Đưa AI đến gần hơn với bài toán thực tế của nông nghiệp

Trong quá trình chuyển đổi số nông nghiệp, giá trị của AI không nằm ở việc đưa thêm một công cụ công nghệ vào sản xuất, mà ở khả năng biến dữ liệu thành thông tin hữu ích, giúp người sản xuất đưa ra quyết định chính xác hơn.

Ông Hồ Xuân Hùng, Chủ tịch Tổng hội Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam cho biết, ứng dụng AI vào nông nghiệp vẫn còn khá mới mẻ, nhưng bước đầu đã được các cơ quan quản lý nhà nước, doanh nghiệp, nông dân quan tâm và áp dụng vào thực tiễn sản xuất vì những ưu thế vượt trội. Thực tế cho thấy, một số mô hình ứng dụng Hệ thống quản lý điều khiển nông trại quy mô lớn bằng AI cho tái canh cà phê của Netafim Việt Nam đã giúp nông dân trồng cà phê đạt năng suất 5 tấn/ha ngay trong vụ thu hoạch đầu tiên, tăng 300% so với phương pháp truyền thống. Ngoài ra, mô hình này còn góp phần giảm chi phí cho cà phê tái canh, nâng cao lợi nhuận sản xuất.

Theo PGS.TS Phạm Văn Dân, Giám đốc Trung tâm Chuyển giao Công nghệ và Khuyến nông (CETDAE), chuyển đổi số trong nông nghiệp không chỉ là đưa các quy trình, sổ sách từ phương thức thủ công lên môi trường số. Quan trọng hơn là hình thành hệ thống dữ liệu phục vụ quản lý, sản xuất, truy xuất nguồn gốc, dự báo và ra quyết định.

"Đây là hướng đi phù hợp với yêu cầu phát triển của nền nông nghiệp hiện đại, thông minh, minh bạch, hiệu quả và bền vững", PGS.TS Phạm Văn Dân khẳng định.

Từ thực tiễn doanh nghiệp, bà Trần Kim Liên, Chủ tịch HĐQT Công ty Cổ phần Tập đoàn Đầu tư và Phát triển Nông nghiệp Xanh Việt Nam, đặt vấn đề về ba yếu tố khi triển khai AI gồm phương thức thu thập dữ liệu, chi phí xây dựng mô hình và bảo mật thông tin.

Theo bà Liên, nếu phải lắp đặt cảm biến IoT trên từng thửa đất để thu thập dữ liệu, chi phí đầu tư có thể trở thành rào cản đối với hợp tác xã và nông dân. Do đó, giải pháp AI muốn nhân rộng phải tính đến phương án tối ưu chi phí thiết bị và vận hành.

Bảo mật dữ liệu cũng là vấn đề được doanh nghiệp quan tâm, nhất là khi thông tin về quy trình sản xuất, vùng nguyên liệu và hoạt động kinh doanh được tích hợp vào nền tảng số.

AI phải gắn với tổ chức sản xuất

Một ví dụ khác từ mô hình lúa - tôm ở Cà Mau cho thấy công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi được đặt trong một hệ thống sản xuất cụ thể.

Tại HTX Dịch vụ nông nghiệp Hòa Phát, xã Hồng Dân, tỉnh Cà Mau, các đơn vị phối hợp triển khai mô hình canh tác lúa chính xác, trong đó công nghệ cơ giới hóa sạ hàng kết hợp vùi phân (mDSR-FDP) giúp thực hiện đồng thời hai công đoạn gieo hạt và đưa phân xuống đất.

Các công cụ dữ liệu được phát triển song song gồm bản đồ thích nghi lúa - tôm, dữ liệu viễn thám, dự báo nguồn nước, cảnh báo xâm nhập mặn và WebGIS quản lý rủi ro khí hậu. Một số công cụ như Rice Crop Manager, cảm biến nước theo thời gian thực, trợ lý AI và khuyến nông số hỗ trợ người sản xuất tiếp cận thông tin và đưa ra quyết định phù hợp hơn.

Theo ông Nguyễn Văn Hùng, chuyên gia Viện Nghiên cứu lúa Quốc tế (IRRI), dinh dưỡng và thời điểm xuống giống chiếm khoảng 66% tổng mức độ quan trọng của các yếu tố kỹ thuật được phân tích liên quan đến chênh lệch năng suất; trong đó dinh dưỡng chiếm 37%, thời vụ khoảng 29%.

Điều này cho thấy dữ liệu và AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi tập trung vào những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, chi phí và rủi ro sản xuất.

TS Madonna Casimero, chuyên gia IRRI, lưu ý rằng nhân rộng sản xuất lúa - tôm không nên được hiểu là nhân rộng một công nghệ đơn lẻ. Quan trọng hơn là xây dựng cách tiếp cận hệ thống, trong đó khoa học, điều kiện sinh thái, tổ chức sản xuất và thị trường được xem xét cùng nhau.

Từ góc độ người trực tiếp sản xuất, ông Võ Đức Toàn, Giám đốc HTX Dịch vụ nông nghiệp Hòa Phát, cho rằng điều nông dân quan tâm nhất là giải pháp mới có giúp giảm giống, giảm phân, giảm công lao động và hạn chế rủi ro hay không.

Đây cũng chính là thước đo thực tế đối với việc ứng dụng AI trong nông nghiệp.

AI vì thế không nên được triển khai như một mục tiêu tự thân. Giá trị của công nghệ nằm ở khả năng giúp nông dân sản xuất hiệu quả hơn, doanh nghiệp quản lý minh bạch hơn, hợp tác xã tổ chức vùng sản xuất tốt hơn và cơ quan quản lý có thêm dữ liệu để ra quyết định.

Như PGS.TS Phạm Văn Dân nhấn mạnh, quá trình hoàn thiện các nền tảng AI cần đặc biệt quan tâm đến khả năng tích hợp dữ liệu, tính an toàn, minh bạch và khả năng nhân rộng, đồng thời phải phù hợp với điều kiện sản xuất, trình độ người sử dụng và yêu cầu quản lý nông nghiệp Việt Nam.

Cập nhật 1/10/2026