Việt Nam đẩy mạnh ứng dụng AI trong nông nghiệp nhưng còn thiếu nền tảng dữ liệu

một giờ trướcBài gốc

Theo Hiệp hội Rau quả Việt Nam, diện tích cây ăn quả năm 2024 đạt hơn 1,3 triệu héc ta, tăng hơn 63% so với năm 2014; sản lượng đạt khoảng 15 triệu tấn, trong đó 10 loại trái cây chủ lực chiếm 75% diện tích canh tác. Kim ngạch xuất khẩu rau quả năm 2024 đạt 7,15 tỉ đô la, tăng 27% so với năm 2023 và tiếp tục tăng trong mười tháng đầu năm 2025, dự kiến cán mốc 8 tỉ đô la trong cả năm. Dù cơ hội xuất khẩu mở rộng nhờ các Hiệp định thương mại song phương và đa phương, ngành vẫn đối mặt với sản xuất nhỏ lẻ, thiếu chuỗi liên kết và hạn chế trong truy xuất nguồn gốc.

Kim ngạch xuất khẩu rau quả năm 2024 đạt 7,15 tỉ đô la. Ảnh: TL

Cùng lúc đó, nhiều ứng dụng AI đang được giới thiệu trong nông nghiệp như giám sát cây trồng, dự báo thời tiết, đánh giá sức khỏe cây và tự động hóa sản xuất. AI kết hợp IoT có thể phân tích dữ liệu môi trường, tưới tiêu, sinh trưởng để tối ưu mùa vụ và tiết kiệm chi phí. Các giải pháp thị giác máy tính, drone và robot nông nghiệp cũng được giới thiệu cho khâu giám sát và thu hoạch, trong khi AI-OCR hỗ trợ số hóa hồ sơ canh tác, giúp tạo nền dữ liệu phục vụ truy xuất và dự báo. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng tại Việt Nam vẫn ở quy mô thí điểm, chủ yếu do hạ tầng dữ liệu hạn chế.

Tài liệu từ SNE Company, doanh nghiệp Hàn Quốc đang xúc tiến hợp tác tại Việt Nam, cho thấy cách tiếp cận dựa trên dữ liệu lớn có thể giúp nâng cao hiệu quả sản xuất. Doanh nghiệp này đã phát triển hệ thống phân tích cho hơn 100 loại nông sản, xử lý hơn 1 triệu dữ liệu mỗi ngày và mô phỏng 20.000 kịch bản dự báo giá. Tại Hàn Quốc, doanh nghiệp sở hữu dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao, bản đồ thửa ruộng số và công nghệ Feature Fusion giúp dự báo sản lượng với sai số thấp hơn thống kê nhà nước. AI cũng được dùng để phân tích sinh trưởng từ ảnh chụp, dự báo năng suất và đưa cảnh báo sớm về biến động thị trường.

Khi khảo sát thực tế tại Việt Nam, doanh nghiệp này đánh giá ba vấn đề lớn gồm 96% diện tích canh tác chưa có chứng nhận VietGAP; đa số hồ sơ canh tác ghi tay và không thể chuẩn hóa; dữ liệu về đất đai và mùa vụ thiếu chính xác do chưa hoàn tất số hóa địa chính. Ngoài ra, Việt Nam chưa có nền tảng dữ liệu lớn cho nông nghiệp, chưa có cơ chế chia sẻ dữ liệu bắt buộc từ chợ đầu mối hoặc hệ thống phân phối và thiếu hệ thống giám sát mùa vụ theo thời gian thực. Điều này làm giảm hiệu quả của các mô hình AI, vốn cần dữ liệu đầy đủ và liên tục để dự báo.

Trong bối cảnh ngành rau quả đang tăng quy mô nhanh nhưng chịu sức ép lớn về an toàn thực phẩm, truy xuất nguồn gốc và yêu cầu thị trường quốc tế, nhiều chuyên gia cho rằng việc xây dựng hệ thống dữ liệu nông nghiệp thống nhất là cấp thiết. Bài toán không chỉ nằm ở công nghệ mà ở kết nối dữ liệu giữa các bộ, ngành và địa phương, cùng việc chuẩn hóa hồ sơ sản xuất ngay từ thửa ruộng.

Nguồn Saigon Times : https://thesaigontimes.vn/viet-nam-day-manh-ung-dung-ai-trong-nong-nghiep-nhung-con-thieu-nen-tang-du-lieu/