Hiện trạng ứng dụng, thách thức và định hướng phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hoá nông nghiệp tại Việt Nam

TÓM TẮT

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp đang được quan tâm mạnh mẽ trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng sâu rộng. Đối với Việt Nam, cơ giới hóa nông nghiệp đã đạt một số thành tựu nhất định, tuy nhiên quá trình tích hợp AI vào thiết bị và hệ thống máy móc cơ giới vẫn còn mang tính rời rạc và thiếu nền tảng thống nhất. Bài báo này tổng hợp các nghiên cứu gần đây tại Việt Nam từ năm 2021 đến 2024, phân tích hiện trạng triển khai AI trong cơ giới hóa nông nghiệp, đồng thời chỉ ra những khoảng trống đáng chú ý về dữ liệu, thiết bị và nhân lực kỹ thuật. Qua đó, nhóm tác giả đề xuất hướng phát triển tích hợp AI, Internet vạn vật (IoT) và cơ giới hóa theo mô hình phù hợp với điều kiện sản xuất nông nghiệp nhỏ lẻ, phân tán – đặc trưng phổ biến tại Việt Nam hiện nay. Những kết luận rút ra từ bài viết này được kỳ vọng sẽ đóng góp vào chiến lược phát triển nông nghiệp thông minh trong nước theo hướng hiệu quả và bền vững.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, IoT, thị giác máy tính, cơ giới hóa, nông nghiệp thông minh, sau thu hoạch, Việt Nam.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRICULTURAL MECHANIZATION IN VIETNAM: CURRENT APPLICATIONS, CHALLENGES AND FUTURE DIRECTIONS

ABSTRACT:

The application of artificial intelligence (AI) in agriculture has garnered increasing attention in the context of widespread digital transformation. In Vietnam, agricultural mechanization has achieved certain milestones; however, the integration of AI into mechanized equipment and systems remains fragmented and lacks a coherent foundational framework. This paper synthesizes recent studies in Vietnam from 2021 to 2024, analyzes the current status of AI implementation in agricultural mechanization, and highlights significant gaps in data availability, hardware compatibility, and technical workforce capacity. Based on these findings, the authors propose a development direction that integrates AI, the Internet of Things (IoT), and mechanization in a model suited to Vietnam’s small-scale, fragmented agricultural production systems. The conclusions drawn from this study are expected to contribute to the formulation of a more effective and sustainable strategy for smart agriculture development in Vietnam.

Keywords: artificial intelligence, IoT, computer vision, mechanization, smart agriculture, post-harvest, Vietnam.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong những năm gần đây, nông nghiệp Việt Nam đã có nhiều bước chuyển mình quan trọng nhằm hướng đến sản xuất hàng hóa quy mô lớn, bền vững và ứng dụng công nghệ cao. Cơ giới hóa được xem là một trong những giải pháp then chốt giúp tăng năng suất, giảm chi phí và giải phóng sức lao động nông thôn. Theo Bộ Nông nghiệp và Môi trường, tỷ lệ cơ giới hóa trong khâu làm đất đạt trên 94%, trong khi khâu gieo trồng và thu hoạch vẫn còn hạn chế, đặc biệt ở các vùng miền núi và sản xuất nhỏ lẻ. Hầu hết các thiết bị cơ giới vẫn mang tính thủ công, chưa được tích hợp công nghệ số hoặc các hệ thống điều khiển thông minh.

Trong khi đó, trên phạm vi toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những thành tố cốt lõi trong nông nghiệp hiện đại. AI cho phép tự động hóa các quá trình phức tạp như nhận diện sâu bệnh, phân tích đất và thời tiết, điều khiển chính xác các thiết bị máy móc, robot thu hoạch và hệ thống tưới tiêu thông minh [1]. Sự kết hợp giữa AI và thiết bị cơ giới đã tạo nên các mô hình sản xuất nông nghiệp chính xác (precision agriculture) tại nhiều quốc gia như Nhật Bản, Trung Quốc, Hoa Kỳ và Israel [2].

Ở Việt Nam, xu thế chuyển đổi số trong nông nghiệp đã được đề cập trong nhiều chiến lược quốc gia, như Chiến lược chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến 2030 [3]. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI một cách thực chất, có hệ thống và tích hợp vào máy móc, thiết bị cơ giới vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, chủ yếu ở quy mô thử nghiệm hoặc dự án đơn lẻ tại các viện nghiên cứu, trường đại học hoặc doanh nghiệp tiên phong [4].

