AI mở lối nâng tầm nông sản Việt trong thời đại số hóa

Tại hội thảo, các chuyên gia nhận định Việt Nam – đặc biệt ở ngành hàng rau quả – đang có tiềm năng xuất khẩu hàng tỷ USD, nhưng sản xuất vẫn ở quy mô nhỏ lẻ, phụ thuộc kinh nghiệm và còn tình trạng lạm dụng hóa chất. Những yếu tố này khiến việc kiểm soát chất lượng, đảm bảo an toàn và truy xuất nguồn gốc gặp nhiều khó khăn. Trong bối cảnh yêu cầu của thị trường ngày càng tăng về minh bạch và sản phẩm xanh, việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) và chuyển đổi số (DX) được đánh giá là hướng đi tất yếu để nâng giá trị và năng lực cạnh tranh của nông sản Việt. Tuy vậy, lĩnh vực này vẫn đối mặt với thách thức lớn về chi phí đầu tư và nguồn nhân lực chất lượng cao.

Ông Nguyễn Văn Mười, Phó Tổng thư ký Hiệp hội Rau quả Việt Nam (Vinafruit), cho biết ngành rau quả đang có đà tăng trưởng tích cực. Năm 2024, kim ngạch xuất khẩu đạt 7,15 tỷ USD và dự báo năm 2025 có thể lên tới 8 tỷ USD. Việt Nam hiện đứng trong nhóm các quốc gia dẫn đầu thế giới về xuất khẩu thanh long, vải và sầu riêng. Tuy nhiên, theo ông Mười, sự manh mún trong sản xuất và thiếu liên kết chuỗi khiến việc ứng dụng kỹ thuật hiện đại và chuyển đổi số diễn ra chậm và không đồng bộ. Những tồn tại như lạm dụng hóa chất, cơ giới hóa hạn chế, tỷ lệ diện tích đạt chuẩn GAP thấp và mã số vùng trồng chưa đáp ứng yêu cầu tiếp tục là rào cản lớn. Trong khi đó, thị trường toàn cầu đang hướng mạnh tới sản phẩm minh bạch, thân thiện môi trường, đòi hỏi ứng dụng các công nghệ như AI, IoT và blockchain trong toàn bộ chuỗi giá trị.

Ở góc độ công nghệ, TS Trần Thị Tuyết Vân, giảng viên Khoa CNTT Trường Đại học An Giang, trình bày tổng quan về vai trò của AI trong nông nghiệp hiện đại. Theo bà, AI cho phép máy móc mô phỏng tư duy con người thông qua các công nghệ như học máy và thị giác máy tính. Khi kết hợp với IoT, AI có thể liên kết cảm biến, drone giám sát, thiết bị đo đạc và robot thu hoạch, giúp cảnh báo bệnh hại nhanh chóng, tối ưu sử dụng nước – dinh dưỡng và cung cấp dữ liệu chính xác cho người nông dân. Tuy nhiên, TS Vân cũng chỉ ra rào cản lớn về chi phí triển khai và thiếu nhân lực am hiểu công nghệ tại khu vực nông thôn.

Từ thực tế đặc thù của nông hộ Việt Nam, ông Chang SeHun – Giám đốc điều hành SNE Company – đưa ra hướng tiếp cận khả thi hơn: chuyển đổi số dữ liệu hiện có (DX) trước khi tiến lên ứng dụng AI chuyên sâu (AX). Ông cho biết chi phí xây dựng một mô hình “smart farm” có thể lên tới 3 tỷ đồng, vượt quá khả năng của phần lớn nông dân. Hiện dưới 4% nông hộ đạt chứng nhận VietGAP, trong khi đa số nhật ký canh tác vẫn được ghi chép thủ công. Để giải quyết bài toán này, SNE đề xuất nền tảng AI dưới dạng dịch vụ (AI SaaS) chi phí thấp, có thể vận hành trong mô hình canh tác ngoài trời mà không cần đầu tư hệ thống IoT đắt đỏ.

Giải pháp trọng tâm là sử dụng AI-OCR để số hóa hoàn toàn nhật ký viết tay – bước nền tảng trong chuyển đổi dữ liệu. Khi dữ liệu được đưa vào “hồ dữ liệu” (Data Lake), các thuật toán AI có thể phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định. Theo ông Chang, hệ thống của SNE có khả năng dự báo giá nông sản với độ chính xác hơn 92%, dự báo sản lượng dựa trên dữ liệu vệ tinh, thậm chí đánh giá sinh trưởng cây trồng từ hình ảnh chụp bằng điện thoại. Các giải pháp này đang được thử nghiệm tại Lâm Đồng (sầu riêng), Bắc Giang (dưa lưới), Đồng Nai (dứa), đồng thời SNE cũng hợp tác với IAS và hệ thống WinMart.

Hội thảo cho thấy sự đồng thuận cao về nhu cầu cấp bách phải đưa AI và chuyển đổi số vào nông nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên, thay vì các mô hình “smart farm” hiện đại nhưng chi phí lớn, hướng đi phù hợp hơn với điều kiện thực tế là tập trung số hóa dữ liệu canh tác, chuẩn hóa thông tin vụ mùa, rồi dùng AI để phân tích dữ liệu lớn nhằm đưa ra dự báo và tối ưu sản xuất. Cách tiếp cận này được kỳ vọng giúp cải thiện truy xuất nguồn gốc, nâng hiệu quả kinh tế cho nông hộ nhỏ lẻ, giảm rủi ro và từng bước hình thành nền nông nghiệp chính xác, thông minh và bền vững.

Đỗ Khuyến