1. Giới thiệu

Bối cảnh toàn cầu

Nông nghiệp toàn cầu đang đối mặt với các thách thức lớn như biến đổi khí hậu, thiếu hụt lao động, và nhu cầu gia tăng về sản lượng để đáp ứng sự gia tăng dân số toàn cầu. Trong bối cảnh đó, nông nghiệp thông minh, dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI), đang trở thành xu hướng tất yếu để giải quyết các vấn đề này. AI cho phép tối ưu hóa các hoạt động canh tác, từ quản lý nước, đất, phân bón đến việc dự đoán mùa vụ và phòng chống sâu bệnh. Hơn nữa, AI còn hỗ trợ tự động hóa nhiều quy trình như gieo trồng, thu hoạch và vận hành chuỗi cung ứng [1][2]. Việc sử dụng AI giúp giảm thiểu lãng phí tài nguyên, tăng hiệu quả sản xuất và đảm bảo tính bền vững cho nền nông nghiệp toàn cầu [3].

Vấn đề cần giải quyết

Sự phát triển của AI trong nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện năng suất và bền vững của ngành. Các hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn từ các nguồn khác nhau như thời tiết, điều kiện đất đai, và sức khỏe cây trồng, giúp đưa ra các quyết định chính xác hơn trong quản lý tài nguyên. Các công nghệ AI cũng giúp giảm thiểu rủi ro về dịch bệnh và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên như nước và phân bón [2][3]. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ dự báo các điều kiện thời tiết xấu, giúp người nông dân chuẩn bị tốt hơn và giảm thiểu thiệt hại từ biến đổi khí hậu.

Mục tiêu của bài viết

Bài viết này nhằm mục tiêu phân tích và so sánh việc ứng dụng AI trong nông nghiệp thông minh tại Ấn Độ – một quốc gia đang phát triển có nhiều nét tương đồng với Việt Nam. Ấn Độ đã có nhiều thành tựu đáng kể trong việc sử dụng AI để tăng cường sản lượng và tính bền vững trong nông nghiệp. Nghiên cứu này sẽ rút ra các bài học kinh nghiệm từ Ấn Độ và đề xuất những giải pháp mà Việt Nam có thể áp dụng để nâng cao hiệu quả sản xuất và phát triển nông nghiệp bền vững.

2. Tổng quan về nông nghiệp thông minh và vai trò của AI

(1) Nông nghiệp thông minh là gì?

Nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture) là một phương pháp canh tác hiện đại, trong đó các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), và robot được tích hợp để nâng cao hiệu quả sản xuất. Thông qua việc kết hợp dữ liệu lớn và phân tích tự động, nông nghiệp thông minh cho phép người nông dân giám sát và quản lý chính xác các hoạt động trồng trọt, từ đó tối ưu hóa tài nguyên và tăng cường năng suất [4][6]. Ví dụ, hệ thống IoT có thể kết nối các cảm biến đặt trong đất, nước, và không khí để cung cấp dữ liệu liên tục về tình trạng đất, nhiệt độ và độ ẩm. AI sau đó phân tích các dữ liệu này để đưa ra các quyết định chính xác về tưới tiêu, bón phân, và phòng trừ sâu bệnh [5].

Nguồn: Tạp chí Thông tin & Truyền thông

(2) Vai trò của AI trong nông nghiệp

AI đang ngày càng trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc chuyển đổi nền nông nghiệp toàn cầu. AI giúp người nông dân dự đoán chính xác mùa vụ, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, và phát hiện sớm các bệnh lý trên cây trồng. Một số ứng dụng chính của AI bao gồm:

1. Dự đoán mùa vụ: Dựa trên dữ liệu thời tiết, loại đất, và các yếu tố môi trường khác, AI có khả năng dự đoán năng suất mùa vụ và thời gian thu hoạch chính xác hơn [5].