Quá trình cơ giới hóa đã diễn ra tương đối nhanh trong một số khâu canh tác, nhưng phần lớn thiết bị máy móc vẫn hoạt động đơn lẻ, không có khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu phục vụ cho sản xuất thông minh. Việc ứng dụng AI vào thiết bị cơ giới nông nghiệp còn rời rạc, thiếu sự tích hợp và thiếu các tiêu chuẩn kỹ thuật thống nhất. Bên cạnh đó, do đặc thù sản xuất nhỏ lẻ, trình độ lao động hạn chế, hạ tầng số chưa đồng bộ và chi phí đầu tư cao, việc nhân rộng các mô hình ứng dụng AI còn gặp nhiều rào cản.

Trong bối cảnh đó, nhu cầu đánh giá lại toàn diện hiện trạng, thách thức và khả năng tích hợp AI vào hệ thống cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam là rất cấp thiết. Việc hệ thống hóa tri thức từ các nghiên cứu hiện có không chỉ giúp hình dung rõ hơn hiện trạng của nền nông nghiệp Việt Nam mà còn tạo nền tảng khoa học để đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo, phục vụ mục tiêu chuyển đổi số và phát triển nông nghiệp thông minh. Bài báo này đề xuất các định hướng nghiên cứu và ứng dụng phù hợp với điều kiện thực tiễn Việt Nam nhằm thúc đẩy quá trình tích hợp AI vào cơ giới hóa hiệu quả, bền vững và có hệ thống.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG NGHỆ NỀN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) là tập hợp các phương pháp và thuật toán cho phép hệ thống máy tính học hỏi từ dữ liệu, nhận diện mẫu hình và đưa ra quyết định tương tự như con người. Trong nông nghiệp, AI được ứng dụng rộng rãi thông qua các lĩnh vực như học máy (Machine Learning – ML), học sâu (Deep Learning – DL) và thị giác máy tính (Computer Vision – CV) [5]. Những công nghệ này hỗ trợ tự động hóa nhiều khâu sản xuất quan trọng, từ gieo trồng chính xác, thu hoạch bằng robot, giám sát dịch bệnh cây trồng đến phân loại nông sản dựa trên hình ảnh và đặc điểm vật lý [6]. Chẳng hạn, hệ thống thị giác máy tính giúp xác định độ chín của trái cây trong dây chuyền sơ chế, giúp giảm sai sót do thao tác thủ công [7],[8],[9]. Ngoài ra, AI cũng đóng vai trò then chốt trong vận hành và điều khiển hệ thống máy móc nông nghiệp, thông qua việc xử lý dữ liệu cảm biến, ra quyết định thời gian thực và tự động điều chỉnh tham số hoạt động (tốc độ, áp lực, hướng di chuyển) phù hợp với điều kiện thực địa. Điều này đặc biệt quan trọng với các thiết bị cơ giới hiện đại như máy thu hoạch, máy gieo trồng định hướng hoặc máy bay không người lái (drone), giúp nâng cao độ chính xác, giảm tiêu hao nhiên liệu và thích nghi linh hoạt với địa hình sản xuất đa dạng.

Hình 1: Sơ đồ cơ bản hệ thống điều khiển tích hợp AI

Hình 1 mô tả mô hình ứng dụng IoT kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp thông minh. Cảm biến, robot hoặc UAV thu thập dữ liệu từ đồng ruộng, truyền qua kết nối IoT lên máy chủ. Dữ liệu sau đó được hệ thống phân tích lớn và AI xử lý để nhận dạng tình trạng cây trồng, dự báo sâu bệnh và đưa ra quyết định. Kết quả phân tích được dùng để giám sát thời gian thực, gửi cảnh báo đến thiết bị di động và điều khiển tự động cơ cấu chấp hành như hệ thống tưới, phun thuốc. Mô hình này giúp nâng cao độ chính xác, giảm lao động thủ công và tối ưu quy trình sản xuất.

Cơ giới hóa nông nghiệp đề cập đến việc sử dụng máy móc nhằm thay thế hoặc hỗ trợ sức lao động thủ công trong các khâu sản xuất. Các thiết bị chính bao gồm: (i) máy gieo trồng; (ii) máy thu hoạch; (iii) máy sơ chế – phân loại; (iv) thiết bị vận chuyển, đóng gói [10], [11]. Về mức độ tự động hóa, thiết bị hiện nay được chia thành ba nhóm: (a) điều khiển thủ công hoàn toàn  (cấp độ 0), (b) bán tự động (ví dụ máy điều khiển bằng cảm biến đơn giản) (cấp độ 1-2), và (c) tự động hóa cao với tích hợp AI và hệ thống điều khiển phức tạp (cấp độ 3-5) [12], [13]. Tuy nhiên, hầu hết thiết bị sử dụng tại Việt Nam hiện vẫn tập trung ở mức bán tự động hoặc điều khiển cơ học đơn giản, ít thiết bị có khả năng “nhận biết” và ra quyết định trong thời gian thực.

