Tạ Kim Sen
Trường Đại học Điện Lực
(Quanlynhanuoc.vn) – Trong bối cảnh nông nghiệp Việt Nam đang chuyển mình mạnh mẽ theo hướng nông nghiệp công nghệ cao và nông nghiệp thông minh, ngành Nông nghiệp ngày càng chịu ảnh hưởng nặng nề từ biến đổi khí hậu, sâu bệnh và những tiêu chuẩn khắt khe hơn về chất lượng an toàn thực phẩm. Việc đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào sản xuất nông nghiệp đang mở ra cơ hội đột phá rõ rệt về năng suất, chất lượng sản phẩm, bảo vệ môi trường và khả năng cạnh tranh trên thị trường toàn cầu. Qua việc nhìn nhận thực tế triển khai, bài viết phân tích tiềm năng, lợi ích thiết thực, đồng thời, chỉ rõ những rào cản còn tồn tại, từ đó, đưa ra các định hướng chính sách và khuyến nghị cụ thể nhằm thúc đẩy AI được áp dụng rộng rãi, sâu hơn trong nông nghiệp Việt Nam.
Từ khóa: Chuyển đổi số; trí tuệ nhân tạo (AI); nông nghiệp số; dự báo năng suất; dịch hại; phân loại nông sản.
1. Đặt vấn đề
Nông nghiệp từ lâu đã là trụ cột kinh tế của Việt Nam, bảo đảm an ninh lương thực quốc gia, tạo việc làm và thu nhập cho hàng chục triệu người dân nông thôn, đồng thời là nguồn lực quan trọng cho xuất khẩu và phát triển vùng quê. Tuy nhiên, ngành Nông nghiệp vẫn đang phải đối diện với hàng loạt khó khăn chồng chéo: ruộng đất nhỏ lẻ, manh mún; thời tiết biến đổi khó lường; sâu bệnh diễn biến phức tạp; giá phân bón, thuốc bảo vệ thực vật liên tục biến động; áp lực ngày càng lớn về chất lượng, an toàn thực phẩm và truy xuất nguồn gốc để đáp ứng cả thị trường trong nước lẫn các tiêu chuẩn khắt khe của quốc tế.
Chính trong bối cảnh đó, chuyển đổi số – mà trọng tâm là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang được kỳ vọng trở thành “chìa khóa vàng” để đưa nông nghiệp Việt Nam tiến tới mô hình nông nghiệp thông minh và nông nghiệp chính xác. Nhờ AI kết hợp với drone, vệ tinh, cảm biến, các công nghệ học máy và người nông dân cùng các cơ quan quản lý có thể dự đoán chính xác hơn, theo dõi sát sao đồng ruộng, đưa ra quyết định nhanh và tối ưu, từ đó giảm thiểu rủi ro, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất.
2. Thực trạng và kết quả ứng dụng AI ở Việt Nam
2.1. Dự báo năng suất và giám sát mùa vụ bằng viễn thám và AI
Viễn thám kết hợp AI đang trở thành một trong những công cụ hiệu quả nhất để nâng cao khả năng dự báo năng suất và giám sát mùa vụ trong bối cảnh nông nghiệp Việt Nam chịu nhiều tác động từ biến đổi khí hậu, biến động thị trường và tình trạng sản xuất nhỏ lẻ. AI cho phép phân tích chuỗi ảnh vệ tinh dài hạn, phát hiện biến động sinh trưởng, mô phỏng đường cong phát triển cây trồng và dự báo năng suất ở mức độ chi tiết theo từng thửa ruộng.
Chuyển đổi từ giám sát thủ công sang phân tích theo thời gian thực: các chỉ số viễn thám, như: NDVI, EVI, độ ẩm đất, nhiệt độ bề mặt đất được AI xử lý để tạo thành “dòng dữ liệu sinh trưởng” của cây trồng theo thời gian. AI không chỉ đo lường sự thay đổi trong màu sắc và cấu trúc tán lá mà còn phân tích tính đồng đều của ruộng, mức độ phục hồi sau stress và các tín hiệu bất thường như khô hạn, ngập úng, phèn hoặc sâu bệnh. Nhờ đó, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo sớm từ 10 – 20 ngày, giúp nông dân xử lý kịp thời và giảm thiểu rủi ro mùa vụ.