2. Tối ưu hóa sử dụng tài nguyên: AI giúp giám sát lượng nước và phân bón sử dụng cho từng cánh đồng, từ đó giảm thiểu lãng phí tài nguyên và tăng cường hiệu quả sản xuất [4][6]. Các hệ thống như Netafim sử dụng AI để tối ưu hóa tưới tiêu, giúp giảm lượng nước sử dụng tới 25% mà vẫn duy trì năng suất cao.

3. Phát hiện sâu bệnh và bệnh cây: Thông qua công nghệ thị giác máy tính và cảm biến, AI có thể phát hiện sâu bệnh hoặc các dấu hiệu bệnh lý sớm, từ đó cung cấp giải pháp xử lý kịp thời và chính xác. Ví dụ, công nghệ YOLO v3 đã giúp cải thiện khả năng phát hiện sâu bệnh trên cây cà chua với độ chính xác trên 90% [4].

4. Tự động hóa quy trình sản xuất: AI không chỉ hỗ trợ trong việc ra quyết định mà còn tự động hóa các quy trình như gieo trồng, thu hoạch, và phun thuốc trừ sâu thông qua các robot và drone [6]. Điều này giúp giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công, tăng cường độ chính xác và hiệu quả sản xuất.

5. Quản lý chuỗi cung ứng: AI hỗ trợ tối ưu hóa chuỗi cung ứng nông sản, giúp dự đoán xu hướng thị trường, quản lý tồn kho, và vận chuyển hiệu quả. Điều này giúp người nông dân giảm thiểu tổn thất và gia tăng giá trị nông sản [6].

(3) Lợi ích của AI đối với nông nghiệp bền vững

AI không chỉ giúp tăng năng suất mà còn thúc đẩy nông nghiệp bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. AI cho phép theo dõi và điều chỉnh lượng nước, phân bón và năng lượng sử dụng một cách chính xác, từ đó giảm thiểu lãng phí và bảo vệ môi trường. Hệ thống FarmBeats của Microsoft sử dụng AI để phân tích các dữ liệu từ cảm biến và dự báo thời tiết, giúp người nông dân áp dụng các biện pháp canh tác thích hợp, giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ phát triển các giải pháp tái chế chất thải nông nghiệp, biến chúng thành phân hữu cơ hoặc năng lượng tái tạo, từ đó đóng góp vào nền kinh tế tuần hoàn [6].

3. Ứng dụng AI trong nông nghiệp tại Ấn Độ

(1) Dự đoán và quản lý mùa vụ

Ứng dụng AI đã giúp cải thiện khả năng dự đoán mùa vụ và tối ưu hóa quản lý quy trình canh tác tại Ấn Độ. Các hệ thống AI như Saagu Baagu và các giải pháp của Microsoft đã giúp hàng nghìn nông dân dự đoán chính xác thời điểm gieo trồng dựa trên các dữ liệu lịch sử và thời gian thực về thời tiết và độ ẩm đất. Ví dụ, chương trình Saagu Baagu đã giúp nông dân trồng ớt tăng năng suất 21%, đồng thời giảm 9% lượng thuốc trừ sâu và 5% lượng phân bón sử dụng [7][8]. Một nghiên cứu khác chỉ ra rằng việc ứng dụng AI trong các vùng khô hạn như Andhra Pradesh giúp tăng năng suất cây trồng từ 10% đến 30% nhờ các dự báo chính xác về độ ẩm đất và lượng mưa [8][10].

(2) Phát hiện bệnh cây và quản lý sâu bệnh

AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và phòng ngừa sâu bệnh tại Ấn Độ. Microsoft, trong sự hợp tác với United Phosphorous (UPL), đã phát triển hệ thống Pest Risk Prediction, sử dụng AI để dự đoán rủi ro sâu bệnh dựa trên điều kiện thời tiết và giai đoạn phát triển của cây trồng. Hệ thống này giúp nông dân phòng ngừa các loại sâu bệnh như Jassids, Thrips, và Whitefly, từ đó giảm thiểu thiệt hại cho mùa màng [7][8]. Theo thống kê, việc dự đoán chính xác rủi ro sâu bệnh giúp giảm thất thoát mùa vụ và tăng thu nhập của nông dân lên đến 800 USD mỗi vụ [7].

