AI Hàn Quốc tìm cơ hội phát triển trong nông nghiệp Việt Nam

Chiều 19.9, Trung tâm Thông tin và Thống kê Khoa học và Công nghệ TP.HCM (CESTI) phối hợp với SnE Company Corporation (Hàn Quốc) tổ chức hội thảo “Nền tảng công nghệ xử lý dữ liệu phục vụ quá trình chuyển đổi số và Chuyển đổi AI trong nông nghiệp Việt Nam”.

Phía Hàn Quốc giới thiệu gì?

Phân tích của ông Chang Sehun, CEO SnE Company Corporation về tình trạng nông nghiệp Việt Nam phần nào phản ánh đúng những thách thức cấu trúc mà ngành này đang phải đối mặt. Con số 80% sản lượng nông nghiệp tập trung vào ngũ cốc cho thấy sự phụ thuộc quá lớn vào các sản phẩm giá trị thấp, trong khi thu nhập bình quân của nông dân vùng nông thôn vẫn còn hạn chế.

Tuy nhiên, theo ông Chang, vấn đề cốt lõi không chỉ nằm ở cơ cấu sản xuất mà còn ở khả năng quản lý và khai thác dữ liệu. Việc ghi chép canh tác vẫn chủ yếu thủ công đã tạo ra một khoảng trống lớn trong việc truy xuất nguồn gốc và áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng như VietGAP. Đây chính là điểm mà công nghệ có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể.

Đặc biệt, thách thức về chi phí đầu tư cao cho các mô hình nông trại thông minh đã tạo ra rào cản lớn với nhiều nông hộ nhỏ lẻ – những người chiếm đa số trong cơ cấu nông nghiệp Việt Nam. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết cho các giải pháp công nghệ chi phí thấp nhưng hiệu quả cao.

Nền tảng Bgood được giới thiệu với ba tính năng AI cốt lõi đáng chú ý. Thứ nhất là dự báo giá cả nhờ nền tảng sử dụng Big Data để dự báo giá nông sản với độ chính xác cao, giúp nông dân và doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh kịp thời. Điểm đặc biệt là công nghệ này không cần đến các thiết bị IoT đắt tiền, giúp giảm chi phí đáng kể.

Thứ hai là dự đoán vụ mùa dựa trên công nghệ độc quyền sử dụng dữ liệu từ ảnh vệ tinh của các tổ chức quốc tế như NASA, Copernicus, kết hợp với dữ liệu bản đồ địa chính. Nhờ đó, nền tảng có thể đưa ra dự đoán sản lượng lúa gạo toàn quốc với độ sai số cực thấp, chỉ 0.2% so với số liệu thống kê chính thức của Cơ quan Thống kê Hàn Quốc.

Thứ ba là phân tích sinh trưởng. Thông qua ứng dụng AI đa mô hình tiên tiến, nền tảng này có thể phân tích tình trạng sinh trưởng của cây trồng chỉ qua những bức ảnh chụp bằng Điện thoại thông thường. Dựa trên GPS của điện thoại, hệ thống sẽ thu thập thông tin khí tượng, thổ nhưỡng tại địa phương và kết hợp với hình ảnh để đưa ra dự báo chính xác. Điều này giúp người nông dân chủ động hơn trong việc chăm sóc và tối ưu hóa chi phí sản xuất.

Điểm đáng quan tâm là công nghệ AI dự đoán sinh trưởng chỉ dựa trên hình ảnh chụp bằng điện thoại thông thường. Đây có thể là một ưu điểm lớn về mặt tiếp cận dù cũng đặt ra câu hỏi về độ chính xác khi chỉ dựa vào thông tin hạn chế như vậy.

“Chúng tôi muốn nông dân Việt Nam tiếp cận công nghệ một cách đơn giản, không phải đầu tư thiết bị đắt đỏ hay nhập liệu phức tạp”, CEO SnE chia sẻ.

Thông qua hội thảo, SnE Company Corporation mong muốn kết nối với các hợp tác xã, hội làm vườn, nông trại và doanh nghiệp tại TP.HCM và các tỉnh lân cận, tập trung vào mô hình kinh doanh B2B, giúp các doanh nghiệp, hợp tác xã tiếp cận công nghệ, từ đó nâng cao giá trị cho toàn chuỗi cung ứng, thay vì thu phí trực tiếp từ người nông dân.

Phản biện của các nhà chuyên môn Việt Nam

Tại hội thảo, ông Nguyễn Đức Tuấn (Giám đốc CESTI) cùng nhiều đại biểu thảo luận thẳng thắn về những thách thức khi triển khai tại Việt Nam. Sự khác biệt lớn về điều kiện địa phương, thổ nhưỡng, khí hậu và giống cây trồng so với Hàn Quốc đòi hỏi quá trình bản địa hóa công nghệ phức tạp và tốn kém.

Đặc biệt, việc thu thập nguồn dữ liệu lớn từ các tổ chức trong nước vẫn là một khó khăn lớn. Điều này không chỉ liên quan đến khả năng kỹ thuật mà còn đến các vấn đề pháp lý, bảo mật và quyền sở hữu dữ liệu – những vấn đề mà ngay cả các quốc gia phát triển cũng đang phải vật lộn.

Vấn đề chuẩn hóa dữ liệu và truy xuất nguồn gốc theo tiêu chuẩn VietGAP/GlobalGAP cũng đặt ra thách thức lớn, đó là việc tích hợp các yêu cầu vào một nền tảng công nghệ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về quy định pháp lý và thực tế sản xuất địa phương.

Việc SnE tập trung vào mô hình B2B thay vì thu phí trực tiếp từ nông dân thể hiện sự hiểu biết về thực tế kinh tế của ngành nông nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra câu hỏi về tính bền vững của mô hình kinh doanh.

Nếu doanh thu chủ yếu đến từ các doanh nghiệp và hợp tác xã, liệu họ có sẵn sàng chi trả cho một dịch vụ mà giá trị chưa được chứng minh rõ ràng? Đặc biệt trong bối cảnh nhiều hợp tác xã và doanh nghiệp nông nghiệp Việt Nam vẫn đang gặp khó khăn về tài chính và quản lý.

Việc nền tảng Bgood đã được triển khai thí điểm tại các địa phương như Thanh Hóa, Bắc Giang, Đồng Nai, Lâm Đồng trên nhiều loại nông sản khác nhau là một tín hiệu tích cực. Điều này cho thấy SnE đã có những bước chuẩn bị thực tế thay vì chỉ dừng lại ở lý thuyết.

Tuy nhiên, thông tin về kết quả cụ thể của các thử nghiệm này vẫn chưa được công bố chi tiết. Việc thiếu dữ liệu về hiệu quả thực tế có thể tạo ra khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế, đặc biệt quan trọng khi nhắm đến đối tượng nông dân – những người cần thấy kết quả cụ thể trước khi đầu tư thời gian và công sức.

Ông Nguyễn Đức Tuấn nhấn mạnh: “CESTI sẽ tiếp tục đóng vai trò cầu nối, đồng hành cùng doanh nghiệp và nông dân trong chuyển giao công nghệ, thử nghiệm và quảng bá những giải pháp tiên tiến như Bgood. Mục tiêu là xây dựng kho dữ liệu lớn chuẩn hóa về khí hậu, thổ nhưỡng, cây trồng – nền tảng để nông nghiệp Việt Nam thích ứng biến đổi khí hậu, nâng cao năng suất, chất lượng và khẳng định thương hiệu trên thị trường quốc tế”.