AI hiện cho phép tạo ra bản đồ năng suất dự báo theo từng giai đoạn sinh trưởng. Bản đồ này cung cấp thông tin về khu vực năng suất cao/thấp, điểm stress sinh lý, tốc độ phát triển của các vùng sinh trưởng không đồng đều. Đặc biệt, đối với lúa và cây ăn trái, các nền tảng AI có thể dự báo năng suất trước thu hoạch 20 – 30 ngày, hỗ trợ doanh nghiệp chế biến và địa phương chủ động trong điều tiết thị trường, hạn chế tình trạng “được mùa rớt giá”.
Trong vài năm gần đây, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với công nghệ viễn thám đã được triển khai ngày càng rộng rãi trong nông nghiệp Việt Nam và bước đầu chứng minh tính khả thi cũng như hiệu quả thực tiễn. Tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, một số hệ thống giám sát cây lúa dựa trên ảnh vệ tinh đã được ứng dụng để theo dõi diện tích gieo trồng, mức độ ngập úng, hạn hán và diễn biến sinh trưởng cây trồng theo tuần, qua đó hỗ trợ công tác quản lý mùa vụ và ra quyết định sản xuất kịp thời. Trên cơ sở tích hợp dữ liệu ảnh vệ tinh với các mô hình học máy, một số hợp tác xã và doanh nghiệp nông nghiệp đã xây dựng bản đồ stress nước và sinh trưởng cây trồng, phục vụ điều chỉnh lịch tưới tiêu và bón phân theo không gian canh tác, góp phần tối ưu sử dụng vật tư đầu vào và nâng cao hiệu quả sản xuất.
Ở khu vực Tây Nguyên, công nghệ AI kết hợp dữ liệu viễn thám và ảnh drone đã được nghiên cứu và áp dụng trong giám sát cây công nghiệp lâu năm, đặc biệt là cà phê. Các mô hình dự báo năng suất dựa trên chỉ số thực vật như NDVI, LAI và FAPAR cho thấy khả năng phản ánh tương đối chính xác mật độ quả, tình trạng sinh trưởng và năng suất tiềm năng của cây cà phê, qua đó hỗ trợ doanh nghiệp và người trồng cà phê chủ động hơn trong quản lý vườn cây, nhất là trong giai đoạn ra hoa – kết trái. Đồng thời, AI còn được sử dụng để phân tích độ che phủ tán lá và mức độ suy thoái đất bazan, cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho công tác tái canh cà phê theo hướng bền vững. Tại miền Đông Nam Bộ, một số mô hình thí điểm đã ứng dụng AI để phân tích ảnh chụp từ điện thoại thông minh nhằm nhận diện kích thước tán cây, mật độ trái và mức độ sâu bệnh trên các loại cây ăn trái có giá trị kinh tế cao như sầu riêng và xoài. Các báo cáo phân tích tự động từ hệ thống AI giúp nông dân đưa ra quyết định phù hợp về cắt tỉa, bón phân và thời điểm thu hoạch, góp phần nâng cao tính chính xác trong quản lý vườn cây và chất lượng nông sản.
Bên cạnh các mô hình cụ thể theo vùng, nhiều startup công nghệ nông nghiệp tại Việt Nam đã phát triển các nền tảng tích hợp phân tích ảnh vệ tinh, ảnh chụp smartphone, nhật ký canh tác số và mô hình học máy để dự báo năng suất và hỗ trợ quản lý sản xuất. Các nghiên cứu và báo cáo thị trường cho thấy việc ứng dụng AI và viễn thám trong nông nghiệp chính xác có tiềm năng giảm thiểu rủi ro do biến động thời tiết và dịch bệnh, tối ưu hóa sử dụng phân bón và nước tưới theo vùng sinh thái, đồng thời nâng cao độ chính xác trong dự báo sản lượng phục vụ hoạt động thu mua, chế biến và truy xuất nguồn gốc nông sản. Những kết quả bước đầu này cho thấy AI và viễn thám đang dần trở thành công cụ quan trọng trong tiến trình chuyển đổi số nông nghiệp ở Việt Nam, đặc biệt tại các vùng sản xuất hàng hóa tập trung
Trong thời gian tới, khi Bộ Nông nghiệp và Môi trường triển khai cơ sở dữ liệu đất đai, cây trồng quốc gia, sự kết hợp giữa viễn thám và AI sẽ trở thành nền tảng của mô hình nông nghiệp chính xác, góp phần hiện đại hóa ngành Nông nghiệp Việt Nam và nâng cao năng lực cạnh tranh của nông sản trên thị trường quốc tế.