Chính vì vậy, sự kết hợp giữa AI và thiết bị cơ giới tạo ra bước chuyển mạnh mẽ – biến các hệ thống cơ học truyền thống thành thiết bị thông minh. Mô hình tích hợp thường bao gồm ba thành phần chính: hệ thống thu nhận dữ liệu (cảm biến, camera RGB hoặc đa phổ, lidar), bộ xử lý dữ liệu sử dụng AI (thường tích hợp trực tiếp trên bo mạch như NVIDIA Jetson, Raspberry Pi), và hệ thống điều khiển cơ cấu chấp hành như động cơ bước, van điện từ, tay gắp robot [14]. 

Việc tích hợp này không chỉ nâng cao hiệu suất hoạt động mà còn giúp máy móc thích ứng linh hoạt với điều kiện thực địa khác nhau – điều mà các hệ thống cơ học truyền thống rất khó đạt được. Đồng thời, khả năng xử lý tại chỗ (edge computing) giúp giảm độ trễ, tăng độ tin cậy khi triển khai ở vùng sâu vùng xa – nơi kết nối mạng còn hạn chế. Qua đó, AI không còn là một công nghệ tách rời mà đang từng bước gắn kết chặt chẽ với hệ sinh thái thiết bị cơ giới, tạo nền tảng cho nông nghiệp chính xác và bền vững.

3. THỰC TRẠNG NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CƠ GIỚI HOÁ NÔNG NGHIỆP

3.1. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cơ giới hóa nông nghiệp trên thế giới

Trong khu vực châu Á, nhiều quốc gia đã đạt được tiến bộ rõ rệt trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cơ giới hóa nông nghiệp. Tính đến năm 2024, Trung Quốc, Ấn Độ và Thái Lan là những nước dẫn đầu khu vực về số lượng công bố và thử nghiệm thực địa các giải pháp AI phục vụ sản xuất nông nghiệp [15]. Riêng Trung Quốc có hơn 1.500 bài báo liên quan đến ứng dụng AI trong nông nghiệp cơ giới hóa giai đoạn 2015–2023 [16], trong đó nhiều nghiên cứu đã chuyển giao thành công sang sản phẩm thương mại như hệ thống robot thu hoạch dâu tây, phân loại táo và giám sát dịch bệnh bằng UAV tích hợp thị giác máy [17]. Ấn Độ tuy có hệ thống canh tác nhỏ lẻ như Việt Nam nhưng vẫn ứng dụng AI khá hiệu quả, điển hình là Fasal – nền tảng giám sát vi khí hậu và tưới tiêu tự động đã được triển khai cho hàng chục nghìn nông dân, giúp tiết kiệm đến 50% chi phí đầu vào [18]. Thái Lan cũng nổi bật với hệ thống EasyRice – ứng dụng thị giác máy trong phân loại hạt gạo thương phẩm, với hơn 20.000 người dùng tính đến cuối năm 2023 [19].

3.2. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cơ giới hóa nông nghiệp ở Việt Nam

So với các quốc gia có nền nông nghiệp phát triển, hoạt động nghiên cứu và ứng dụng AI trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam vẫn còn ở mức sơ khai, cả về quy mô lẫn chiều sâu. Trong 1 thập kỷ gần đây, theo thống kê của Google scholar, Scopus, … số bài báo nghiên cứu được xuất bản có chiều hướng tăng theo từng năm như trong hình 2.

Hình 2: Thống kê số lượng bài báo nghiên cứu AI trong cơ giới hóa nông nghiệp

Đặc biệt, từ năm 2021–2024, Việt Nam đã có nhiều nỗ lực nghiên cứu tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cơ giới hóa nông nghiệp. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm gieo trồng chính xác, điều khiển robot thu hoạch, giám sát sâu bệnh qua ảnh, và phân loại nông sản theo màu sắc, kích thước hoặc mức độ chín [20], [21]). Điển hình như mô hình học sâu CNN (Convolutional Neural Networks) giúp phát hiện bệnh lá lúa từ ảnh chụp tại thực địa với độ chính xác trên 90%, hỗ trợ người nông dân ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn [22].

