Nông nghiệp thông minh là gì?
Các loại, lợi ích, tài liệu tham khảo và tương lai

Nông nghiệp thông minh là hình thức nông nghiệp mới nhằm mục đích cải thiện năng suất và hiệu quả nông nghiệp bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như robot, ICT, AI và IoT, đồng thời hướng đến giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động và sản xuất các sản phẩm nông nghiệp chất lượng cao thông qua các dự án như "Dự án trình diễn nông nghiệp thông minh" do Bộ Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản thúc đẩy.

 

Nông nghiệp thông minh, đôi khi được gọi là "nông nghiệp thông minh", "nông nghiệp chính xác", "Nông nghiệp điện tử" hoặc "nông nghiệp kỹ thuật số", là một hoạt động nông nghiệp sử dụng công nghệ thông tin và dữ liệu để tối ưu hóa hệ thống và hoạt động sản xuất nông nghiệp. Thuật ngữ "nông nghiệp thông minh" bắt đầu được sử dụng ở Nhật Bản vào khoảng năm 2012 và kể từ năm 2019, "Dự án trình diễn nông nghiệp thông minh" đã được áp dụng ở nhiều khu vực khác nhau dẫn đến sự công nhận rộng rãi. Nguồn gốc của nó bắt nguồn từ việc đưa GPS vào máy kéo vào những năm 1990 và nó đã phát triển từ những nỗ lực bắt đầu là nông nghiệp chính xác.

Nông nghiệp thông minh được định vị là một trong những biện pháp trung hạn mà chính phủ nên thực hiện trong "Kế hoạch cơ bản về lương thực, nông nghiệp và khu vực nông thôn" năm 2020 và là một chiến lược quan trọng để khắc phục sự chậm trễ trong việc áp dụng CNTT trong nông nghiệp. Nó bao gồm tất cả các công việc nông trại và sử dụng dữ liệu thời gian thực về tình trạng đất đai và cây trồng, thời tiết, tài nguyên, v.v., cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì trực giác.

Có rất nhiều công nghệ canh tác thông minh và nhiều giải pháp khác nhau đang được phát triển để làm cho mỗi quy trình nông nghiệp hiệu quả và tiên tiến hơn.

"Danh mục công nghệ nông nghiệp thông minh" do Bộ Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản xuất bản đã sắp xếp một cách có hệ thống các công nghệ này và thúc đẩy việc áp dụng chúng trong các lĩnh vực nông nghiệp.

 

Vui lòng tham khảo những thông tin sau để biết các công nghệ và danh mục tiêu biểu:

 

• Hệ thống giám sát môi trường: Một hệ thống đo nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ mặt trời, nồng độ CO2, v.v., và quản lý và phân tích dữ liệu trên đám mây.
• Cảm biến ruộng lúa, Hệ thống quản lý nước: Một hệ thống sử dụng cảm biến để đo mực nước và nhiệt độ trên ruộng lúa và điều khiển từ xa các cửa xả lũ.
• Hệ thống sử dụng dữ liệu canh tác: Một hệ thống AI phân tích dữ liệu môi trường được thu thập và hồ sơ công việc để đề xuất các phương pháp canh tác tối ưu.

 

• Máy kéo tự lái: Hệ thống lái tự động sử dụng GPS cho phép lái và vận hành theo đường thẳng với độ chính xác tương tự như máy kéo có kinh nghiệm.
• Robot vận chuyển tự động, theo sau: Một robot tự động vận chuyển sản phẩm và vật liệu đã thu hoạch, giảm gánh nặng cho công nhân.
• Máy cắt cỏ tự hành: Một loại máy loại bỏ cỏ dại hiệu quả bằng cách sử dụng điều khiển từ xa và lái tự động.
• Máy bay không người lái: Phương tiện bay không người lái được sử dụng để phun thuốc trừ sâu, quan sát sự phát triển của cây trồng, khảo sát các cánh đồng, v.v.

• Máy thu hoạch bắp cải cơ học: Một cỗ máy tự động hóa quá trình thu hoạch bắp cải và giảm bớt tình trạng thiếu hụt lao động.
• Hệ thống phân loại AI: Một hệ thống sử dụng camera và AI để tự động xác định và phân loại chất lượng và kích thước của sản phẩm nông nghiệp.
• Robot phân loại và đóng gói tự động: Công nghệ robot tự động phân loại và đóng gói sản phẩm đã thu hoạch như dâu tây.