2.2. Ứng dụng AI trong phòng trừ dịch hại
Sự gia tăng của sâu bệnh và dịch hại đang là thách thức lớn cho sản xuất nông nghiệp. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng AI vào giám sát – dự báo – quản lý dịch hại không chỉ là xu hướng công nghệ mà còn là giải pháp quan trọng giúp ngành Nông nghiệp Việt Nam tiến tới sản xuất thông minh, an toàn và bền vững.
AI cho phép phân tích đồng thời nhiều nguồn dữ liệu khác nhau: ảnh vệ tinh, ảnh drone, cảm biến IoT đặt tại ruộng, hình ảnh từ camera cố định hoặc điện thoại thông minh của nông dân. Các mô hình học sâu có thể nhận diện triệu chứng sâu bệnh trên lá, thân, quả từ những thay đổi nhỏ nhất của màu sắc, cấu trúc bề mặt đến các tổn thương do côn trùng hoặc vi sinh vật gây ra. Với khả năng “học” từ hàng chục nghìn mẫu bệnh, hệ thống AI thường đạt độ chính xác cao hơn con mắt thường, giúp nông dân phát hiện sớm tình trạng bất thường trước khi bệnh lan rộng. Điều này giúp đưa ra cảnh báo sớm theo từng vùng sản xuất, từng thửa ruộng, hoặc từng loại cây trồng. Thay vì sử dụng thuốc bảo vệ thực vật theo thói quen, nông dân có thể dựa vào phân tích AI để quyết định thời điểm, liều lượng và biện pháp phòng trừ tối ưu giảm chi phí, hạn chế ô nhiễm môi trường và nâng cao an toàn thực phẩm.
Tại Việt Nam, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia đã triển khai hệ thống dự báo thời tiết chi tiết, cung cấp thông tin về nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và hướng gió theo từng giờ, hỗ trợ nông dân lập kế hoạch canh tác phù hợp với điều kiện thời tiết, đặc biệt là phòng tránh mưa trái mùa và phòng trừ sâu bệnh. Đặc biệt, năm 2018, ứng dụng 2Nông với giao diện thân thiện, hiện đại, dễ sử dụng, được phát triển như một thư viện nông nghiệp trực tuyến khổng lồ, nơi mà các quy trình canh tác khoa học của nông nghiệp toàn thế giới được lựa chọn phù hợp với khí hậu, thổ nhưỡng của Việt Nam1.
Những năm gần đây đã xuất hiện nhiều mô hình ứng dụng AI trong phòng trừ dịch hại, dù còn ở quy mô chưa đồng đều giữa các vùng. Một số startup công nghệ nông nghiệp đã phát triển ứng dụng AI nhận diện sâu bệnh trên lúa, bưởi, vải, sầu riêng, cà phê… chỉ bằng một bức ảnh chụp từ điện thoại; đồng thời gợi ý cách xử lý theo từng mức độ. Tại một số vùng sản xuất lúa tập trung ở Đồng bằng sông Cửu Long, các hợp tác xã đã thử nghiệm và bước đầu áp dụng hệ thống camera kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm giám sát sự xuất hiện và mật độ của một số đối tượng dịch hại chủ yếu như sâu cuốn lá, ốc bươu vàng và các bệnh hại rễ. Thông qua cơ chế theo dõi liên tục và cảnh báo sớm, các hệ thống này hỗ trợ người sản xuất điều chỉnh biện pháp phòng trừ theo hướng xử lý đúng thời điểm và đúng đối tượng, qua đó góp phần giảm đáng kể lượng thuốc bảo vệ thực vật sử dụng so với phương thức canh tác truyền thống.
Trong canh tác cây ăn trái ở Tây Nguyên và Đông Nam Bộ, AI kết hợp với bẫy thông minh (smart trap) ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Các bẫy này tích hợp camera và cảm biến, tự động đếm và phân loại côn trùng gây hại như ruồi đục quả, sâu vẽ bùa, bọ xít muỗi… Các thuật toán AI phân tích hình ảnh theo thời gian thực, từ đó gửi tín hiệu cảnh báo đến điện thoại của nông dân hoặc cán bộ kỹ thuật. Nhiều mô hình trình diễn cho thấy giải pháp này giúp dự báo sớm các đợt tăng mật độ sâu hại, giảm công lao động và nâng độ chính xác trong giám sát dịch hại so với phương pháp truyền thống.