Các nhóm nghiên cứu trong nước đã tập trung phát triển các mô hình sử dụng AI để hỗ trợ nhận dạng hình ảnh, điều khiển thiết bị tự động hoặc phát hiện bệnh hại cây trồng. Đáng chú ý, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào khâu phân loại sau thu hoạch, thu hoạch tự động và giám sát dịch bệnh. Nhóm tác giả từ Trường Đại học Bách khoa TP.HCM đã xây dựng hệ thống phân loại trái cây bằng thị giác máy tính, đạt độ chính xác phân loại trên 95% đối với xoài và thanh long [23]. Nhóm tác giả từ Học viện Nông nghiệp Việt Nam đã ứng dụng thị giác máy tính nhằm tự động đánh giá chất lượng củ khoai tây sống [24]. Trường Đại học Cần Thơ nghiên cứu hệ thống chẩn đoán bệnh đạo ôn và vàng lá trên lúa bằng mạng nơ-ron tích chập (CNN), cho phép nhận dạng nhanh trên hình ảnh chụp tại hiện trường [25]. Nhóm nghiên cứu giữa Đại học Quốc gia Sun Yat-sen và Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh đã phát triển hệ thống phân loại xoài tự động dựa trên các đặc trưng bề mặt như màu sắc, hình dáng và kích thước, sử dụng thuật toán học máy. Hệ thống sử dụng chuỗi xử lý ảnh để nhận diện và phân loại chất lượng trái xoài, đạt độ chính xác trên 90% khi thử nghiệm với các mẫu xoài thực tế. [26]. Nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội phát triển hệ thống định vị thị giác quán tính tích hợp trên thiết bị bay không người lái (UAV), hỗ trợ thu thập dữ liệu cây trồng trong nhà kính – nơi không có GPS, giúp tăng độ chính xác định vị và cải thiện hiệu quả khảo sát lên đến 35% so với các phương pháp truyền thống. [27].

Một số mô hình ứng dụng AI vào thiết bị cơ giới đã được triển khai tại Việt Nam, tuy nhiên số lượng còn hạn chế, các mô hình vẫn mang tính điểm và thiếu các nghiên cứu đánh giá tác động lâu dài về hiệu quả kinh tế – kỹ thuật. Những mô hình tiêu biểu chủ yếu xuất hiện tại các doanh nghiệp công nghệ hoặc hợp tác xã có định hướng đầu tư vào đổi mới sáng tạo, tập trung vào khâu phân loại nông sản. Các nghiên cứu vẫn chưa được ứng dụng rộng rãi, phần lớn dừng ở quy mô phòng thí nghiệm hoặc mô hình mẫu nhỏ lẻ, phản ánh khoảng cách giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn [28]. 

Tỷ lệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam được ước lượng dựa trên tổng hợp và phân tích từ các nguồn công bố học thuật, báo cáo doanh nghiệp, sáng kiến địa phương và đề tài nghiên cứu của các trường đại học, viện nghiên cứu trong và ngoài nước giai đoạn 2020-2024. Mặc dù số lượng mẫu còn hạn chế và số liệu từ Bảng 1 và Bảng 2 chưa đủ để đại diện thống kê toàn quốc, nhưng việc lựa chọn mô hình có dẫn chứng công khai giúp đảm bảo tính minh bạch và tham khảo định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 1: Các lĩnh vực cơ giới hóa nông nghiệp ứng dụng AI tại Việt Nam(*)

Việc phân loại mô hình theo khâu ứng dụng (phân loại, thu hoạch, giám sát, v.v.) và địa bàn triển khai cho phép đưa ra tỷ lệ tương đối phản ánh xu hướng ứng dụng AI tại Việt Nam hiện nay. Bảng 1 thể hiện tỷ lệ phân bổ các lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam.

Trong khâu thu hoạch, phần lớn các thiết bị vẫn vận hành theo cơ chế cơ khí truyền thống, chưa khai thác hiệu quả các công nghệ AI để nhận diện độ chín, xác định vị trí chính xác của cây trồng hay tự động điều chỉnh lực cắt phù hợp. Trong khi đó, phân loại nông sản là lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng AI cao nhất nhờ khả năng sử dụng thị giác máy để phân biệt kích cỡ, màu sắc và tình trạng hư hỏng. Tuy nhiên, thực tế các hệ thống này mới chỉ được triển khai tại một số dây chuyền sơ chế quy mô vừa và lớn, chưa phổ biến rộng rãi.

Ở các khâu khác như vận hành máy móc phục vụ làm đất (máy cày, máy xới), các thuật toán điều khiển tự động và hệ thống ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu thực địa vẫn chưa được áp dụng rộng rãi. Theo báo cáo của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn năm 2022 [29], tỷ lệ cơ giới hóa trong các khâu sản xuất chủ lực như làm đất, gieo trồng và thu hoạch đã đạt từ 50% đến 90% tùy khu vực và loại cây trồng. Tuy nhiên, các thiết bị được ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như thị giác máy, điều khiển thông minh hay cảm biến ra quyết định hiện vẫn chưa phổ biến, chủ yếu mới dừng ở giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm hoặc tích hợp sơ bộ, trong khi đại đa số máy móc cơ giới vẫn vận hành theo cơ chế truyền thống. Một phần thiết bị còn lại là máy nhập khẩu có tích hợp AI nhưng hoạt động như “hộp đen”, không được tùy biến hay nội địa hóa phù hợp với đặc điểm canh tác Việt Nam. Điều này cho thấy dư địa phát triển các thiết bị “Make in Vietnam” ứng dụng AI linh hoạt, thích nghi với đặc thù địa hình và quy mô sản xuất nhỏ lẻ vẫn còn rất lớn. Do thiếu vắng số liệu thống kê chính thức về tỷ lệ ứng dụng AI trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam, việc đánh giá mức độ triển khai vẫn dựa nhiều vào quan sát thực địa và phân tích mô hình thử nghiệm.