(3) Tự động hóa quy trình tưới tiêu và sử dụng phân bón

AI đã giúp Ấn Độ tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên nước và phân bón, đặc biệt trong các vùng khan hiếm nước. Các hệ thống tưới tiêu thông minh như của Netafim sử dụng AI để giám sát độ ẩm đất và điều chỉnh lượng nước tưới chính xác, giúp tiết kiệm đến 25% lượng nước sử dụng. Trong các vùng như Rajasthan, nơi thường xuyên thiếu nước, AI đã giúp tối ưu hóa việc sử dụng nước và phân bón, đảm bảo năng suất cây trồng ổn định bất chấp điều kiện thời tiết khắc nghiệt [46][9].

(4) Tự động hóa và robot trong nông nghiệp

Công nghệ robot và máy bay không người lái (drone) tích hợp AI đã được triển khai để tự động hóa nhiều quy trình nông nghiệp, từ gieo trồng đến thu hoạch. AI kết hợp với máy bay không người lái giúp phân tích hình ảnh từ trên cao để phát hiện các vấn đề như sự phát triển không đều của cây trồng, thiếu nước hoặc sâu bệnh, và thực hiện các biện pháp xử lý kịp thời. Robot và drone có khả năng tự động phun thuốc trừ sâu hoặc bón phân, giảm thiểu lãng phí và bảo vệ môi trường [10][9].

(5) Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

AI đã hỗ trợ tối ưu hóa chuỗi cung ứng nông sản tại Ấn Độ bằng cách cung cấp dự báo giá cả và quản lý logistics. Dự án Saagu Baagu đã giúp người nông dân kết nối với thị trường tiêu thụ tốt hơn nhờ nền tảng kỹ thuật số, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu lãng phí sau thu hoạch [7][10]. Bên cạnh đó, chính phủ Karnataka đã triển khai mô hình dự báo giá nông sản dựa trên AI để bảo vệ nông dân khỏi biến động giá cả, giúp họ tối ưu hóa lợi nhuận [8].

4. Chính sách hỗ trợ AI trong nông nghiệp tại Ấn Độ

(1) Sáng kiến và chiến lược của chính phủ Ấn Độ

Chính phủ Ấn Độ đã triển khai một loạt sáng kiến nhằm thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp, nhằm hiện đại hóa sản xuất và cải thiện năng suất. Chiến lược Quốc gia về AI do NITI Aayog phát triển đã xác định nông nghiệp là một trong những lĩnh vực trọng tâm để triển khai AI [11]. Chính phủ đã triển khai IndiaAI Mission, với ngân sách hơn 10.000 crore INR (khoảng 1,35 tỷ USD), để phát triển cơ sở hạ tầng AI và khuyến khích nghiên cứu và ứng dụng AI trong nông nghiệp. Sáng kiến này bao gồm việc xây dựng các trung tâm AI, hạ tầng tính toán, và cung cấp các giải pháp AI nhằm quản lý mùa vụ, tưới tiêu, và phòng ngừa sâu bệnh [14].

(2) Hợp tác công-tư

Chính phủ Ấn Độ đã thúc đẩy hợp tác công-tư để phát triển các giải pháp công nghệ cao trong nông nghiệp. Một trong những dự án nổi bật là AI for Agriculture Innovation (AI4AI), được thực hiện với sự hợp tác của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, Bộ Nông nghiệp Ấn Độ, và các doanh nghiệp công nghệ tư nhân. Chương trình này đã giúp hàng ngàn nông dân tăng thu nhập và cải thiện chất lượng sản phẩm nông nghiệp nhờ các giải pháp AI như dự đoán mùa vụ, phân tích chất lượng cây trồng và kết nối với thị trường [12]. Hợp tác này không chỉ thúc đẩy phát triển công nghệ mà còn giúp cải thiện đời sống của người nông dân thông qua các dự án bền vững [13].

