Cùng với đẩy mạnh đầu tư công nghệ chế biến, chú trọng thị trường nội địa, ứng dụng công nghệ thu thập thông tin, dự báo thị trường nông sản được xem là “thang thuốc” hiệu quả cho tương lai nông nghiệp Việt. Và việc này được nhắc đến không chỉ như một xu thế ngắn hạn mà là một hành trình xuyên suốt liền mạch để thay đổi bộ mặt nền nông nghiệp Việt Nam.
Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn cho biết, những năm gần đây, ngành nông nghiệp đã bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến nhiều các giải pháp chuyển đổi số và ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực.
Ví dụ, trong trồng trọt, công nghệ IOT, Big Data bắt đầu được ứng dụng thông qua các sản phẩm công nghệ số như phần mềm cho phép phân tích các dữ liệu về môi trường, loại cây và giai đoạn sinh trưởng của cây, người tiêu dùng có thể truy xuất và theo dõi các thông số này theo thời gian thực…
Dưới đây là một số công nghệ số hiện đại được đánh giá là có ảnh hưởng, góp phần thúc đẩy tương lai nông nghiệp.
IoT và cảm biến: Khả năng theo dõi sản phẩm và động vật sống, phát hiện các vấn đề sức khỏe và đánh giá môi trường bên trong các trang trại hoặc sự hấp thụ độ ẩm từ đất trong thời gian thực có giá trị rất lớn trong việc giải quyết những thách thức lớn về khí hậu/ tính bền vững, phúc lợi động vật (animal welfare) và theo dõi trong chuỗi cung ứng thực phẩm. Thị trường thiết bị IoT trong nông nghiệp trên toàn cầu đạt 11,4 tỷ USD trong năm 2021 và được dự báo sẽ tăng lên 18,1 tỷ USD vào năm 2026, với mức tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 9,8% trong giai đoạn 2021-2026.
Trí tuệ nhân tạo (AI): Ứng dụng AI trong nông nghiệp góp phần thúc đẩy nền nông nghiệp một cách nhanh chóng qua việc phân tích, giám sát và dự đoán các tác động môi trường khác nhau liên quan đến năng suất và chất lượng cây trồng. Từ đó, hỗ trợ người nông dân đưa ra và thực hiện các quyết định đúng đắn về thời gian và đối tượng canh tác để giảm thiểu rủi ro, tối đa hóa lợi nhuận canh tác.
Công nghệ AI kết hợp cùng các thiết bị cảm biến IoT là những công nghệ đang được ứng dụng khá phổ biến trong lĩnh vực nông nghiệp, góp phần cho sự phát triển bền vững. Trong thực tế, AI đã được ứng dụng trong nông nghiệp giúp phân tích các dữ liệu trong thời gian thực, góp phần giúp người nông dân phát hiện và kiểm soát sâu bệnh; theo dõi sử dụng nước phù hợp, tình trạng đất và điều kiện trồng trọt; phân tích sức khỏe cây trồng, dự đoán thời gian canh tác và đưa ra các quyết định chính xác.
Thị trường AI trong ngành nông nghiệp trên toàn cầu được ước tính tăng từ 1 tỷ USD trong năm 2020 lên 4 tỷ USD vào năm 2026, với mức tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 25,5% trong giai đoạn 2020-2026.
Công nghệ in 3D: Việc áp dụng công nghệ in 3D vào nông nghiệp đang góp phần cải thiện sản lượng hoa màu, giúp hạn chế công sức, chi phí sản xuất cho người nông dân. Theo đó, công nghệ in 3D được thiết kế vào các bộ phận của hệ thống phun nước và máy bơm sử dụng năng lượng mặt trời giúp người nông dân giảm một nửa thời gian làm việc mỗi ngày so với trước đây. Hơn nữa, việc tưới này ít tốn nước hơn so với việc tưới thủ công bằng thùng trước kia.
Một thiết bị khác cũng đang được sử dụng phổ biến hiện nay là các trạm dự báo thời tiết sử dụng công nghệ in 3D sẽ thu thập và truyền tải thông tin về thời tiết như nhiệt độ, lượng mưa, sức gió, bão, lũ và các thông số khác để nông dân có thể quyết định thời gian để gieo hạt, canh tác và thu hoạch. Các nhà khoa học hy vọng trạm dự báo thời tiết trên sẽ được lắp đặt phổ biến tại nhiều nước đang phát triển, không chỉ góp phần cải tiến ngành nông nghiệp mà còn giúp người dân đưa ra các biện pháp thích hợp để ứng phó với hiện tượng thời tiết cực đoan, bảo đảm tài sản và tính mạng.
Máy bay không người lái: Máy bay không người lái (hay còn gọi là drone) trong nông nghiệp đã được đưa vào sử dụng ở nhiều nước trên thế giới như Mỹ, Nhật Bản,… nhằm hỗ trợ người nông dân trồng lúa và gia tăng năng suất. Sự xuất hiện của thiết bị bay không người lái đã mang đến nhiều lợi ích cho người nông dân từ gieo hạt, rải phân, tưới tiêu đến phun thuốc trừ sâu với thao tác dễ dàng và nhanh chóng. Công nghệ của máy bay không người lái có thể được sử dụng để thu thập những thông tin có giá trị trong lĩnh vực nông nghiệp như quan sát, đánh giá sức khoẻ của cây trồng, giúp người nông dân có thể phòng tránh thiệt hại do sâu bệnh phá hoại, tăng năng suất và lợi nhuận.