Đối với cây lúa, một số trung tâm nghiên cứu trong nước đã bắt đầu thử nghiệm hệ thống AI dự báo sự phát sinh của rầy nâu, bệnh đạo ôn, bệnh khô vằn dựa trên ảnh viễn thám và dữ liệu cảm biến tại đồng ruộng. Các mô hình đã bước đầu cho kết quả tích cực, hỗ trợ cơ quan chuyên môn đưa ra thông báo phòng trừ tập trung, tránh tình trạng phun thuốc tràn lan hoặc phun theo kinh nghiệm.
Nhìn chung, việc ứng dụng AI trong phòng trừ dịch hại tại Việt Nam đang dịch chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn ứng dụng thực tế trong các vùng trồng tập trung. Khi hệ thống dữ liệu nông nghiệp quốc gia được hoàn thiện, kết hợp với cảm biến IoT và bản đồ số hóa thửa ruộng, AI sẽ trở thành công cụ quan trọng trong chiến lược phòng trừ dịch hại thông minh, giúp giảm phụ thuộc hóa chất, bảo vệ môi trường và nâng cao giá trị nông sản Việt Nam.
2.3. Ứng dụng AI trong phân loại, đánh giá chất lượng nông sản
Phân loại, đánh giá chất lượng nông sản là khâu then chốt bảo đảm tính đồng nhất, nâng cao giá trị thương mại và đáp ứng các tiêu chuẩn thị trường trong nước và xuất khẩu. Những năm gần đây, sự kết hợp giữa AI, thị giác máy tính (computer vision), học sâu (deep learning) và cảm biến quang phổ đã tạo ra bước tiến mới cho phép phân loại nông sản với độ chính xác cao, xử lý khối lượng lớn trong thời gian ngắn và vận hành liên tục 24/7 mà không phụ thuộc vào kỹ năng lao động.
Các kỹ thuật phổ biến trong hệ thống phân loại đánh giá chất lượngthông minh hiện nay gồm: (1) Nhận dạng hình ảnh dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) để đánh giá ngoại hình (màu sắc, kích thước, mức độ tổn thương); (2) Mô hình học sâu kết hợp camera hyperspectral nhằm phân tích các đặc tính bên trong như độ khô, hàm lượng đường, mức độ nhiễm nấm; (3) Thuật toán phát hiện khiếm khuyết vi mô (micro-defect detection) cho các loại quả có giá trị cao như xoài, dừa, thanh long, sầu riêng. Các hệ thống hiện đại còn tích hợp dây chuyền tự động hóa, giúp nông sản được đưa vào, phân luồng, đóng gói theo từng cấp chất lượng mà không cần can thiệp thủ công.
Trong bối cảnh Việt Nam đẩy mạnh chuyển đổi số nông nghiệp giai đoạn 2021 – 2027, công nghệ phân loại nông sản bằng AI bắt đầu xuất hiện mạnh ở các vùng sản xuất hàng hóa lớn, như: Đồng Tháp, Lâm Đồng, Sơn La và vùng Tây Nguyên. Các doanh nghiệp chế biến, xuất khẩu trái cây đã thử nghiệm mô hình camera AI kết hợp băng chuyền để phân loại xoài, mít và sầu riêng theo cấp độ thương phẩm. Với quả xoài, AI giúp nhận diện độ chín dựa trên phổ màu và hình dạng, đồng thời phát hiện các vết thâm nhỏ mà mắt thường khó thấy. Điều này đặc biệt quan trọng đối với xuất khẩu sang Nhật Bản, Hàn Quốc hay Australia, nơi yêu cầu đồng đều về màu vỏ và tình trạng bề mặt rất nghiêm ngặt.
Trong những năm gần đây, một số hợp tác xã và cơ sở sản xuất – sơ chế rau củ ở các địa phương đã bước đầu thử nghiệm và ứng dụng hệ thống camera độ phân giải cao kết hợp trí tuệ nhân tạo trong công đoạn phân loại và đánh giá chất lượng sản phẩm. Các hệ thống này cho phép tự động nhận diện kích cỡ, hình dạng và mức độ tươi của rau củ dựa trên phân tích hình ảnh, qua đó hỗ trợ phân loại nhanh và đồng đều hơn so với phương pháp thủ công.