 

• Hệ thống kiểm soát môi trường: Một hệ thống kiểm soát tự động giúp duy trì nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ CO2, v.v. bên trong nhà kính ở mức tối ưu.
• Robot thu hoạch AI: Một robot nhận dạng các loại trái cây ẩn trong lá và thân cây và thu hoạch chúng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng tuyến đường tối ưu.
• Hệ thống giám sát từ xa: Một hệ thống cho phép bạn kiểm tra môi trường và điều kiện cây trồng trong cơ sở từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng.

Mặc dù mỗi công nghệ này đều có hiệu quả riêng, nhưng việc kết hợp nhiều công nghệ sẽ tạo ra hiệu ứng hiệp đồng. Ví dụ, liên kết dữ liệu cảm biến với máy móc nông nghiệp tự động giúp điều chỉnh động lực bón phân theo tình trạng của cánh đồng. Ngoài ra, "giám sát từ xa" sử dụng đám mây giúp kiểm tra tình trạng của trang trại và vận hành thiết bị từ xa, mang lại hiệu quả công việc cao hơn và quản lý tiên tiến hơn.

Công nghệ cảm biến, cốt lõi của nông nghiệp thông minh, đang cho phép chuyển đổi từ nông nghiệp truyền thống dựa trên "trực giác và kinh nghiệm" sang quản lý nông nghiệp chính xác dựa trên dữ liệu. Bằng cách lắp đặt các cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm, độ ẩm đất, bức xạ mặt trời và các yếu tố khác, giờ đây có thể nắm bắt được môi trường canh tác cây trồng theo thời gian thực. Dữ liệu thu được từ các cảm biến này được gửi lên đám mây, cho phép nông dân kiểm tra mọi lúc, mọi nơi.

Nông nghiệp chính xác là một loạt các kỹ thuật quản lý nông nghiệp theo dõi chặt chẽ và kiểm soát chặt chẽ tình trạng đất nông nghiệp và cây trồng, đồng thời sử dụng kết quả để lập kế hoạch cho năm tiếp theo. Các công nghệ sau đây đã được phát triển như các công cụ hỗ trợ nông nghiệp chính xác:

• Công cụ quan sát: Các hệ thống có thể nắm bắt tình trạng sinh trưởng của cây trồng nông nghiệp, chẳng hạn như máy chủ đồng ruộng và cảm biến từ xa vệ tinh.
• Công cụ điều khiển: Máy làm việc biến thiên có thể tự động điều chỉnh lượng phân bón, v.v. đầu vào cho từng địa điểm.
• Công cụ thu hoạch: Máy gặt đập liên hợp có thể tự động đo năng suất lúa và độ ẩm của hạt gạo.
• Công cụ phân tích: Công cụ phân tích thông tin giúp trực quan hóa năng suất, v.v. trên bản đồ và có thể được sử dụng để lập kế hoạch nông nghiệp.

Một ví dụ về việc sử dụng IoT nông nghiệp là hệ thống sử dụng cảm biến để theo dõi điều kiện đất đai và thời tiết, đồng thời tối ưu hóa việc tưới tiêu và bón phân dựa trên dữ liệu thu thập được. Điều này giúp cung cấp cho mỗi loại cây trồng môi trường tối ưu về độ ẩm, chất dinh dưỡng, ánh sáng, v.v. và phân tích dữ liệu lớn giúp lựa chọn giống và phát triển kế hoạch canh tác phù hợp với điều kiện thời tiết và đất đai.

Các cảm biến INS (Hệ thống dẫn đường quán tính) có độ chính xác cao dành cho nông nghiệp chính xác không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu tác động đến môi trường, cung cấp đúng lượng hóa chất cần thiết hoặc thay thế các phương án cơ học, dẫn đến canh tác bền vững hơn.

Một ví dụ về việc kết hợp AI và công nghệ cảm biến là Plantect, một dịch vụ dự đoán nguy cơ mắc bệnh ở cây trồng nông nghiệp. AI phân tích dữ liệu thu được từ cảm biến nhiệt độ và độ ẩm, cảm biến CO2, cảm biến bức xạ mặt trời, v.v. để dự đoán nguy cơ mắc bệnh và đề xuất các biện pháp đối phó.

