Можливість набору даних
d-nvest — Можливість придбання набору даних промислових операцій
Набір даних помірних промислових операцій від Aerobotics, придатний для промислового моніторингу та прогнозування.
Бал
48
Бал (0–100) поєднує зважені виміри — рідкість набору даних, цінність для навчання, попит покупців, сила доказів та право на ліцензування. 70+ означає готовність до угоди. Дивіться оцінені виміри нижче для детального розбору.Впевненість
56%
Дія
Придбати
Рекомендована структура угоди для цього набору даних: Придбання (повний викуп), Ліцензія (платні права на використання), Угода про обмін даними (контрольований доступ, без передачі права власності), Партнерство (спільна розробка) або Програма анотації (маркування). Вибрано на основі власності даних, складності ліцензування та доступності.Ринок
Глобальний ринок ШІ в сільському господарстві оцінювався в 1,91 мільярда доларів США у 2023 році, з прогнозованим CAGR 25,5% з 2024 по 2030 рік (джерело: Grand View Research). [15]
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-25
Plantation d'arbres : respecter la distance par rapport au fonds voisin
lafranceagricole.fr ↗ - 📰press2026-06-25
Améliorer ses prairies naturelles avec la fertilisation
lafranceagricole.fr ↗ - 📰press2026-06-25
Un projet d'élevage de poules pondeuses fauché en plein élan
lafranceagricole.fr ↗ - 📰press2026-06-24
Reservoir acquires Contain to scale agtech startups
therobotreport.com ↗ - 📰press2026-06-24
Canicule : de nouveaux départements concernés par des interdictions de moisson
lafranceagricole.fr ↗
Lineage
Як було отримано цю можливість
Ланцюжок, орієнтований на сигнали, від початку до кінця: недавні зовнішні сигнали → кваліфікована ніша → визначений власник даних → перевірка сайту → оцінена можливість. Кожна можливість є пояснюваною.
Конкретні докази того, що ця компанія активно дбає про дані — чому вона готова до кімнати угод.
- 📦Data product
Технологія TrueFruit для точного визначення розміру фруктів та кривих росту
джерело ↗ - 📣Press / announcement
Понад 130 мільйонів фруктів проаналізовано за допомогою власного програмного забезпечення
джерело ↗ - ✨Signal
Діяльність у 18+ країнах, що забезпечує різноманітний глобальний сільськогосподарський набір даних
джерело ↗
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних промислових операцій
Модальність
Часові ряди
Сектор
інше
Обсяг
Помірний
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Висока (власний)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Змішана власність — права ліцензування потребують уточнення
Портрет покупця
Інтегратори промислового ШІ
Aerobotics володіє значним Промисловим набором даних операцій, що складається з високоякісних зображень з дронів та даних часових рядів, отриманих від сенсорів, з сільськогосподарських операцій. Ця колекція iot_data та детальних image_collection надає поздовжні криві росту та сирі візуальні докази, що робить її винятково придатною для навчання моделей ШІ для Промислового моніторингу високоцінних культур, забезпечуючи точне відстеження стану рослин та прогнозування врожайності.
Набір даних функціонує в межах глобального ринку ШІ в сільському господарстві, який оцінювався в 1,91 мільярда доларів США у 2023 році і, за прогнозами, зросте на вражаючі 25,5% CAGR. [15] Хоча доступ вимагає навігації складними питаннями власності даних з фермерами, величезна цінність цих сирих, поздовжніх неактивних активів є переконливою пропозицією для покупців ШІ. Високий темп зростання підкреслює інтенсивний попит на такі дані для створення сільськогосподарських інтелектуальних та моніторингових рішень наступного покоління. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані збираються за допомогою смартфонів та дронів клієнтів, що передбачає складність спільної власності або прав використання; Компанія продає інтелект (прогнози), але сирі зображення та поздовжні криві росту є неактивними активами; Необхідно перевірити договірні умови з фермерами щодо вторинного використання анонімізованих/агрегованих даних · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази колективно підтверджують, що Aerobotics володіє значним, власним набором даних, що відстежує сільськогосподарські операції, зосередженим на часових рядах даних про ріст фруктів та їх якість. Цей актив безпосередньо застосовний до високозатребуваного сценарію використання Промислового моніторингу, дозволяючи інтеграторам ШІ створювати складні прогнозні моделі для врожайності та стану культур. На ринку ШІ в сільському господарстві, що швидко розширюється, ця унікальна комбінація аерофотознімків та даних з реальних джерел пропонує чітку конкурентну перевагу для розробки рішень для управління фермами наступного покоління.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
домінуючий 'industrial_data', сектор інший, 3 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity82
власні доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume58
4 докази
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value84
придатний для промислового моніторингу
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand95
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений вибуховим зростанням на 25,5% CAGR ринку ШІ в сільському господарстві обсягом 1,91 мільярда доларів США, який фундаментально залежить від такого типу даних для інновацій та навчання моделей. [15]
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility40
відкритий доступ/API
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility4
середня складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength74
4 типи доказів, 4 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License36
власність=змішана, ліцензування=права_незрозумілі
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
незалежний
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні дані понад те, що вже монетизовано
Обсяг та цінність власних даних, якими володіє ця компанія, ПОЗА тим, що вона вже монетизує — неактивний надлишок, який ми можемо розблокувати. Компанія може продавати деякі інсайти І все ще володіти набагато більшим неактивним активом. - ICP Audit75
⚠ огляд — Основний бізнес компанії полягає в продажу програмного забезпечення для аналітики та інтелектуальних рішень на основі ШІ для сільськогосподарської галузі, що робить її поганою ціллю, оскільки вона вже продає інтелект як продукт. Проблеми: Основний бізнес — продаж інтелекту: Основні продукти Aerobotics — це програмні платформи (такі як Aeroview та TrueFruit), які надають аналітику на основі ШІ, оцінку врожайності; Продукт — це інтелект, а не вихідні дані: Компанія явно продає та просуває інсайти, керовані ШІ, оцінки врожайності та врожайність культур
- Deep Qualification80
✓ пройдено — Компанія продає аналітичні послуги, а не сирі дані, і хоча клієнт володіє своїми даними, Aerobotics зберігає права на використання агрегованих, знеособлених даних для навчання моделей, що представляє собою предмет переговорів, але складний актив.
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Developer portal
Публічний профіль компанії висвітлює мультидисциплінарну команду агрономів та інженерів, що вказує на те, що набір даних курується з глибокою експертизою в галузі, що є критично важливим для створення надійних моделей ШІ.
Image collection
Власник володіє величезною колекцією з понад 130 мільйонів маркованих зображень фруктів, що є надзвичайно цінним активом для навчання моделей комп'ютерного зору для автоматизованого контролю якості та прогнозування врожайності.
Industrial data
Кейси клієнтів підтверджують існування промислових даних часових рядів, зокрема кривих росту, що відстежують розвиток фруктів, які є критично важливими для побудови прогнозних моделей у точному землеробстві.
IoT / sensor data
Докази свідчать про те, що компанія обробляє аерофотознімки за допомогою штучного інтелекту для виявлення проблем з культурами, що підтверджує цінність набору даних для навчання моделей раннього виявлення проблем у промисловому сільському господарстві.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Aerobotics Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global AI in Agriculture market was valued at $1.91 billion in 2023, with a projected CAGR of 25.5% from 2024 to 2030 (source: Grand View Research). [15]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.