Theo báo cáo của các doanh nghiệp cung cấp giải pháp và tổng hợp từ các mô hình ứng dụng AI trong chuỗi giá trị nông sản, việc áp dụng công nghệ phân loại tự động bằng AI giúp rút ngắn đáng kể thời gian phân loại, đồng thời giảm tỷ lệ sai lệch chất lượng trong khâu đóng gói và giao hàng, góp phần hạn chế tình trạng đơn hàng bị trả lại trong các kênh phân phối hiện đại. Trong ngành cà phê, một số cơ sở rang – xay ứng dụng AI để phân loại hạt theo mức độ lỗi và màu sắc sau chế biến ướt, giúp tăng đồng đều mẻ rang và nâng cao chất lượng sản phẩm đặc sản.Đáng chú ý, hệ thống phân loại sầu riêng phục vụ xuất khẩu chính ngạch sang Trung Quốc đang được quan tâm mạnh. Nhiều doanh nghiệp đã triển khai giải pháp thị giác máy tính để xác định độ chín sinh lý, đánh giá hình thái và phát hiện nứt vỏ. Điều này giúp hạn chế tình trạng lô hàng bị trả về do quả chín không đồng đều – một vấn đề kéo dài nhiều năm khi phụ thuộc vào đánh giá thủ công.
Ở quy mô nhỏ hơn, các startup Việt Nam đang phát triển ứng dụng AI trên điện thoại thông minh cho nông dân và hợp tác xã. Chỉ với camera smartphone, người dùng có thể chụp ảnh quả thanh long, chuối hay dưa và nhận được kết quả phân loại sơ bộ, bao gồm cấp chất lượng, chỉ số màu sắc, độ tổn thương và gợi ý đóng gói phù hợp. Mô hình này phù hợp cho vùng sản xuất nhỏ lẻ, giúp tiêu chuẩn hóa bước đầu trước khi đưa sản phẩm vào các trung tâm đóng gói lớn.
3. Đánh giá tiềm năng, lợi ích và hạn chế ứng dụng AI trong nông nghiệp
3.1 Tiềm năng, lợi ích của AI trong nông nghiệp
AI không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ kỹ thuật mà còn là giải pháp chiến lược giúp chuyển đổi nông nghiệp truyền thống thành nông nghiệp thông minh, bền vững và hiệu quả.
(1) Tăng năng suất và ổn định sản xuất: thông qua các hệ thống cảnh báo sớm về sâu bệnh, dịch hại và stress do điều kiện tự nhiên, nông dân có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa kịp thời, từ đó giảm thiệt hại mùa vụ đáng kể. Hơn nữa, AI còn hỗ trợ tối ưu hóa quy trình tưới tiêu, bón phân và chăm sóc cây trồng theo từng giai đoạn sinh trưởng, giúp năng suất không chỉ tăng mà còn ổn định theo mùa vụ. Chẳng hạn, tại Thanh Hóa, một số mô hình nông dân ứng dụng hệ thống dự báo AI cho lúa và ngô đã thấy năng suất tăng trung bình 10 – 15% so với phương pháp canh tác truyền thống, đồng thời giảm tỷ lệ thất thu do sâu bệnh2.
(2) Giảm chi phí, tiết kiệm tài nguyên và hướng tới nông nghiệp bền vững: AI đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng tài nguyên hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu vi mô về đất, nước và nhu cầu dinh dưỡng của cây trồng, các hệ thống AI giúp nông dân xác định lượng phân bón, nước tưới và thuốc bảo vệ thực vật cần thiết một cách chính xác, tránh lãng phí và ô nhiễm môi trường. Việc áp dụng AI trong phòng trừ dịch hại theo phương pháp “phân vùng chính xác” còn giúp giảm sử dụng hóa chất đại trà, vừa tiết kiệm chi phí vừa bảo vệ hệ sinh thái. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới nền nông nghiệp xanh tại Việt Nam, nơi mà vấn đề ô nhiễm môi trường từ phân bón, thuốc bảo vệ thực vật vẫn còn là thách thức lớn.
(3) Nâng cao chất lượng và giá trị nông sản: AI cải thiện chất lượng sản phẩm, như qua các hệ thống camera thông minh kết hợp với thuật toán học sâu có khả năng phân loại nông sản theo kích thước, màu sắc, độ chín, thậm chí nhận diện các khuyết tật nhỏ mà mắt thường khó thấy. Nhờ đó, sản phẩm đạt độ đồng đều cao, phù hợp với yêu cầu xuất khẩu, dễ dàng truy xuất nguồn gốc và nâng cao giá trị trên thị trường. Ví dụ, trong ngành thanh long, nhãn hay cà phê ở Việt Nam, một số doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai camera AI để sàng lọc trái đạt tiêu chuẩn xuất khẩu, giúp tăng giá bán và giảm tỷ lệ trả hàng do chất lượng không đồng đều.