Bảng 2: Tỉ lệ ứng dụng AI trong cơ giới hóa nông nghiệp theo vùng miền (*)

Bảng 2 cho thấy sự phân bố không đồng đều về mức độ ứng dụng AI trong cơ giới hóa nông nghiệp tại các vùng miền của Việt Nam. Sự chênh lệch này phản ánh nhiều yếu tố đặc thù về kinh tế, hạ tầng công nghệ và quy mô sản xuất của từng vùng. Đông Nam Bộ, với sự phát triển công nghiệp – công nghệ tương đối cao, có nhiều doanh nghiệp công nghệ và trung tâm nghiên cứu, từ đó tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc triển khai và thử nghiệm các giải pháp AI trong cơ giới hóa nông nghiệp. Ngoài ra, các hợp tác xã và doanh nghiệp tại đây có xu hướng đầu tư đổi mới sáng tạo nhiều hơn, thúc đẩy ứng dụng công nghệ hiện đại.

Đồng bằng sông Cửu Long, vùng sản xuất nông nghiệp trọng điểm của cả nước với diện tích canh tác lớn và đa dạng cây trồng, cũng đang dần ứng dụng AI trong các khâu như phân loại nông sản và giám sát sâu bệnh. Tuy nhiên, sự phát triển AI ở đây còn gặp nhiều hạn chế về nguồn lực kỹ thuật và cơ sở hạ tầng, khiến tỷ lệ ứng dụng thấp hơn so với Đông Nam Bộ. Ngược lại, miền Bắc và các vùng khác hiện vẫn đang trong giai đoạn đầu của việc nghiên cứu và ứng dụng AI trong nông nghiệp, với tỷ lệ rất thấp (15%). Nguyên nhân do đặc điểm quy mô sản xuất nhỏ lẻ, ít doanh nghiệp công nghệ phát triển nông nghiệp, cùng với những hạn chế về đào tạo và nguồn nhân lực chuyên môn. Số liệu ước lượng từ Bảng 2 gợi mở nhu cầu đẩy mạnh liên kết vùng miền và chính sách hỗ trợ để thúc đẩy công nghệ AI đến với các vùng còn yếu thế hơn, góp phần giảm khoảng cách công nghệ và tăng hiệu quả sản xuất nông nghiệp trên quy mô toàn quốc.
Việc tích hợp AI vào thiết bị cơ giới ở Việt Nam hiện nay đang đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật, nguồn lực và thể chế. Cụ thể:

- Phần lớn thiết bị cơ giới có tích hợp AI hiện nay phải nhập khẩu từ Trung Quốc hoặc châu Âu, do trong nước chưa làm chủ được công nghệ cảm biến và xử lý hình ảnh chuyên dụng [30];

- Thiếu hạ tầng dữ liệu số hóa phục vụ cho AI và thiếu hụt dữ liệu phục vụ công tác huấn luyện mô hình AI, đặc biệt là cơ sở dữ liệu hình ảnh phục vụ thị giác máy cho các loại nông sản đặc thù như lúa, ngô, cà phê, điều, thanh long,... Sự thiếu hụt này gây khó khăn cho việc đào tạo các mô hình AI có khả năng tổng quát hóa cao;

- Chính sách đào tạo nhân lực AI ứng dụng trong nông nghiệp chưa được chú trọng ở cấp đại học và sau đại học, dẫn đến thiếu hụt kỹ sư vận hành và bảo trì thiết bị [31];

- Mối liên kết giữa viện nghiên cứu – doanh nghiệp – hợp tác xã còn rời rạc, thiếu sự phối hợp, gây khó khăn trong việc chuyển giao công nghệ từ phòng thí nghiệm ra thực tiễn.

3.3. Định hướng nghiên cứu và phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cơ giới hoá nông nghiệp tại Việt Nam.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam cần được định vị như một tiến trình trọng điểm, gắn với đặc điểm sinh thái và điều kiện tự nhiên – kinh tế – kỹ thuật cụ thể của từng vùng miền và nhóm cây trồng – vật nuôi chủ lực. Các định hướng nghiên cứu và triển khai cần tập trung vào một số nhóm có tiềm năng ứng dụng cao và khả năng nhân rộng trong thực tiễn, phù hợp với đặc thù sản xuất nông nghiệp tại địa phương.

Tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long, nơi tập trung sản xuất lúa gạo và cây ăn trái có giá trị xuất khẩu, AI cần được ưu tiên tích hợp vào khâu sau thu hoạch như phân loại, đóng gói, và giám sát chất lượng nhằm giảm tổn thất và nâng cao giá trị gia tăng. Các hệ thống thị giác máy hỗ trợ đánh giá ngoại quan nông sản, kết hợp với dữ liệu chuỗi cung ứng giúp tối ưu hóa logistics và truy xuất nguồn gốc trong bối cảnh thị trường yêu cầu minh bạch ngày càng cao.

