Trí tuệ nhân tạo: Động lực mới cho sự phát triển bền vững của nông nghiệp và nông thôn

Ngành nông nghiệp Việt Nam và toàn cầu đang đứng trước những thách thức chưa từng có. Biến đổi khí hậu với các hiện tượng thời tiết cực đoan như hạn hán, xâm nhập mặn đang đe dọa trực tiếp đến năng suất cây trồng. Song song với đó, sự thiếu hụt lao động là một bài toán nan giải. Tại Việt Nam, lực lượng lao động nông nghiệp đang suy giảm với tốc độ trung bình 142,2 nghìn người/năm (giảm 37,2% trong một thập kỷ qua), trong khi tỷ lệ lao động qua đào tạo chỉ đạt mức khiêm tốn 6,1% vào năm 2025.

Đứng trước áp lực phải tăng sản lượng nông nghiệp ít nhất 70% vào năm 2050 để nuôi sống 9 tỷ người, các phương thức canh tác truyền thống không còn phù hợp. Ông Vincent Martin, Giám đốc Văn phòng Đổi mới sáng tạo của FAO, đã nhấn mạnh: Chúng ta cần chuyển từ tư duy tuyến tính sang các phương pháp tiếp cận toàn diện và đổi mới sáng tạo để sản xuất nhiều hơn với nguồn lực ít hơn. AI chính là công cụ đột phá để hiện thực hóa mục tiêu này.

Vai trò đột phá của AI trong tối ưu hóa sản xuất

Ứng dụng AI trong nông nghiệp đang tạo ra cuộc cách mạng về năng suất và hiệu quả thông qua các trụ cột chính sau:

Thay vì canh tác dựa trên kinh nghiệm, AI cho phép nông dân ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực. Các hệ thống AI phân tích dữ liệu khổng lồ từ cảm biến, vệ tinh và máy bay không người lái (drone) để giám sát sức khỏe cây trồng và điều kiện đất đai. Điều này cho phép áp dụng công nghệ tưới tiêu và bón phân biến đổi (VRT), giúp tiết kiệm tài nguyên triệt để.

Các nghiên cứu cho thấy, AI có thể cắt giảm chi phí vận hành lên tới 31% cho các loại cây trồng chính như ngô và lúa mì. Tại Việt Nam, hệ thống VNPT Smart Agri đã chứng minh khả năng tiết kiệm 30-40% lượng nước tưới nhờ công nghệ tưới tiêu thông minh.

Công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) giúp phát hiện sớm các dấu hiệu sâu bệnh, thiếu hụt dinh dưỡng mà mắt thường khó nhận biết. Việc phát hiện sớm cho phép xử lý cục bộ, chính xác, giảm thiểu đáng kể lượng thuốc bảo vệ thực vật được sử dụng, từ đó bảo vệ môi trường và sức khỏe người tiêu dùng.

Để giải quyết bài toán thiếu hụt lao động, robot tích hợp AI đang được triển khai để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại như gieo hạt, làm cỏ và thu hoạch. Các robot này có khả năng nhận diện nông sản chín để thu hoạch chính xác, giảm tổn thất sau thu hoạch và giảm sự phụ thuộc vào nhân công thủ công.

Nâng tầm chuỗi giá trị và quản lý thị trường hướng tới nền nông nghiệp xanh và bền vững

Vai trò của AI không chỉ dừng lại ở cánh đồng mà còn mở rộng ra toàn bộ chuỗi cung ứng.

Trong bối cảnh hội nhập quốc tế, truy xuất nguồn gốc là "tấm vé thông hành" cho nông sản Việt. Các hệ thống quản lý như eGap.vn hay các giải pháp của iCheck giúp số hóa nhật ký canh tác, quản lý toàn diện từ vật tư đầu vào đến sản phẩm đầu ra. Thông qua mã QR, người tiêu dùng và đối tác có thể kiểm chứng thông tin minh bạch, tạo niềm tin vững chắc cho nông sản Việt.

Các thuật toán phân tích dự báo (Predictive Analytics) giúp nông dân và doanh nghiệp dự báo nhu cầu thị trường, biến động giá cả và thời tiết. Điều này giúp chuyển đổi tư duy sản xuất từ "có gì bán nấy" sang "bán cái thị trường cần", tránh tình trạng "được mùa mất giá".

AI là trợ lực quan trọng cho xu hướng nông nghiệp tái sinh (Regenerative Agriculture). Bằng cách tối ưu hóa đầu vào (phân bón, thuốc trừ sâu) và hỗ trợ các thực hành như luân canh, giảm làm đất, AI giúp cải thiện sức khỏe đất và đa dạng sinh học.

Ông Erik Fyrwald, CEO của Syngenta Group, khẳng định rằng, sự kết hợp giữa nông nghiệp tái sinh và công nghệ số không chỉ giúp nông dân tăng lợi nhuận (có thể lên tới 120%) mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc giảm phát thải khí nhà kính, biến nông nghiệp thành một phần của giải pháp chống biến đổi khí hậu.

Thách thức và giải pháp triển khai

Mặc dù tiềm năng rất lớn, thị trường AI trong nông nghiệp toàn cầu dự kiến đạt 16,92 tỷ USD vào năm 2034, nhưng việc triển khai thực tế tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều rào cản:

Chi phí đầu tư cao: Thiết bị cảm biến, drone và phần mềm phân tích thường có giá thành lớn, gây khó khăn cho các hộ nông dân nhỏ lẻ.

Hạ tầng và dữ liệu: Sự thiếu đồng bộ về hạ tầng internet tại nông thôn và sự thiếu hụt cơ sở dữ liệu nông nghiệp chuẩn hóa (Big Data) làm giảm độ chính xác của các mô hình AI.

Nguồn nhân lực: Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng số để vận hành và bảo trì các hệ thống công nghệ cao.

Để AI thực sự đi vào đời sống nông nghiệp, cần thực hiện đồng bộ các giải pháp sau:

Nhà nước cần có cơ chế hỗ trợ tài chính, tín dụng ưu đãi cho nông dân và hợp tác xã để tiếp cận công nghệ.

Tăng cường các chương trình khuyến nông số, đào tạo kỹ năng vận hành công nghệ cho nông dân, thay đổi tư duy sản xuất từ truyền thống sang hiện đại.

Thiết lập cơ sở dữ liệu nông nghiệp tập trung, chuẩn hóa về thổ nhưỡng, khí hậu, cây trồng để làm nền tảng cho các ứng dụng AI.

Thúc đẩy liên kết giữa "Nhà nước - Nhà khoa học - Doanh nghiệp - Nhà nông" để tạo ra hệ sinh thái công nghệ nông nghiệp bền vững.

Ứng dụng AI trong nông nghiệp không còn là câu chuyện của tương lai xa mà là xu thế tất yếu của hiện tại. Đây là "chìa khóa" để giải quyết bài toán mâu thuẫn giữa nhu cầu lương thực ngày càng tăng và tài nguyên ngày càng cạn kiệt. Việc chủ động nắm bắt, đẩy mạnh ứng dụng AI sẽ giúp nông nghiệp Việt Nam không chỉ đảm bảo an ninh lương thực quốc gia mà còn vươn tầm mạnh mẽ trên bản đồ nông sản thế giới, hiện thực hóa khát vọng về một nền nông nghiệp "Minh bạch - Trách nhiệm - Bền vững"./.