(4) Hỗ trợ nông dân quy mô nhỏ và hộ gia đình: cho phép nông dân nhận được các khuyến cáo về thời điểm gieo trồng, tưới tiêu, bón phân hay phòng trừ dịch hại mà không cần đầu tư máy móc đắt tiền. Đây là bước tiến quan trọng trong việc giảm khoảng cách giữa nông nghiệp công nghệ cao và sản xuất nhỏ lẻ truyền thống, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất trên toàn quốc.
(5) Hỗ trợ quản lý, hoạch định chính sách và chuỗi cung ứng nông nghiệp: AI không chỉ hỗ trợ nông dân mà còn là công cụ đắc lực cho các cơ quan quản lý, doanh nghiệp chế biến và xuất khẩu. Dữ liệu lớn từ các cảm biến, drone, vệ tinh và hệ thống dự báo AI cung cấp thông tin chính xác về năng suất, chất lượng và rủi ro mùa vụ. Nhờ đó, các đơn vị có thể lập kế hoạch sản xuất, dự trữ, vận chuyển và tiêu thụ nông sản hiệu quả hơn, giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa sản phẩm. Đồng thời, các cơ quan quản lý nhà nước có thể sử dụng dữ liệu này để xây dựng chính sách hỗ trợ nông dân, dự đoán rủi ro thiên tai và dịch bệnh, bảo đảm an toàn lương thực và phát triển nông nghiệp bền vững.
3.2. Hạn chế, thách thức và rào cản của AI trong nông nghiệp
Hầu hết các giải pháp AI đều cần mạng Internet ổn định, nguồn điện liên tục và khả năng truyền tải dữ liệu thời gian thực. Tuy nhiên, ở những khu vực nông thôn, đặc biệt miền núi, vùng sâu vùng xa, đường truyền chập chờn, mất điện thường xuyên, khiến việc kết nối cảm biến, flycam, camera giám sát với trung tâm xử lý dữ liệu trở nên khó khăn, thậm chí bất khả thi trong nhiều thời điểm. Ngoài ra, việc đầu tư một hệ thống giám sát bằng drone + AI, cảm biến đất, camera phân loại tự động hoặc nền tảng dự báo dịch bệnh có thể tốn từ vài chục đến vài trăm triệu đồng là con số quá lớn với hộ nông dân chỉ có vài sào ruộng.
AI chỉ “thông minh” khi được huấn luyện trên khối dữ liệu lớn (Big Data), chất lượng cao và liên tục cập nhật. Tại Việt Nam, thông tin về đất đai, lịch sử mùa vụ, diễn biến sâu bệnh, thời tiết vi mô… vẫn nằm rải rác ở từng địa phương, định dạng khác nhau, nhiều nơi còn ghi chép tay, do vậy thiếu dữ liệu sạch và dữ liệu lịch sử dài hạn khiến độ chính xác của các mô hình AI còn thấp. Hiện chưa có quy định rõ ràng về quyền sở hữu dữ liệu nông nghiệp, trách nhiệm khi dự báo sai gây thiệt hại, bảo mật thông tin vị trí ruộng đồng hay tiêu chuẩn kỹ thuật cho drone nông nghiệp, cảm biến IoT…
Dù tiềm năng rất lớn, song AI có hoạt động hiệu quả không, còn phụ thuộc vào các yếu tố: hạ tầng yếu, kỹ năng thấp, chi phí, dữ liệu và chính sách. Do vậy, chỉ khi có sự phối hợp chặt chẽ giữa Nhà nước, doanh nghiệp công nghệ và chính người nông dân để từng bước tháo gỡ các “điểm nghẽn” này, AI mới thực sự trở thành công cụ mạnh mẽ giúp nông nghiệp Việt Nam bứt phá bền vững trong thập kỷ tới.
4. Một số giải pháp và định hướng
Một là, hoàn thiện hạ tầng kỹ thuật và kết nối. Điều này giúp thiết bị cảm biến, drone, camera giám sát và các trạm quan trắc hoạt động liên tục, truyền dữ liệu thời gian thực về trung tâm xử lý, trong đó triển khai thiết bị IoT thông minh, gồm: cảm biến độ ẩm, nhiệt độ, pH đất, máy đo chất lượng nước, giúp nông dân giám sát điều kiện sinh trưởng chính xác. Các dữ liệu này là nền tảng để AI dự báo năng suất, phát hiện dịch bệnh và đưa ra khuyến cáo chăm sóc cây trồng; xây dựng trung tâm xử lý dữ liệu và điện toán đám mây nhằm giúp lưu trữ, phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu nông nghiệp, từ đó, cải thiện độ chính xác mô hình AI. Việc sử dụng điện toán đám mây (Cloud Computing) còn giúp giảm chi phí đầu tư hạ tầng cho nông dân và doanh nghiệp vừa.