Với khu vực Đông Nam Bộ và Tây Nguyên, nơi phát triển mạnh các loại cây lâu năm như cà phê, hồ tiêu, điều, sầu riêng, AI có tiềm năng ứng dụng lớn trong các hệ thống điều phối máy móc, quản lý canh tác và chăm sóc cây trồng trên quy mô lớn. Các thuật toán học sâu kết hợp dữ liệu từ cảm biến, hình ảnh viễn thám và khí hậu sẽ hỗ trợ phân tích sinh trưởng, dự báo sâu bệnh, và lên kế hoạch canh tác phù hợp với từng giai đoạn sinh lý của cây.

Ở các tỉnh trung du và miền núi phía Bắc, đặc trưng bởi địa hình phức tạp và quy mô sản xuất nhỏ lẻ, AI cần được thiết kế theo hướng thích ứng linh hoạt, có khả năng học từ dữ liệu hạn chế và hoạt động hiệu quả trong điều kiện kết nối và hạ tầng không đồng đều. Các nghiên cứu tập trung vào các mô hình AI nhẹ, tích hợp với thiết bị cơ điện tử đơn giản để thực hiện chức năng hỗ trợ thu hoạch bán tự động, nhận dạng đối tượng canh tác phân tán, và cung cấp khuyến nghị canh tác phù hợp với từng nông hộ.

Các cây trồng như lúa, cà phê, rau quả và cây ăn trái cần được xem là trọng tâm trong chiến lược phát triển AI. Ở khâu canh tác, AI được tích hợp cùng hệ thống cảm biến môi trường và ảnh vệ tinh để kiểm soát tưới tiêu, bón phân chính xác và lập kế hoạch gieo trồng theo điều kiện thời tiết. Trong khâu chăm sóc, AI hỗ trợ giám sát dịch hại, đánh giá sinh trưởng và khuyến nghị biện pháp kỹ thuật thông qua hệ thống ra quyết định thông minh. Ở khâu thu hoạch, AI kết hợp với dữ liệu thời vụ và thị trường nhằm hỗ trợ lên lịch, điều phối máy móc và quản lý nhân công hiệu quả hơn.

Đối với lĩnh vực chăn nuôi, việc phát triển hệ thống giám sát bằng AI nhằm phát hiện hành vi bất thường, bệnh lý hoặc tối ưu hóa khẩu phần ăn theo giai đoạn sinh trưởng là cần thiết, đặc biệt tại các trại chăn nuôi tập trung ở Hà Nam, Đồng Nai, Bình Phước. Trong nuôi trồng thủy sản, AI hỗ trợ giám sát chất lượng nước, điều chỉnh thức ăn, dự báo dịch bệnh – đặc biệt trong nuôi tôm và cá tra tại Cà Mau, Bạc Liêu, An Giang.

Bên cạnh đó, cần thiết phải xây dựng và ban hành Chiến lược quốc gia về cơ giới hóa nông nghiệp ứng dụng AI, làm cơ sở điều phối chính sách, đầu tư và phối hợp nguồn lực trên toàn quốc. Hạ tầng dữ liệu mở, dùng chung phục vụ các bài toán AI trong nông nghiệp (hình ảnh sâu bệnh, dữ liệu canh tác, bản đồ đất,...) cũng cần được thiết lập để hỗ trợ phát triển và đào tạo các mô hình học máy trong điều kiện nội lực. Nhà nước cần có các chính sách ưu đãi đặc thù cho doanh nghiệp sản xuất thiết bị cơ giới hóa có tích hợp AI, đồng thời lựa chọn một số mô hình điểm tại các vùng sản xuất lớn để thử nghiệm và nhân rộng. Cuối cùng, cần triển khai các chương trình đào tạo liên ngành giữa AI, kỹ thuật cơ điện và nông học tại các cơ sở giáo dục đại học và viện nghiên cứu để đảm bảo nguồn nhân lực cho tiến trình hiện đại hóa nông nghiệp bằng trí tuệ nhân tạo trong dài hạn. 

4. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 

Bài báo đã hệ thống hóa hiện trạng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2015–2024. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong cơ giới hóa nông nghiệp tại Việt Nam đã bước đầu được quan tâm, đặc biệt trong các lĩnh vực như: robot tự hành, thiết bị nông nghiệp thông minh, hệ thống tưới tiêu/phun thuốc tự động, và giám sát canh tác qua drone/UAV tích hợp AI. Một số mô hình thử nghiệm tại các viện nghiên cứu, doanh nghiệp lớn cho thấy tiềm năng cao trong việc nâng cao năng suất, giảm chi phí và tiết kiệm tài nguyên. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng AI còn hạn chế và manh mún, chủ yếu dừng ở quy mô thử nghiệm, thiếu tính liên kết và đồng bộ giữa các vùng sản xuất. Các công nghệ AI chưa được tích hợp sâu vào chuỗi cơ giới hóa – từ gieo trồng, chăm sóc, thu hoạch đến chế biến, bảo quản.

