Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp – cùng AI hướng tới phát triển bền vững

Vậy, làm thế nào để ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp giúp giải quyết những khó khăn hiện tại và mở ra triển vọng mới cho ngành?

1. Thực trạng và Những thách thức hiện tại của Nông nghiệp toàn cầu và Việt Nam

Nền nông nghiệp trên phạm vi toàn cầu cũng như tại Việt Nam hiện đang đối mặt với hàng loạt thách thức phức tạp, đòi hỏi những giải pháp đột phá để đảm bảo phát triển bền vững và an ninh lương thực.

Một trong những thách thức lớn nhất là tác động ngày càng nghiêm trọng của biến đổi khí hậu. Trên bình diện toàn cầu, các hiện tượng thời tiết cực đoan như hạn hán kéo dài, lũ lụt và bão lũ gia tăng tần suất và cường độ, gây thiệt hại nặng nề cho sản xuất nông nghiệp . Tại Việt Nam, điều này biểu hiện rõ nét qua nắng nóng gay gắt, hạn hán, mưa bão và tình trạng xâm nhập mặn ngày càng sâu rộng, ảnh hưởng trực tiếp đến các vùng canh tác trọng điểm.

Thách thức thứ hai là vấn đề thiếu hụt lao động, đặc biệt là lao động có kỹ năng. Xu hướng chuyển dịch sang công nghiệp hóa và sự thiếu mặn mà của giới trẻ đối với nghề nông đang tạo ra sự thiếu hụt lao động trầm trọng trong ngành nông nghiệp. Các số liệu cho thấy thực trạng đáng báo động: tỷ lệ lao động có bằng cấp trong ngành chỉ tăng nhẹ từ 4,1% (2015) lên 6,1% (2025).⁽⁵⁾

Đồng thời, lực lượng lao động nông nghiệp tiếp tục suy giảm với tốc độ trung bình 142,2 nghìn người/năm, tương đương mức giảm 37,2% trong cùng giai đoạn. Giáo dục đào tạo ngành nông nghiệp cũng chứng kiến sự đi xuống khi số lượng người theo học giảm tới 31,1% trong vòng một thập kỷ.⁽⁵⁾ Thực trạng này cản trở khả năng phát triển nông nghiệp bền vững và ứng dụng công nghệ hiện đại.

Ngoài những thách thức chung kể trên, mỗi bối cảnh còn có những vấn đề đặc thù cần lưu tâm:

Đối với nông nghiệp toàn cầu, sự gia tăng nhanh chóng của sâu bệnh và dịch bệnh đang là mối đe dọa nghiêm trọng. Nghiên cứu chỉ ra rằng nhiều quốc gia sản xuất cây trồng chủ lực đang đối mặt với dịch hại lan rộng, từ nấm, vi khuẩn đến côn trùng, đe dọa an ninh lương thực toàn cầu. Thêm vào đó, với dự báo dân số thế giới sẽ đạt khoảng 9 tỷ người vào năm 2050, áp lực đáp ứng nhu cầu lương thực ngày càng tăng cao, đòi hỏi sản lượng nông nghiệp phải tăng ít nhất 70%.⁽¹⁾

Tại Việt Nam, bên cạnh các vấn đề chung, ngành nông nghiệp mặc dù vẫn đóng vai trò trụ cột nhưng đang có xu hướng tăng trưởng chậm lại. Đồng thời, vấn đề an toàn thực phẩm vẫn còn tồn tại, ảnh hưởng đến sức khỏe người tiêu dùng và gây tổn hại uy tín của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Những thách thức chồng chất này cho thấy nông nghiệp đang đứng trước ngã ba đường, buộc phải tìm kiếm những phương thức sản xuất mới để tồn tại và phát triển trong bối cảnh đầy biến động.

2. Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong Nông nghiệp

Đối mặt với những thách thức lớn như biến đổi khí hậu, sâu bệnh, thiếu hụt lao động và vấn đề an toàn thực phẩm, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành giải pháp công nghệ then chốt cho ngành nông nghiệp trên toàn cầu và tại Việt Nam, giúp ngành này vượt qua khó khăn và hướng tới sự phát triển bền vững. AI mang lại những lợi ích đáng kể thông qua các ứng dụng cụ thể trong nhiều khâu của chuỗi giá trị nông nghiệp.

2.1. Ứng dụng trên phạm vi Toàn cầu

Trên phạm vi toàn cầu, AI được ứng dụng rộng rãi nhằm mục tiêu tăng năng suất và hiệu quả sản xuất, giám sát sức khỏe cây trồng và vật nuôi, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và bảo vệ môi trường. Các ứng dụng chính bao gồm dự báo thời tiết, giám sát cây trồng, quản lý đất đai và tự động hóa canh tác.

