AI cần bắt đầu từ nhu cầu của người sản xuất
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, qua đó hỗ trợ người sản xuất đưa ra quyết định phù hợp hơn.
Ông Hồ Xuân Hùng, Chủ tịch Tổng hội Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, cho biết ứng dụng AI trong nông nghiệp vẫn còn khá mới mẻ. Tuy nhiên, công nghệ này đang nhận được sự quan tâm của cơ quan quản lý, doanh nghiệp và người sản xuất nhờ những tiềm năng trong nâng cao hiệu quả sản xuất.
Theo ông Hồ Xuân Hùng, 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 cho kết quả bước đầu đáng chú ý. Mô hình được cho là 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, đồng thời góp phần giảm chi phí tái canh và nâng cao lợi nhuận sản xuất.
Từ góc độ chuyển đổi số, PGS.TS Phạm Văn Dân, Giám đốc Trung tâm Chuyển giao Công nghệ và Khuyến nông (CETDAE), cho rằng chuyển đổi số trong nông nghiệp không đơn thuần 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.
Theo ông, đây là hướng đi phù hợp với yêu cầu phát triển một nền nông nghiệp hiện đại, thông minh, minh bạch, hiệu quả và bền vững.
Dữ liệu và chi phí là những bài toán cần giải quyết
Cùng với nhu cầu ứng dụng, việc triển khai AI trong sản xuất nông nghiệp cũng đặt ra những vấn đề về dữ liệu, chi phí đầu tư và bảo mật thông tin.
Bà Trần Kim Liên, Chủ tịch HĐQT Công ty Cổ phần Tập đoàn Đầu tư và Phát triển Nông nghiệp Xanh Việt Nam, cho rằng khi triển khai AI cần quan tâm đến ba yếu tố gồm phương thức thu thập dữ liệu, chi phí xây dựng mô hình và bảo mật thông tin.
Theo bà Liên, việc phải lắp đặt cảm biến IoT trên từng thửa đất để thu thập dữ liệu có thể khiến chi phí đầu tư trở thành rào cản đối với hợp tác xã và nông dân. Vì vậy, để các giải pháp AI có thể được nhân rộng, bài toán tối ưu chi phí thiết bị và vận hành cần được tính đến ngay từ quá trình xây dựng mô hình.
Bên cạnh chi phí, bảo mật dữ liệu cũng là vấn đề được doanh nghiệp quan tâm. Khi thông tin về quy trình sản xuất, vùng nguyên liệu và hoạt động kinh doanh được đưa lên các nền tảng số, yêu cầu bảo đảm an toàn thông tin càng trở nên quan trọng.
Như vậy, hiệu quả của một giải pháp AI không chỉ được đánh giá bằng khả năng xử lý dữ liệu hay mức độ hiện đại của công nghệ, mà còn phụ thuộc vào khả năng triển khai với chi phí phù hợp và bảo đảm an toàn trong quá trình sử dụng.
AI chỉ phát huy hiệu quả khi gắn với tổ chức sản xuất
Thực tế từ mô hình lúa – tôm tại Cà Mau cho thấy công nghệ chỉ thực sự 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) được sử dụng để thực hiện đồng thời hai công đoạn gieo hạt và đưa phân xuống đất.
Cùng với đó, các công cụ dữ liệu được phát triển và sử dụng 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 cũng được đưa vào hỗ trợ người sản xuất tiếp cận thông tin và đưa ra quyết định.
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% và thời vụ khoảng 29%.
Những thông tin này cho thấy việc ứng dụng dữ liệu và AI cần tập trung vào những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, chi phí và rủi ro trong sản xuất, thay vì chỉ chạy theo việc đưa công nghệ mới vào đồng ruộng.
TS Madonna Casimero, chuyên gia IRRI, lưu ý rằng việc nhân rộng sản xuất lúa – tôm không nên được hiểu đơn thuần là nhân rộng một công nghệ riêng lẻ. Cách tiếp cận cần mang tính hệ thống, trong đó khoa học, điều kiện sinh thái, tổ chức sản xuất và thị trường được xem xét đồng thời.
Hiệu quả với nông dân là thước đo quan trọng
Từ góc độ người trực tiếp sản xuất, ông Võ Đức Toàn, Giám đốc HTX Dịch vụ nông nghiệp Hòa Phát, cho rằng điều người nông dân quan tâm nhất là giải pháp mới có giúp giảm lượng giống, giảm phân bón, giảm công lao động và hạn chế rủi ro hay không.
Đây cũng là một trong những thước đo thực tế đối với việc ứng dụng AI trong nông nghiệp.
Bởi nếu công nghệ không giúp giải quyết những vấn đề cụ thể trong sản xuất, việc đầu tư vào nền tảng, thiết bị và dữ liệu sẽ khó tạo ra giá trị bền vững. Ngược lại, khi AI được kết nối với nhu cầu thực tế, dữ liệu sản xuất có thể trở thành cơ sở hỗ trợ người nông dân, hợp tác xã và doanh nghiệp đưa ra quyết định phù hợp hơn.
Từ góc độ quản lý và phát triển nền tảng, PGS.TS Phạm Văn Dân nhấn mạnh quá trình hoàn thiện các nền tảng AI cần chú trọng khả năng tích hợp dữ liệu, tính an toàn, minh bạch và khả năng nhân rộng. Đồng thời, các giải pháp phải phù hợp với điều kiện sản xuất, trình độ người sử dụng và yêu cầu quản lý nông nghiệp Việt Nam.
AI vì thế không nên được xem là mục tiêu tự thân của chuyển đổi số. Giá trị của công nghệ nằm ở khả năng hỗ trợ người sản xuất nâng cao hiệu quả, giúp hợp tác xã tổ chức vùng sản xuất tốt hơn, doanh nghiệp quản lý minh bạch hơn và cơ quan quản lý có thêm dữ liệu phục vụ quá trình ra quyết định.
Khi được đặt đúng vào những bài toán cụ thể của sản xuất, AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng trong quá trình xây dựng nền nông nghiệp hiện đại, hiệu quả và bền vững.