Việc giới thiệu các công nghệ cảm biến và nông nghiệp chính xác này đã mang lại nhiều lợi ích, bao gồm tiết kiệm và giảm lao động trong công việc đồng áng, giảm chi phí, cải thiện năng suất, cải thiện chất lượng và bảo vệ môi trường. Hiện nay, có thể tạo ra một môi trường thuận lợi cho sự phát triển của cây trồng, chẳng hạn như bằng cách sử dụng cảm biến đất để kiểm tra độ ẩm và mức chất dinh dưỡng và kết nối với hệ thống tưới tiêu tự động để cung cấp nước tưới tối ưu.

Thông tin tham khảo:

Lợi ích cụ thể của việc triển khai nông nghiệp thông minh trong các dự án trình diễn thay đổi tùy theo quy mô quản lý và đặc điểm khu vực, nhưng trong nhiều trường hợp, các lợi ích như giảm giờ lao động và tăng năng suất đã được xác nhận. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về các ứng dụng thực tế và lợi ích của chúng:

• Giảm giờ lao động: Trong một cuộc khảo sát về dự án trình diễn nông nghiệp thông minh, giờ lao động trong canh tác lúa đã giảm trung bình 9%. Đặc biệt, đã xác nhận giảm giờ lao động 10% trở lên ở khoảng 30% khu vực trình diễn.
• Công việc cộng tác của máy kéo rô-bốt: Công việc cộng tác giữa xe có người lái và không người lái giúp giảm thời gian làm việc khoảng 30%, giúp tăng diện tích làm việc lên 25%.
• Giới thiệu máy kéo lái tự động và máy cấy lúa theo đường thẳng: Một trang trại đã giảm thành công 27% thời gian làm việc bằng cách giới thiệu những máy này.
• Hiệu ứng tăng năng suất: Bón phân thay đổi dựa trên dữ liệu cảm biến và cải tiến thành phần giống và thiết kế bón phân đã làm tăng năng suất lúa trung bình 9%. Đặc biệt, ở những khu vực cải thiện việc bón phân, năng suất tăng 13%.
• Mở rộng quy mô kinh doanh và cải thiện lợi nhuận: Có những trường hợp mà việc đưa công nghệ thông minh vào áp dụng, kết hợp với các biện pháp canh tác được cải thiện và hợp nhất đồng ruộng, đã giúp các trang trại mở rộng quy mô và tăng thu nhập mà không cần tăng đáng kể lực lượng lao động.
• Giảm chi phí thông qua việc chia sẻ máy móc: Ở các vùng núi, nỗ lực chia sẻ máy móc nông nghiệp thông minh giữa nhiều nông dân đã chứng minh được hiệu quả trong việc tăng tỷ lệ vận hành máy móc và giảm chi phí lắp đặt.
• Cải thiện lợi nhuận thông qua việc sử dụng dữ liệu: Đã có báo cáo về các trường hợp trong đó năng suất lúa và thu nhập tăng lên thông qua việc sử dụng dữ liệu năng suất cụ thể của từng cánh đồng và thu nhập tăng lên thông qua việc chia sẻ dữ liệu trong một bộ phận sản xuất làm vườn.
• Cải thiện năng suất ở các vùng núi: Có những trường hợp năng suất đã được cải thiện thành công ngay cả ở những vùng khó khăn thông qua việc hợp nhất các lô đất nhỏ và các biện pháp thoát nước.
• Cải thiện lợi nhuận dài hạn: Một nghiên cứu tiếp theo về dự án trình diễn nông nghiệp thông minh đã xác nhận rằng lợi nhuận đã được cải thiện nhìn chung, ngay cả sau khi dự án kết thúc, khi xem xét các xu hướng về thu nhập và chi tiêu.
• Hiệu quả của việc đưa ra giải pháp cho các vấn đề kinh doanh: Đặc biệt, trong những trường hợp các vấn đề kinh doanh (điểm nghẽn) được xác định rõ ràng và công nghệ thông minh đã được sử dụng để giải quyết các vấn đề này, thì mức tăng lợi nhuận đã vượt quá chi phí triển khai.