Máy bay không người lái được các chuyên gia dự đoán sẽ tạo ra một bước ngoặt trong lĩnh vực nông nghiệp trên toàn thế giới. Bởi vì chúng được trang bị công nghệ cho phép người nông dân thực hiện được những việc mà họ không thể làm một cách nhanh chóng như phát hiện ra các khu vực cây trồng bị sâu bệnh, nấm hoặc cỏ dại để kịp thời xử lý.
Thực tế ảo (VR): VR đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ giải trí đến y tế và khoa học. Hiện nay VR cũng đang xâm nhập vào trong lĩnh vực nông nghiệp giúp cải thiện năng suất và hiệu quả sản xuất của người nông dân. Theo đó, VR sẽ giúp người nông dân theo dõi, giám sát quá trình tăng trưởng của cây trồng, sức khoẻ của vật nuôi trong thế giới ảo, qua đó xác minh và dự đoán các thay đổi không mong muốn của chúng, từ đó tìm ra các giải pháp xử lý hiệu quả.
Trên thế giới nhiều quốc gia đã thành công trong việc áp dụng VR vào trong lĩnh vực nông nghiệp như Anh, Úc, Mỹ, Israel... Tiềm năng của VR trong nông nghiệp dường như không giới hạn. Và rất có thể trong một tương lai gần tất cả nông dân trên thế giới sẽ được trang bị thiết bị VR và các cảm biến khác để quá trình làm việc đạt hiệu quả cao nhất.
Blockchain: Blockchain là công nghệ chuỗi khối, cho phép truyền tải dữ liệu một cách an toàn dựa trên hệ thống mã hóa vô cùng phức tạp và tin cậy. Blockchain có thể tạo ra sự minh bạch trong một số lĩnh vực mà người tiêu dùng thường lo ngại về chất lượng sản phẩm như thuốc chữa bệnh, rượu bia, thực phẩm…
Blockchain trong nông nghiệp cho phép người tiêu dùng quét mã vạch của một sản phẩm trong siêu thị và ngay lập tức xem toàn bộ chuỗi cung ứng từ siêu thị đến nông dân. Blockchain được xem là một công cụ hữu hiệu và tin cậy để giải quyết những lo ngại của người tiêu dùng về xuất xứ và an toàn thực phẩm.
Phân tích dữ liệu: Dữ liệu hoạt động của trang trại được tạo ra mỗi ngày, điều này sẽ không phát huy hiệu quả nếu không được phân tích. Do vậy, ứng dụng phân tích dữ liệu vào phân tích tổng hợp, chọn lọc thông tin chi tiết hữu ích sẽ giúp quá trình sản xuất nông nghiệp đạt kết quả cao nhất. Phân tích dữ liệu sẽ thống kê phân tích diện tích, sản lượng, dự báo mùa vụ, sử dụng đất, thủy lợi, giá cả nông sản, dự báo thời tiết, dịch bệnh, chu kỳ nước… tạo nền tảng cho mùa vụ tiếp theo. Sức mạnh của phân tích dữ liệu có thể mở ra những hiểu biết mới có ý nghĩa cho nông dân và các nhà sản xuất thực phẩm.
Kết nối điện toán đám mây: Các dịch vụ điện toán dựa trên đám mây sử dụng kết nối thời gian thực với internet để cung cấp nhiều tài nguyên linh hoạt và kinh tế hơn. Không chỉ trên thế giới mà tại Việt Nam, điện toán đám mây cũng đang được ứng dụng trong lĩnh vực nông nghiệp. Các chuyên gia trong ngành nông nghiệp có thể sử dụng các ứng dụng trên điện toán đám mây để thu thập dữ liệu về loại cây trồng, thời tiết, khí hậu hay đất đai trong từng khu vực nhằm theo dõi quá trình tăng trưởng, đưa ra các dự báo về xu hướng canh tác, định hướng nuôi trồng hay nghiên cứu chế tạo các giống cây mới phục vụ người nông dân.
Các cơ quan quản lý sử dụng điện toán đám mây để lưu trữ các dữ liệu về loại cây trồng, đất đai, năng suất, sản lượng… Những thông tin này sẽ giúp ích cho việc xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu ngành, phục vụ chuyển đổi số nông nghiệp và phát triển nông thôn. Sự xuất hiện của các ứng dụng trên nền điện toán đám mây hứa hẹn mang trực tiếp nông sản từ tay bà con nông dân tới các nhà bán lẻ và người tiêu dùng. Những thông tin trên đám mây cũng cung cấp cho người dân các thông tin hữu ích cập nhật về thị trường, thời tiết, phân bón, vụ gieo trồng … để chủ động hoạt động canh tác.
Là một quốc gia nông nghiệp với khu vực nông thôn chiếm tới 63% dân cư, 66% số hộ, 68% người làm việc; nông nghiệp chiếm tỷ trọng 13,96% trong GDP, mô hình sản xuất nhỏ lẻ, kém hiệu quả và thiếu liên kết chuỗi giá trị vẫn luôn là tồn tại của nền nông nghiệp nước ta nhiều năm qua, do đó, hy vọng rằng, đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin, dự báo tình hình thị trường nông sản sẽ khắc phục triệt để tồn tại này trong một tương lai gần.