Các công nghệ phổ biến hỗ trợ các ứng dụng này là Học máy (Machine Learning), thị giác máy tính (Computer Vision), robot nông nghiệp và phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Xu hướng phát triển chính là tập trung vào nông nghiệp chính xác và tự động hóa để tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu các rủi ro.

Các ứng dụng này mang lại nhiều lợi ích cụ thể:

• Tăng năng suất và hiệu quả: AI giúp phân tích dữ liệu đất, độ ẩm và tốc độ gió để dự báo thời tiết chính xác hơn, hỗ trợ nông dân lập kế hoạch sản xuất hiệu quả. Robot thu hoạch và phân loại nông sản tự động giúp giảm chi phí nhân công và tăng năng suất. Công nghệ AI giúp tối ưu hóa liều lượng phân bón và thuốc trừ sâu, giảm thiểu lãng phí và tác động môi trường. Ví dụ, công nghệ ExactShot của John Deere có thể tiết kiệm 40% phân bón.⁽²⁾
• Giám sát sức khỏe cây trồng và vật nuôi: Sử dụng drone và cảm biến AI giúp phát hiện sớm dấu hiệu bệnh trên lá cây và sự thay đổi độ ẩm đất từ giai đoạn đầu. Các hệ thống AI cũng được dùng để giám sát chuồng trại và tối ưu hóa quản lý sức khỏe cho vật nuôi, cải thiện phúc lợi động vật..
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và bảo vệ môi trường: AI giúp theo dõi toàn bộ chuỗi từ sản xuất đến tiêu thụ, đảm bảo tính minh bạch và giảm lãng phí. Các hệ thống tự động hỗ trợ giảm sử dụng hóa chất và tiết kiệm nước.
• Nâng cao chất lượng sản phẩm: Hệ thống giám sát AI đảm bảo chất lượng nông sản đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế.
• Dự báo mùa vụ: AI giúp nông dân dự báo sản lượng để lập kế hoạch và quản lý mùa vụ hiệu quả hơn.

Theo báo cáo của Mordor Intelligence, thị trường AI trong nông nghiệp toàn cầu được dự báo sẽ có tốc độ tăng trưởng hàng năm 22,55% trong giai đoạn 2024–2029, với quy mô thị trường tăng từ 2,08 tỷ USD lên 5,76 tỷ USD ⁽³⁾.

2.2. Ứng dụng tại Việt Nam

Tại Việt Nam, AI đang được tích cực nghiên cứu và ứng dụng nhằm giải quyết các thách thức đặc thù như tác động của biến đổi khí hậu, thiếu hụt lao động và nhu cầu cấp thiết về nâng cao chất lượng nông sản. Các ứng dụng thực tiễn của AI tại Việt Nam mang lại nhiều lợi ích rõ rệt:

• Dự báo thời tiết và mô hình hóa tài nguyên nước: AI sử dụng các thuật toán như mạng nơ-ron và học sâu để phân tích dữ liệu thời tiết, giúp đưa ra các dự báo chính xác hơn, hỗ trợ nông dân lập kế hoạch hiệu quả. Hệ thống VNPT Smart Agri là một ví dụ điển hình, hỗ trợ dự đoán năng suất, chi phí, rủi ro và tiết kiệm 30–40% lượng nước sử dụng nhờ hệ thống tưới tiêu thông minh.⁽⁴⁾
• Theo dõi sức khỏe cây trồng và phát hiện dịch bệnh: AI kết hợp với hình ảnh và cảm biến IoT để phát hiện sớm dấu hiệu bệnh trên cây. Dự án Nông nghiệp thông minh Bình Thuận sử dụng drone giám sát mùa màng đã giúp tăng năng suất lúa lên 5% và lợi nhuận tăng 20%.⁽⁴⁾
• Tối ưu hóa phân bón, thuốc trừ sâu: AI có khả năng tự động điều chỉnh liều lượng, giúp hạn chế lãng phí và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.
• Robot trong nông nghiệp: Robot ứng dụng AI tham gia vào nhiều công đoạn như gieo hạt, tưới nước, thu hoạch hay quản lý sức khỏe và lịch tiêm phòng cho gia súc.
• Kiểm soát chất lượng nông sản: Hệ thống giám sát AI giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm từ khâu sản xuất đến phân phối. Trang trại VinEco là một ví dụ điển hình sử dụng công nghệ IoT và AI để quản lý toàn bộ quy trình nông trại, giúp tăng năng suất và giảm chi phí sản xuất, đồng thời đảm bảo chất lượng nông sản.
• Dự báo mùa vụ/sản lượng: AI giúp nông dân Việt Nam dự báo sản lượng và tối ưu hóa hoạt động nông nghiệp, góp phần nâng cao năng suất.

Việc ứng dụng AI đang từng bước thay đổi nền nông nghiệp Việt Nam, hướng tới một nền sản xuất hiện đại, hiệu quả và bền vững hơn.

