1) नेविगेशन और रूट-प्लानिंग

AI मैपिंग से मशीन:

• हेडलैंड टर्निंग
• ओवरलैप कम करना
• सबसे छोटा सुरक्षित पथ चुनना

करती है। इससे ईंधन/समय बचता है और मिट्टी का अनावश्यक कंपेक्शन घटता है।

2) विज़न-बेस्ड पहचान (फसल बनाम खरपतवार)

कई वीडिंग/स्प्रेिंग सिस्टम कैमरे से फसल-लाइन और खरपतवार पहचानकर:

• नोज़ल ऑन/ऑफ
• माइक्रो-डोजिंग

जैसे काम करते हैं। यही “स्मार्ट खेती में AI” का सबसे दिखने वाला उपयोग है।

3) वेरिएबल-रेट एप्लिकेशन (VRA)

सेंसर/मैप के आधार पर बीज, खाद, पानी, स्प्रे की मात्रा अलग-अलग हिस्सों में अलग रखी जाती है। परिणाम:

• इन्पुट बचत
• उपज में स्थिरता
• पर्यावरणीय असर कम

4) प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस

IoT टेलीमैटिक्स से मशीन की कंपन, तापमान, तेल-प्रेशर, मोटर-करंट जैसे संकेतों पर AI:

• खराबी की संभावना पहले बताता है
• डाउनटाइम घटाता है

यह “स्मार्ट” हिस्सा अक्सर नजरअंदाज होता है, लेकिन बड़े ऑपरेशन में यही सबसे ज्यादा पैसा बचाता है।

5) फ्लीट मैनेजमेंट और रिपोर्टिंग

जब 2–10 मशीनें एक साथ चलती हैं, तब AI:

• किस फील्ड में कौन सा उपकरण
• कितनी प्रगति
• कहाँ रुकावट

यह सब एक डैशबोर्ड में देता है।

स्निपेट-योग्य बात: स्वायत्त मशीन का असली फायदा ड्राइवर हटाना नहीं, “हर एकड़ पर निर्णय की गुणवत्ता” बढ़ाना है।

भारत के संदर्भ में: अवसर बड़ा है, पर रास्ता अलग होगा

रिपोर्ट में नॉर्थ अमेरिका का दबदबा दिखता है (अमेरिका 2025 में लगभग USD 18.5 बिलियन, और 2026–2035 में 8.5% CAGR का अनुमान)। भारत का संदर्भ अलग है—यहाँ खेत छोटे, बिखरे और फसल-चक्र विविध हैं। इसलिए भारत में ऑटोनॉमी का स्केल अक्सर “मशीन खरीद” से नहीं, सेवा और साझेदारी मॉडल से होगा।

भारत में अपनाने का सबसे व्यावहारिक रास्ता

मेरे हिसाब से 2026–2030 के बीच तीन मॉडल तेजी से चलेंगे:

1. कस्टम हायरिंग सेंटर (CHC): ड्रोन/स्प्रेयर/सीडर किराये पर
2. FPO-आधारित फ्लीट: 200–1000 किसानों के समूह के लिए साझा मशीनें
3. पे-पर-एकड़ सर्विस: मैपिंग + VRA + ऑपरेशन का बंडल

किन फसलों/क्षेत्रों में पहले लाभ दिखेगा?

• धान-गेहूं बेल्ट: दोहराव वाला पैटर्न, बड़े ब्लॉक, समय विंडो कड़ी
• गन्ना/कॉटन: स्प्रेिंग/निगरानी की जरूरत ज्यादा
• बागवानी: ड्रोन/सेंसर से स्काउटिंग, खासकर उच्च मूल्य फसलें

खरीदने से पहले किसान/एग्री-उद्यमी क्या चेक करें? (ROI की सच्ची सूची)

सीधा उत्तर: पहले डेटा और प्रक्रिया तैयार करें, फिर मशीन।

1) “किस काम” को ऑटोमेट करना है—यह लिखकर तय करें

• छिड़काव? बुवाई? निराई? कटाई?
• आपके यहाँ सबसे बड़ी बाधा मज़दूर है या इन्पुट लागत?

2) खेत का डिजिटल बेसलाइन बनाइए

कम से कम यह तैयार रखें:

• फील्ड बाउंड्री मैप
• ऑपरेशन लॉग (कब क्या किया)
• पिछले 2–3 सीज़न का उपज/इनपुट रिकॉर्ड

AI तभी असर दिखाएगा जब “पहले क्या था” आपको पता हो।

3) सुरक्षा और जिम्मेदारी (Liability) साफ रखें

• बाधा पहचान/इमरजेंसी स्टॉप
• ऑपरेटर ट्रेनिंग
• बीमा/सर्विस अनुबंध

गाँव में मशीन की एक छोटी गलती भी भरोसा तोड़ देती है। इसलिए सुरक्षा को फीचर नहीं, पहली शर्त मानिए।

4) कनेक्टिविटी और सर्विस नेटवर्क

स्वायत्तता में:

• सॉफ्टवेयर अपडेट
• सेंसर कैलिब्रेशन
• रिमोट डायग्नोस्टिक्स

की जरूरत होती है। आपके इलाके में सर्विस उपलब्ध है या नहीं—यह ROI से बड़ा सवाल है।

5) ROI को “प्रति एकड़” में मापिए

मशीन की कीमत पर नहीं, इन पर नजर रखें:

• प्रति एकड़ रसायन/बीज/ईंधन खर्च
• ऑपरेशन का समय और देरी का नुकसान
• रीवर्क (दोबारा छिड़काव/दोबारा पास)

2035 तक तस्वीर कैसी होगी?

सीधा अनुमान: फार्म इक्विपमेंट कंपनियाँ मशीन नहीं, “AI-ऑपरेटिंग सिस्टम + सर्विस” बेचेंगी। ट्रैक्टर, ड्रोन, स्प्रेयर—ये हार्डवेयर रहेंगे, लेकिन वैल्यू का बड़ा हिस्सा होगा:

• एनालिटिक्स
• ऑटोमेशन पैकेज
• फ्लीट मैनेजमेंट
• इन्पुट ऑप्टिमाइज़ेशन सलाह

और खेती में प्रतिस्पर्धा भी वहीं से तय होगी—कौन किसान/एफपीओ अपने निर्णय को डेटा और AI से तेज़ और सही बनाता है।

आपके लिए अगला कदम (अगर आप 2026 सीज़न की तैयारी कर रहे हैं)

अगर आप किसान, FPO लीडर, या एग्री-स्टार्टअप हैं, तो शुरुआत “बड़ी मशीन” से करना जरूरी नहीं। शुरुआत इस क्रम में करें:

1. ड्रोन/स्काउटिंग + फील्ड मैपिंग (डेटा की नींव)
2. स्पॉट स्प्रे/वेरिएबल-रेट (सीधा खर्च घटेगा)
3. सेमी-ऑटोनॉस ट्रैक्टर वर्कफ़्लो (समय और स्थिरता)

हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का मकसद यही है: AI को पोस्टर पर नहीं, खेत की मिट्टी में उतारना। 2035 दूर लगता है, लेकिन मशीन, डेटा और आदतें बनाने का काम अगले 1–2 सीज़न में शुरू होता है।

आपके इलाके में सबसे ज्यादा दर्द किस जगह है—छिड़काव की लागत, मज़दूर की कमी, या बुवाई/कटाई की टाइमिंग? उसी के आधार पर ऑटोनॉमी का पहला कदम चुनना सबसे समझदारी वाला फैसला होगा।