Hai là, nâng cao năng lực con người và đào tạo. Cần đào tạo và tổ chức các khóa học ngắn hạn về sử dụng phần mềm AI, đọc kết quả dự báo và áp dụng vào sản xuất thực tế cho nông dân. Chú trọng phát triển đội ngũ chuyên gia AI nông nghiệp (kỹ sư dữ liệu, chuyên gia phân tích, lập trình viên, kết hợp với cán bộ khuyến nông) để bảo đảm AI được triển khai và vận hành hiệu quả. Tạo mạng lưới hỗ trợ kỹ thuật tại địa phương nhằm hướng dẫn, giải đáp thắc mắc và sửa lỗi khi nông dân gặp khó khăn trong quá trình sử dụng AI. Đào tạo và hướng dẫn kỹ thuật là yếu tố quyết định để AI không chỉ là công nghệ “xa vời” mà trở thành công cụ thực tế, hữu ích cho nông dân
Ba là, chuẩn hóa, quản lý và chia sẻ dữ liệu nông nghiệp. AI chỉ hiệu quả khi dựa trên dữ liệu chính xác và đồng bộ. Do đó, cần xây dựng cơ sở dữ liệu nông nghiệp quốc gia ghi nhận đầy đủ các thông tin về mùa vụ, cây trồng, đất đai, thời tiết, dịch hại, năng suất, chất lượng nông sản và phải được cập nhật liên tục, thường xuyên. Việc ứng dụng nền tảng dữ liệu mở cho phép các ứng dụng AI khác nhau chia sẻ dữ liệu, tạo ra hệ sinh thái thông minh liên kết giữa nhà nông, doanh nghiệp và cơ quan quản lý; đồng thời, hỗ trợ nông dân nhỏ lẻ trong việc thu thập dữ liệu, có hướng dẫn trực quan, giúp nông dân nhập dữ liệu về sinh trưởng cây trồng, dịch hại và năng suất.
Bốn là, hỗ trợ chính sách và cơ chế tài chính. Chính phủ và các địa phương cần triển khai chính sách hỗ trợ vốn vay, cho thuê thiết bị AI hoặc giảm thuế cho các doanh nghiệp và hợp tác xã ứng dụng công nghệ thông minh. Trong đó, xây dựng khung pháp lý và tiêu chuẩn, bao gồm quyền sở hữu dữ liệu, bảo mật thông tin, trách nhiệm khi dự báo sai và tiêu chuẩn vận hành thiết bị AI; khuyến khích liên kết chuỗi giá trị, kết nối nông dân, doanh nghiệp chế biến, xuất khẩu để cùng ứng dụng AI trong quản lý sản xuất, bảo đảm chất lượng và tối ưu hóa logistics.
Năm là, phát triển mô hình AI thích ứng với điều kiện Việt Nam. Phát triển mô hình dự báo và phân loại nông sản theo từng vùng, loại cây trồng và quy mô hộ nông dân, thay vì áp dụng chung mô hình quốc tế không phù hợp. Ứng dụng AI trong quản lý rủi ro; hợp tác giữa trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp phát triển ứng dụng AI thực tiễn, thử nghiệm tại vùng sản xuất thật và chuyển giao công nghệ; đồng thời, xây dựng các nền tảng AI mở, cho phép nông dân, doanh nghiệp nhỏ tiếp cận, thử nghiệm và đóng góp dữ liệu để cải thiện mô hình AI liên tục.
Việc triển khai đồng bộ các giải pháp trên sẽ giúp Việt Nam vượt qua các rào cản hiện tại, đồng thời tận dụng AI để nâng cao năng suất, chất lượng và giá trị nông sản. AI không chỉ là công cụ kỹ thuật mà còn là động lực chiến lược thúc đẩy chuyển đổi số nông nghiệp, hướng tới nền nông nghiệp thông minh, bền vững và hội nhập quốc tế.