3. Thách thức và Giải pháp khi Triển khai ứng dụng trị tuệ nhân tạo trong Nông nghiệp

Việc đưa AI vào thực tiễn nông nghiệp, dù mang lại nhiều tiềm năng, vẫn đối mặt với không ít rào cản cả trên phạm vi toàn cầu lẫn tại Việt Nam. Nhận diện và có giải pháp phù hợp là yếu tố then chốt để thúc đẩy ứng dụng công nghệ này hiệu quả.

3.1. Những Thách thức Chính

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Các công nghệ AI và thiết bị đi kèm (cảm biến, drone, robot) thường có giá thành lớn, gây khó khăn cho đa số nông dân nhỏ lẻ trong việc tiếp cận và đầu tư.
• Hạn chế về kỹ thuật và nguồn nhân lực: Nông dân cần được đào tạo về vận hành và bảo trì hệ thống AI. Thực trạng thiếu hụt lao động nông nghiệp có kỹ năng và việc giới trẻ ít mặn mà với nghề nông làm trầm trọng thêm vấn đề thiếu hụt nguồn nhân lực có khả năng làm chủ công nghệ mới.
• Hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ: Ở nhiều vùng nông thôn, hạ tầng thiết yếu như mạng Internet ổn định, hệ thống điện và mạng lưới cảm biến còn yếu hoặc thiếu, gây cản trở việc triển khai và vận hành các giải pháp AI.
• Thiếu cơ sở dữ liệu chuẩn hóa: Việc thiếu hụt các cơ sở dữ liệu nông nghiệp tập trung, đầy đủ và chuẩn hóa về đất đai, khí hậu, cây trồng, vật nuôi… làm giảm hiệu quả và độ chính xác của các hệ thống AI.
• Khả năng thích ứng và tâm lý e ngại: Một bộ phận nông dân vẫn còn e ngại và chưa sẵn sàng đón nhận công nghệ mới.

3.2. Các Giải pháp Đề xuất

Để vượt qua các thách thức, cần có những giải pháp đồng bộ:

• Chính sách hỗ trợ và tăng cường đầu tư: Cần có các chính sách khuyến khích đầu tư từ nhà nước và các doanh nghiệp công nghệ vào nông nghiệp, bao gồm hỗ trợ tài chính và cơ chế ưu đãi.
• Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Tập trung vào chuyển giao công nghệ và tổ chức các buổi tập huấn, đào tạo kỹ năng vận hành AI cho nông dân và cán bộ nông nghiệp..
• Phát triển và đồng bộ hóa hạ tầng công nghệ: Đầu tư mạnh mẽ để cải thiện hạ tầng Internet, điện lưới và hệ thống cảm biến tại các vùng nông thôn.
• Xây dựng và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu nông nghiệp: Thiết lập các cơ sở dữ liệu nông nghiệp tập trung, thu thập và chuẩn hóa thông tin cần thiết để cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng cho AI.
• Nâng cao nhận thức và hỗ trợ kỹ thuật: Tăng cường truyền thông về lợi ích của AI và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật liên tục giúp nông dân làm quen và ứng dụng công nghệ hiệu quả hơn.

Việc ứng dụng AI trong nông nghiệp đối mặt với nhiều thách thức. Chi phí đầu tư ban đầu cao là rào cản đáng kể cho nông dân nhỏ lẻ. Bên cạnh đó là hạn chế về kỹ thuật và nhu cầu đào tạo để vận hành, bảo trì hệ thống.

Hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ, đặc biệt ở vùng nông thôn, với mạng Internet, điện lưới và hệ thống cảm biến còn yếu, gây khó khăn cho việc triển khai AI. Thiếu cơ sở dữ liệu nông nghiệp chuẩn hóa cũng ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống AI. Một số nông dân vẫn còn e ngại và chưa thích ứng nhanh với công nghệ mới.

Để vượt qua, cần có chính sách hỗ trợ đầu tư từ nhà nước và doanh nghiệp. Đào tạo kỹ năng và chuyển giao công nghệ cho nông dân là rất cần thiết. Song song đó, cần phát triển hạ tầng công nghệ đồng bộ và xây dựng cơ sở dữ liệu nông nghiệp tập trung, chuẩn hóa. Nâng cao nhận thức và hỗ trợ kỹ thuật liên tục giúp nông dân làm quen và ứng dụng hiệu quả.

References:

1. arXiv (2024).
2. Counterpoint Research (2024). John Deere: Leading the charge in connected agriculture. 
3. Mordor Intelligence (n.d.) AI in Agriculture Market. 
4. ONESME Blog (n.d.) IoT trong sản xuất và nông nghiệp: Bệ phóng chuyển đổi số ngành kinh tế trọng điểm.
5. vnbusiness.vn (n.d.) Tháo gỡ rào cản lao động trong ngành nông nghiệp.