Như những ví dụ này cho thấy, công nghệ nông nghiệp thông minh không chỉ tiết kiệm lao động mà còn góp phần cải thiện lợi nhuận của hoạt động quản lý nông nghiệp thông qua cải tiến canh tác dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa các quyết định quản lý. Tuy nhiên, để tối đa hóa hiệu quả của việc đưa vào áp dụng, điều quan trọng là phải làm rõ các vấn đề quản lý và lựa chọn công nghệ phù hợp cho chúng.

Trong "Kế hoạch cơ bản về thực phẩm, nông nghiệp và khu vực nông thôn", chính phủ Nhật Bản đã định vị nông nghiệp thông minh là một biện pháp quan trọng để biến nông nghiệp thành một ngành công nghiệp tăng trưởng. Kế hoạch cơ bản, được Nội các phê duyệt vào tháng 3 năm 2020, đặt mục tiêu nâng cao khả năng tự cung cấp thực phẩm dựa trên calo lên 45% vào năm 2030 và nêu rõ việc đẩy nhanh nông nghiệp thông minh như một phương tiện để đạt được mục tiêu này. Hơn nữa, vào tháng 10 năm 2020, "Gói toàn diện để thúc đẩy nông nghiệp thông minh" đã được xây dựng, phác thảo năm trụ cột để thúc đẩy toàn diện từ nghiên cứu và phát triển đến trình diễn và triển khai tại chỗ (trình diễn, phân tích và phổ biến, phát triển các dịch vụ hỗ trợ nông nghiệp mới, thiết lập môi trường thực tế, cung cấp cơ hội học tập và mở rộng ra nước ngoài).

Các động thái hướng tới việc sửa đổi Đạo luật cơ bản về thực phẩm, nông nghiệp và khu vực nông thôn đang được đẩy nhanh vào năm 2023, với quyết định được đưa ra là xây dựng một thời gian biểu để đệ trình một sửa đổi được đề xuất cho phiên họp thường kỳ của Quốc hội năm 2024, bao gồm cả luật để thúc đẩy nông nghiệp thông minh. Chính phủ đã vận hành một nền tảng chia sẻ dữ liệu nông nghiệp có tên "WAGRI" kể từ tháng 4 năm 2019, thúc đẩy việc tạo ra các dịch vụ mới bằng cách cho phép khoảng 50 doanh nghiệp, bao gồm nông dân, nhà sản xuất và nhà cung cấp ICT, chia sẻ và sử dụng dữ liệu. Ngoài ra, như một phần của "Sáng kiến ​​DX Nông nghiệp", một quá trình chuyển đổi sang quản lý nông nghiệp dựa trên dữ liệu (FaaS: Nông nghiệp như một Dịch vụ) sử dụng công nghệ kỹ thuật số đang được thúc đẩy và các chính sách đang được thực hiện để đảm bảo phát triển bền vững cho nông nghiệp và an ninh lương thực.

Những thách thức chính ngăn cản sự phát triển của nông nghiệp thông minh là chi phí triển khai và bảo trì cao cùng với rào cản kỹ thuật lớn. Việc đưa máy kéo tự lái và hệ thống kiểm soát môi trường vào sử dụng đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu từ hàng trăm triệu đến hàng chục triệu yên, và rủi ro không thu hồi được vốn đầu tư là rào cản lớn, đặc biệt là đối với những người nông dân lớn tuổi và quy mô nhỏ. Ngoài ra, vì đòi hỏi kiến ​​thức kỹ thuật như phân tích dữ liệu và vận hành thiết bị IoT, nhiều nông dân, đặc biệt là người cao tuổi, gặp khó khăn trong việc học các công nghệ mới.

Các giải pháp cho những vấn đề này bao gồm:

1) sử dụng hệ thống trợ cấp của chính quyền địa phương và quốc gia (các dự án trình diễn và phát triển công nghệ nông nghiệp thông minh, trợ cấp giới thiệu CNTT, v.v.),

2) chia nhỏ chi phí bằng cách nhiều trang trại cùng mua thiết bị hoặc sử dụng dịch vụ cho thuê và chia sẻ, và

3) thúc đẩy trao đổi thông tin và tham gia đào tạo bằng cách xây dựng mạng lưới giữa những người nông dân. Ngoài ra, các cải cách hệ thống, chẳng hạn như phát triển hệ thống trong toàn ngành và cải thiện hệ thống hỗ trợ cho những người nông dân mới, cũng là những vấn đề quan trọng.