(3) Đào tạo và nâng cao năng lực

Một phần quan trọng trong chiến lược AI của Ấn Độ là đào tạo nông dân và tăng cường khả năng sử dụng các công nghệ mới. Chính phủ đã triển khai chương trình IndiaAI FutureSkills, cung cấp các khóa học AI và công nghệ số cho nông dân ở các vùng nông thôn. Ngoài ra, nhiều trung tâm đào tạo AI được thành lập ở các thành phố cấp hai và cấp ba, giúp người nông dân dễ dàng tiếp cận với các kỹ năng và công nghệ mới [13][14]. Nhờ vào những nỗ lực này, hàng nghìn nông dân đã được đào tạo về cách sử dụng các công nghệ AI để nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu rủi ro trong nông nghiệp.

5. So sánh điều kiện giữa Ấn Độ và Việt Nam

(1) Điều kiện tự nhiên

Cả Ấn Độ và Việt Nam đều có điều kiện tự nhiên thuận lợi cho nông nghiệp, nhưng phải đối mặt với các thách thức lớn về tài nguyên và khí hậu. Ấn Độ sở hữu diện tích đất nông nghiệp lớn thứ hai thế giới, với các vùng sản xuất chính tập trung vào lúa gạo, lúa mì, và mía đường. Trong khi đó, Việt Nam, dù có diện tích đất nhỏ hơn, là một trong những nước xuất khẩu lúa gạo, cà phê, và các loại hạt hàng đầu thế giới [18]. Tuy nhiên, cả hai quốc gia đều chịu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, đặc biệt là tình trạng khan hiếm nước. Ở Ấn Độ, những vùng như Rajasthan thường xuyên đối mặt với hạn hán, trong khi Đồng bằng sông Cửu Long ở Việt Nam chịu thiệt hại từ xâm nhập mặn và lũ lụt [16][17].

(2) Thách thức và cơ hội

Ấn Độ và Việt Nam đều có nền nông nghiệp dựa vào canh tác quy mô nhỏ và phụ thuộc vào lao động thủ công. Cả hai quốc gia đều phải đối mặt với thách thức về quản lý tài nguyên và sự biến động về khí hậu. Ở Ấn Độ, nông dân phụ thuộc vào mùa mưa, và các vấn đề như thiếu hạ tầng kỹ thuật số và công nghệ tiên tiến đã gây khó khăn cho việc tăng năng suất [16]. Tại Việt Nam, các vấn đề như quy mô sản xuất phân mảnh và thiếu sự đồng bộ về cơ sở hạ tầng công nghệ cũng đang cản trở quá trình chuyển đổi số [20].

Tuy nhiên, AI đang mở ra nhiều cơ hội cho cả hai quốc gia. Ấn Độ đã áp dụng AI trong dự đoán mùa vụ, quản lý sâu bệnh, và tối ưu hóa sử dụng nước, giúp nông dân cải thiện năng suất và giảm thiểu chi phí sản xuất [16]. Ở Việt Nam, các công nghệ tương tự cũng đã được áp dụng qua chương trình Chuyển đổi số trong nông nghiệp, với việc sử dụng AI và Internet vạn vật (IoT) để quản lý mùa vụ và kiểm soát sâu bệnh [20].

(3) So sánh về chính sách AI trong nông nghiệp

Chính sách AI trong nông nghiệp của Ấn Độ và Việt Nam có những điểm tương đồng nhưng cũng có nhiều khác biệt rõ rệt. Ấn Độ đã triển khai một chiến lược mạnh mẽ với IndiaAI Mission, tập trung vào phát triển hạ tầng AI, tăng cường hợp tác công-tư, và thúc đẩy nghiên cứu AI trong nông nghiệp. Chính phủ Ấn Độ đã khuyến khích sự tham gia của các công ty công nghệ tư nhân để phát triển các giải pháp AI cho nông dân, giúp cải thiện năng suất và đối phó với các thách thức về khí hậu [15][19].