5. Kết luận
AI đang mở ra một kỷ nguyên mới cho nông nghiệp Việt Nam, từ việc dự báo năng suất, theo dõi sức khỏe cây trồng, phòng trừ dịch hại, đến phân loại, đánh giá chất lượng nông sản và quản lý chuỗi cung ứng. Qua nghiên cứu và đánh giá, có thể thấy rằng AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí, tiết kiệm tài nguyên mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc hướng tới nông nghiệp bền vững, thân thiện với môi trường và nâng cao giá trị xuất khẩu. Những lợi ích này đặc biệt quan trọng đối với các hộ nông dân quy mô nhỏ, giúp họ tiếp cận công nghệ mà không cần đầu tư lớn, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý, doanh nghiệp hoạch định chính sách và chiến lược phát triển hiệu quả.
Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, cần có giải pháp đồng bộ và chiến lược dài hạn. Việc hoàn thiện hạ tầng số, phát triển cơ sở dữ liệu, chuẩn hóa và chia sẻ thông tin, nâng cao năng lực con người, xây dựng cơ chế tài chính và pháp lý hỗ trợ, kết hợp với các mô hình AI thích ứng địa phương và hợp tác giữa Nhà nước, doanh nghiệp, viện nghiên cứu và nông dân là chìa khóa thành công. Việc triển khai thí điểm tại các vùng trọng điểm, kết hợp đào tạo, tư vấn kỹ thuật và hỗ trợ tài chính, sẽ giúp tạo ra mô hình nhân rộng hiệu quả, phù hợp với đặc điểm sản xuất nông nghiệp Việt Nam. Chính vì vậy, nếu được triển khai một cách đồng bộ, phù hợp với điều kiện thực tiễn và hỗ trợ bởi chính sách rõ ràng, AI có thể trở thành trụ cột quan trọng trong xây dựng nền nông nghiệp thông minh, bền vững, cạnh tranh trên thị trường quốc tế và góp phần vào phát triển kinh tế – xã hội của Việt Nam,
Chú thích:
1. Phân bón Cà Mau ra mắt AI tính năng chẩn đoán sâu bệnh trên ứng dụng 2 nông. https://www.pvcfc.com.vn/phan-bon-ca-mau-ra-mat-ai-tinh-nang-chan-doan-sau-benh-tren-ung-dung-2nong
2. Ứng dụng công nghệ vào sản xuất nông nghiệp. https://baothanhhoa.vn/ung-dung-cong-nghe-vao-san-xuat-nong-nghiep-188890.htm
Tài liệu tham khảo:
1. Ban Chấp hành Trung ương Đảng (2022). Nghị quyết số 19-NQ/TW ngày 16/6/2022 về phát triển nông nghiệp, nông dân và nông thôn đến năm 2030, tầm nhìn 2045.
2. Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (2023). Quyết định số 296/QĐ-BNN-KHCN ngày 16/01/2023 phê duyệt Chiến lược phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo ngành Nông nghiệp và phát triển nông thôn đến 2030, tầm nhìn đến năm 2050.
3. Phan Thi Huyen (2025). Advancing sustainable agriculture in Vietnam through biotechnology and artificial intelligence. Tạp chí Khoa học Đại học Công Thương, 25(S2), 26–46. https://doi.org/10.62985/j.huit_ojs.vol25.noS2_ICA.214
4. Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 150/QĐ-TTg ngày 28/01/2022 phê duyệt Chiến lược phát triển nông nghiệp và nông thôn bền vững giai đoạn 2021 – 2030, tầm nhìn đến năm 2050.
5. Phát triển nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao. https://mst.gov.vn/phat-trien-nong-nghiep-ung-dung-cong-nghe-cao-197151917.htm
6. Chẩn đoán sâu bệnh trên ứng dụng 2 nông. https://vnexpress.net/chan-doan-sau-benh-tren-ung-dung-2nong-4828875.html
7. Giảm chi phí tăng năng suất nhờ ứng dụng bản tin thời tiết nông vụ. https://nongnghiepmoitruong.vn/giam-chi-phi-tang-nang-suat-nho-ung- dung-ban-tin-thoi-tiet-nong-vu-d409946.html
8. OECD (2025). Viet Nam: Agricultural Policy Monitoring and Evaluation 2025. OECD Publishing.
9. TMA Solutions (2024). T‑Pest: Smart Agriculture with AI, IoT, and GIS for Rice Pest Control. TMA Solutions News.
10. The Future of Smart Farming: How AI Helps Vietnamese Farmers Increase Productivity. https://www.tmasolutions.com/insights/the-future-of-smart-farming-how-ai-helps-vietnamese-farmers-increase-productivity
11. University of Southern Queensland & Vietnam National Space Center (2025). Satellites and AI put crop insights in farmers’ hands. UniSQ News.