Những rào cản đáng chú ý bao gồm: thiếu cơ sở hạ tầng và dữ liệu huấn luyện đặc thù, công nghệ thiết bị chưa phù hợp với điều kiện nội địa, trình độ nhân lực kỹ thuật còn hạn chế và cơ sở hạ tầng chưa đồng bộ. Trong khi đó, các quốc gia trong khu vực như Trung Quốc, Ấn Độ và Thái Lan đã triển khai nhiều mô hình AI quy mô lớn, đem lại giá trị thực tiễn cao. Điều này cho thấy Việt Nam cần có những bước đi chiến lược để thu hẹp khoảng cách công nghệ.

Từ phân tích thực trạng và khoảng trống nghiên cứu, bài báo đã đề nghị một số định hướng gồm: xây dựng Chiến lược quốc gia về cơ giới hóa nông nghiệp ứng dụng AI, hình thành nền tảng dữ liệu mở dùng chung, phát triển thị giác máy trong phân loại sau thu hoạch, hệ thống điều khiển máy thu hoạch tự động hóa phù hợp địa hình Việt Nam, và các mô hình AI có khả năng học thích nghi với sản xuất nhỏ lẻ. Đồng thời, việc tăng cường đầu tư R&D, đào tạo nhân lực liên ngành và thúc đẩy liên kết viện nghiên cứu – cơ sở đào tạo – doanh nghiệp là nền tảng quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu này.

Trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt và yêu cầu về chất lượng nông sản ngày càng cao, AI đóng vai trò nòng cốt trong qua trình cơ giới hóa nông nghiệp Việt Nam, tạo động lực cho phát triển nông nghiệp thông minh theo hướng hiệu quả, linh hoạt và bền vững.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bechar, A., & Vigneault, C. (2016) – Agricultural robots for field operations: Concepts and components – Biosystems Engineering, 149 – tr. 94–111.
2. Sharma, A., Singh, R., & Mehta, R. (2022) – AI in Agriculture: Current Applications and Future Scope – Computers and Electronics in Agriculture, 194 – tr. 106–118.
3. Chính phủ Việt Nam (2020) – Chiến lược chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến 2030 – Hà Nội.
4. Báo Nhân Dân Online (2025) – A leap forward needed for high-tech agriculture – https://nhandan.vn – Truy cập ngày 3/6/2025.
5. Subeesh, A., & Mehta, C. R. (2021) – Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things – Artificial Intelligence in Agriculture, Tập 5 – tr. 278–291 – https://doi.org/10.1016/j.aiia.2021.11.004.
6. van Evert, F. K., et al. (2017) – The future of precision agriculture: From model-based to AI-based decision support – Frontiers in Sustainable Food Systems.
7. Rahnemoonfar, M., & Sheppard, C. (2017) – Deep count: Fruit counting based on deep simulated learning – Sensors, 17(4) – tr. 905.
8. Zhang, B., et al. (2020) – Apple defect detection using deep convolutional neural networks – Computers and Electronics in Agriculture, 168 – tr. 105146.
9. Shamshiri, R. R., et al. (2018) – Advances in greenhouse automation and controlled environment agriculture – International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 11(1) – tr. 1–22.
10. Singh, & Verma. (2017) – Classification of Farm Machinery and Equipment – Trong Kepner et al. (2005); Goyal et al. (2019); Patel et al. (2016); Dhillon & Singh (2020); Reddy & Reddy (2018) – Agricultural Machinery and Equipment.
11. Daum, T. (2023) – Mechanization and sustainable agri-food system transformation in the Global South: A review – Agronomy for Sustainable Development, 43 – tr. 16 – https://doi.org/10.1007/s13593-023-00868-x.
12. Food and Agriculture Organization of the United Nations (2022) – The State of Food and Agriculture 2022 – Leveraging automation in agriculture for transforming agrifood systems – FAO.
13. Yol, A. (2025) – The 6 Levels of Autonomy in Agricultural Machinery – https://blog.dilepix.com/the-6-levels-of-autonomy – Truy cập ngày 30/5/2025.
14. Nguyen, L. H., & Singh, A. (2024) – Actuators and Sensors for Application in Agricultural Robots: A Review – Machines, 10(10) – tr. 913.
15. Mohan, S. S., et al. (2023) – Role of AI in Agriculture: Applications, Limitations and Challenges: A Review – Agricultural Reviews, 44(2) – tr. 231–237.
16. Luo, X., et al. (2021) – Enhancing agricultural mechanization level through information technology – Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 52(2) – tr. 1–14.
17. Zhang, J., et al. (2022) – Smart strawberry harvesting robot system: Design and testing – Robotics in Agriculture.
18. Fasal.io (2023) – How Fasal is transforming Indian microclimate farming with AI – https://fasal.io – Truy cập ngày 10/6/2025.
19. EasyRice (2023) – AI-Powered rice grading platform overview – https://easyrice.ai – Truy cập ngày 11/6/2025.
20. Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018) – Deep Learning in Agriculture: A Survey – Computers and Electronics in Agriculture, 147 – tr. 70–90.
21. Liakos, K. G., et al. (2018) – Machine learning in agriculture: A review – Sensors, 18(8) – tr. 2674.
22. Mohanty, S. P., et al. (2016) – Using deep learning for image-based plant disease detection – Frontiers in Plant Science, 7 – tr. 1419.
23.    Minh Trieu, N., & Thinh, N. T. (2021) – Quality Classification of Dragon Fruits Based on External Performance Using a Convolutional Neural Network – Applied Sciences, 11(22) – tr. 10558 – https://doi.org/10.3390/app112210558.
24.    Đặng Thị Thúy Huyền, Nguyễn Thị Duyên, Ngô Trí Dương & Nguyễn Văn Điều (2023) – Ứng dụng thị giác máy tính tự động đánh giá chất lượng củ khoai tây sống – Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 21(1) – tr. 78–86.
25.    Đỗ Văn Bình & Trần Quốc Thái (2024) – Chẩn đoán bệnh vàng lá lúa bằng mạng nơ-ron – Trường Đại học Cần Thơ.
26.    Tai, N. D., Lin, W. C., Trieu, N. M., & Thinh, N. T. (2024) – Development of a Mango-Grading and -Sorting System Based on External Features, Using Machine Learning Algorithms – Agronomy, 14(4) – tr. 831 – https://doi.org/10.3390/agronomy14040831.
27.    Vũ Trung, Hùng Quang Hà, Trịnh Trường Phụng, Hoàng Minh & Phạm Triển (2024) – Xây dựng hệ thống định vị thị giác quán tính cho thiết bị bay không người lái phục vụ thu thập dữ liệu cây trồng trong canh tác nông nghiệp chính xác.
28.    OECD. (2022) - Innovation, agricultural productivity and sustainability in Viet Nam - OECD Food, Agriculture and Fisheries Paper No. 181 - OECD Publishing.
29.    Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn. (2022). Báo cáo tổng kết ngành nông nghiệp năm 2022. Hà Nội, Việt Nam.
30.    Báo VnEconomy (2024) – Cần những doanh nghiệp đầu tàu dẫn dắt nông nghiệp thông minh – https://vneconomy.vn – Truy cập ngày 12/6/2025.
31.    Báo Nông nghiệp và Môi trường (2023) – Doanh nghiệp, hiệp hội mong hợp tác với viện trường đào tạo nguồn nhân lực nông nghiệp – https://nongnghiepmoitruong.vn – Truy cập ngày 12/6/2025.
32.    Food and Agriculture Organization. (2025). Data to decisions: Digital transformation in Viet Nam’s agriculture. https://www.fao.org/ - truy cập ngày 10/6/2025.
33.    Google Public Policy. (2023). An AI opportunity agenda for Vietnam. https://publicpolicy.google/ - truy cập ngày 17/6/2025. 
34.    OpenGov Asia. (2023, April 6). AI to modernise agriculture in Vietnam. https://opengovasia.com/ - truy cập ngày 9/6/2025.
35.    Ken Research. (2023). Vietnam AI in agriculture market outlook to 2030: Increasing adoption of smart sensors and precision farming equipment. https://www.kenresearch.com/ - truy cập ngày 20/5/2025.
36.    AI Center Vietnam. (2023). AI driving sustainable agriculture in Vietnam. https://www.ai-center.vn/ - truy cập ngày 20/6/2025.
37.    Griffith Asia Insights. (2022). Empowering smallholder farmers through AI and digital technologies in Vietnam. https://blogs.griffith.edu.au/ - truy cập ngày 18/6/2025.
38.    Nguyễn Trường Sơn, Quách Công Hoàng, Đặng Thị Hương Giang, Vũ Minh Trung và Mai Anh Tuấn (2021) – Phát triển mạng cảm biến không dây kết hợp thiết bị bay không người lái phục vụ giám sát cây công nghiệp - arXiv:2107.01008.
(*). Tỉ lệ này được xác định dựa trên tổng số các kết quả nghiên cứu về ứng dụng AI trong cơ giới hóa nông nghiệp trong và ngoài nước giai đoạn 2020–2024.

Ngày nhận bài: 4/8/2025