Tại Việt Nam, các chính sách như Nghị định 116/2018/NĐ-CP sửa đổi Nghị định 55/2015/NĐ-CP về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn tập trung vào việc hỗ trợ tài chính cho các doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao thông qua các biện pháp khuyến khích tín dụng [17]. Chính phủ cũng đã phát động chương trình Chuyển đổi số trong nông nghiệp, giúp thúc đẩy sự phát triển của AI trong quản lý mùa vụ và tối ưu hóa tài nguyên. Tuy nhiên, Việt Nam vẫn gặp khó khăn trong việc triển khai rộng rãi các giải pháp AI do hạ tầng kỹ thuật số còn hạn chế và sự chưa quen thuộc của nông dân với công nghệ cao [103][20].

6. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam

(1) Những bài học rút ra từ Ấn Độ

Từ việc triển khai AI trong nông nghiệp tại Ấn Độ, có nhiều bài học quý giá mà Việt Nam có thể học hỏi. Đầu tiên, một bài học quan trọng là việc xây dựng hệ thống dữ liệu chuẩn hóa và tích hợp. Ấn Độ đã tạo ra các nền tảng dữ liệu như Agriculture Data Exchange và Agriculture Data Management Framework, cho phép thu thập và quản lý dữ liệu nông nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp AI có thể phân tích và dự báo chính xác về năng suất mùa vụ, quản lý sâu bệnh và tình trạng cây trồng. Việt Nam cần xem xét việc xây dựng một hệ thống dữ liệu tương tự để tối ưu hóa các giải pháp AI trong nông nghiệp.

Một yếu tố quan trọng khác là hợp tác công-tư hiệu quả. Ấn Độ đã thực hiện các dự án hợp tác giữa chính phủ và khu vực tư nhân, giúp mở rộng quy mô ứng dụng AI trong nông nghiệp. Dự án Saagu Baagu là một ví dụ điển hình, mang lại hiệu quả tích cực cho hàng ngàn nông dân tại Telangana thông qua việc sử dụng AI để dự đoán mùa vụ và tối ưu hóa tài nguyên​. Sự hợp tác giữa chính phủ và các doanh nghiệp công nghệ không chỉ giúp cải thiện hiệu quả sản xuất mà còn tạo điều kiện cho việc triển khai AI một cách bền vững.

(2) Áp dụng tại Việt Nam

Để triển khai AI thành công trong nông nghiệp, Việt Nam cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, đặc biệt là hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu nông nghiệp. Hiện nay, nhiều vùng nông thôn tại Việt Nam vẫn còn thiếu hụt các cơ sở hạ tầng như cảm biến, thiết bị IoT và kết nối Internet​. Việc phát triển hệ thống hạ tầng công nghệ sẽ giúp Việt Nam áp dụng AI vào việc quản lý cây trồng, dự đoán mùa vụ và tối ưu hóa tài nguyên nước và phân bón.

Một yếu tố quan trọng khác là đào tạo và nâng cao năng lực cho nông dân. Các chương trình đào tạo cần được triển khai rộng rãi để giúp nông dân tiếp cận và sử dụng các giải pháp AI trong sản xuất. Chính phủ cần hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ để cung cấp giải pháp AI với chi phí hợp lý, đồng thời triển khai các chương trình hỗ trợ tài chính cho nông dân trong quá trình chuyển đổi số​. Những bài học từ Ấn Độ cho thấy rằng, khi được triển khai đúng cách, AI có thể mang lại những cải tiến vượt trội trong nông nghiệp, giúp tăng cường năng suất và bền vững trong sản xuất.

Về chính sách AI trong nông nghiệp của Việt Nam tập trung vào phát triển cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, khuyến khích hợp tác công-tư, và triển khai các chương trình đào tạo cho nông dân. Chính phủ khuyến khích đầu tư vào hệ thống dữ liệu nông nghiệp và các công nghệ như IoT và AI để tối ưu hóa quản lý tài nguyên và dự báo mùa vụ. Đồng thời, có các chương trình tín dụng ưu đãi giúp nông dân và doanh nghiệp nhỏ tiếp cận công nghệ. Hợp tác giữa nhà nước và khu vực tư nhân là yếu tố quan trọng để mở rộng ứng dụng AI trong nông nghiệp, tương tự như mô hình thành công tại Ấn Độ.

Nguyễn Chiến Thắng - Văn phòng

Tài liệu tham khảo:

 [1] World Economic Forum, "Farms of the future: How can AI accelerate regenerative agriculture?"  [Online]. Available: https://www.weforum.org/agenda/2024/06/ai-regenerative-agriculture-innovation-program/.  [Accessed: Sep. 26, 2024].

 [2] SwissCognitive, "10 AI trends to catapult the global agricultural landscape in 2024,"  [Online]. Available: https://swisscognitive.ch/2024/06/10-ai-trends-agriculture/.  [Accessed: Sep. 26, 2024].

 [3] M. Ataei Kachouei, et al., "Harnessing sensors, smart devices, and AI could transform agriculture," Advanced Intelligent Systems, vol. 6, no. 1, Jan. 2024.

 [4] "AI in Agriculture: 8 Practical Applications  [2024 Update]," V7 Labs, 2024.  [Online]. Available: https://www.v7labs.com/blog/ai-in-agriculture.  [Accessed: Sep. 26, 2024].

 [5] "AI for Sustainable Agriculture: A Systematic Review," Springer, 2024.  [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s13398-021-01102-w.  [Accessed: Sep. 26, 2024].

 [6] "AI for Sustainable Farming: Transforming Agriculture in 2024 and Beyond," iLeaf Solutions, 2024.  [Online]. Available: https://www.ileafsolutions.com/blog/ai-for-sustainable-farming.  [Accessed: Sep. 26, 2024].

 [7] "AI for agriculture: How Indian farmers are harnessing emerging technologies to sustainably increase productivity," World Economic Forum, 2024.
 [8] "Farmers in India are using AI to increase crop yields," Microsoft Stories India, 2024.
 [9] "AI in Agriculture: Enhancing Crop Yield Predictions," DeFour Analytics, 2024.
 [10] "Latest Development of Artificial Intelligence in Agriculture," Analytics India Magazine, 2024.

 [11] NITI Aayog, "National Strategy for Artificial Intelligence," NITI Aayog, 2024.  [Online]. Available: https://www.niti.gov.in/sites/default/files/2023-03/National-Strategy-for-Artificial-Intelligence.pdf
 [12] "AI for agriculture: How Indian farmers are harnessing emerging technologies," World Economic Forum, 2024.  [Online]. Available: https://www.weforum.org/agenda/2024/08/ai-for-agriculture-india/
 [13] "Artificial Intelligence (AI) - a revolution in India's agriculture," IBEF, 2024.  [Online]. Available: https://www.ibef.org/AI-revolution-agriculture-india
 [14] "Cabinet Approves Ambitious IndiaAI Mission to Strengthen the AI Innovation Ecosystem," Prime Minister of India, 2024.  [Online]. Available: https://www.pmindia.gov.in

 [15] "Artificial Intelligence (AI) - a revolution in India's agriculture," IBEF, 2024.  [Online]. Available: https://www.ibef.org/AI-revolution-agriculture-india
 [16] "How AI is improving agriculture sustainability in India," Google Blog, 2023.  [Online]. Available: https://blog.google/around-the-globe/google-asia/how-ai-improving-agriculture-sustainability-india
 [17] "Digital transformation in agriculture in Vietnam," University of Economics Ho Chi Minh City (UEH), 2024.  [Online]. Available: https://ueh.edu.vn
 [18] "Vietnam: Push for a Comprehensive AI Policy Framework," OpenGov Asia, 2024.  [Online]. Available: https://opengovasia.com/vietnam-push-for-a-comprehensive-ai-policy-framework
 [19] "OECD AI Policy Observatory Portal," OECD, 2024.  [Online]. Available: https://oecd.ai
 [20] "Smart Agriculture in Vietnam: Harnessing IoT and AI for High-Yield Farming," Vietnam Sourcing Hub, 2024.  [Online]. Available: https://vietnamsourcinghub.com