Nông nghiệp thông minh (còn gọi là canh tác chính xác) sử dụng cảm biến, drone và trí tuệ nhân tạo (AI) để làm cho việc canh tác hiệu quả và bền vững hơn. Trên một trang trại thông minh, dữ liệu từ các cảm biến độ ẩm đất, trạm thời tiết và hình ảnh vệ tinh hoặc drone được đưa vào các thuật toán AI.

Các mô hình này học cách dự đoán nhu cầu và đề xuất các hành động – ví dụ, khi nào và tưới bao nhiêu nước, bón phân hay thu hoạch – nhằm giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa sức khỏe cây trồng.

Như một bài đánh giá đã nhận định, việc tích hợp AI vào nông nghiệp đánh dấu “một kỷ nguyên mới của sự chính xác và hiệu quả,” cho phép thực hiện các nhiệm vụ như phát hiện bệnh tự động và dự báo năng suất mà trước đây không thể làm được. Bằng cách phân tích các mẫu phức tạp trong dữ liệu trang trại, AI có thể cải thiện tốc độ và độ chính xác trong ra quyết định, dẫn đến năng suất cao hơn và giảm sử dụng tài nguyên.

Ứng dụng chính của AI trong nông nghiệp

AI đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực của nông nghiệp. Nông dân và các công ty công nghệ nông nghiệp đang triển khai học máy và thị giác máy tính trong các ứng dụng chính sau:

• Quản lý tưới tiêu và nước chính xác: Hệ thống điều khiển dựa trên AI kết hợp dữ liệu cảm biến độ ẩm đất với dự báo thời tiết để tưới cây chỉ khi và nơi cần thiết. Ví dụ, bộ điều khiển tưới nhỏ giọt thông minh sử dụng phân tích thời gian thực để tối ưu phân phối nước trên cánh đồng, giúp giảm đáng kể lãng phí nước và tăng khả năng chống chịu của cây trồng ở vùng hạn hán.
• Giám sát sức khỏe cây trồng và phát hiện bệnh: Các mô hình thị giác máy tính (thường dựa trên Mạng Nơ-ron Tích chập) phân tích hình ảnh từ drone hoặc camera để phát hiện sâu bệnh, nấm hoặc thiếu dinh dưỡng sớm. Các công cụ AI này có thể nhận biết các triệu chứng tinh vi mà mắt thường không thấy được, giúp nông dân xử lý kịp thời trước khi bệnh lan rộng.
  Theo các chuyên gia FAO, “sức mạnh thực sự của AI nằm ở khả năng phát hiện các mẫu mà chúng ta không thể nhìn thấy – ... dự đoán kết quả và ngăn ngừa dịch bệnh bùng phát”.
• Kiểm soát sâu bệnh và quản lý cỏ dại: Robot và hệ thống AI có thể nhắm mục tiêu chính xác sâu bệnh và cỏ dại. Ví dụ, drone hoặc robot tự động có thể phun thuốc trừ sâu hoặc nhổ cỏ chỉ ở những nơi cần thiết, dựa trên nhận dạng bằng thị giác máy tính các vùng cỏ dại. Việc sử dụng hóa chất chính xác này giúp giảm chi phí và tác động môi trường.
• Dự báo năng suất và tăng trưởng: Các mô hình học máy (bao gồm mạng LSTM) dự báo năng suất cây trồng bằng cách phân tích dữ liệu năng suất lịch sử, xu hướng thời tiết và điều kiện tăng trưởng hiện tại. Những dự báo này giúp nông dân lên kế hoạch lưu trữ và bán hàng.
  Cảm biến IoT theo dõi sự phát triển của cây kết hợp với AI để dự đoán thời điểm thu hoạch tối ưu và sản lượng dự kiến, cải thiện phân bổ nguồn lực.
• Quản lý đất và dinh dưỡng: Cảm biến đất đo độ ẩm, pH và mức dinh dưỡng trên toàn cánh đồng. Hệ thống AI phân tích dữ liệu này để đề xuất loại và lượng phân bón chính xác. Máy rải phân thông minh, được điều khiển bởi AI, điều chỉnh lượng dinh dưỡng theo thời gian thực để tránh bón thừa và giảm rửa trôi.
• Giám sát chăn nuôi: Trong các trang trại chăn thả hoặc bò sữa, AI phân tích dữ liệu từ cảm biến đeo hoặc camera trên động vật để theo dõi sức khỏe, hành vi và thói quen ăn cỏ. Cảnh báo từ các mô hình AI có thể thông báo sớm cho nông dân về động vật bị bệnh hoặc căng thẳng, nâng cao phúc lợi và năng suất vật nuôi.
• Chuỗi cung ứng và truy xuất nguồn gốc: AI và blockchain cũng được ứng dụng trong chuỗi cung ứng. Hệ thống thông minh có thể truy xuất thực phẩm từ trang trại đến bàn ăn, xác minh nguồn gốc và chất lượng. Ví dụ, các bản ghi blockchain và phân tích AI có thể chứng nhận sản phẩm hữu cơ hoặc phát hiện nhanh các vấn đề an toàn thực phẩm, tăng tính minh bạch và niềm tin của người tiêu dùng.

Nhờ những ứng dụng này, AI biến các trang trại truyền thống thành các hoạt động dựa trên dữ liệu. Nó kết hợp các thiết bị Internet vạn vật (IoT) như cảm biến và drone với phân tích dựa trên đám mây và tính toán tại chỗ để tạo ra một hệ sinh thái nông nghiệp thông minh.

Cách AI hoạt động trên trang trại

Nông nghiệp thông minh dựa trên nhiều công nghệ nền tảng. Các thành phần chính bao gồm:

• Cảm biến IoT và thu thập dữ liệu: Trang trại được trang bị cảm biến độ ẩm đất, trạm thời tiết, camera, liên kết vệ tinh và nhiều thiết bị khác. Những thiết bị này thu thập dữ liệu liên tục trên đồng ruộng. Ví dụ, cảm biến đất và nước “là xương sống của nông nghiệp thông minh được hỗ trợ bởi IoT,” cung cấp các chỉ số quan trọng về độ ẩm, nhiệt độ, pH và dinh dưỡng.
• Drone và cảm biến từ xa: Drone bay và vệ tinh trang bị camera và thiết bị chụp ảnh đa phổ thu thập hình ảnh độ phân giải cao của cây trồng. Phần mềm AI ghép nối các hình ảnh này để giám sát sức khỏe cây trồng trên diện rộng. Hình ảnh này có thể phát hiện nhanh các cây bị stress hoặc dịch hại trên hàng hecta.
• Thuật toán học máy: Dữ liệu trang trại được đưa vào các mô hình học máy trên máy chủ hoặc thiết bị biên. Các mô hình học có giám sát như mạng nơ-ron và rừng ngẫu nhiên phân tích các mẫu để dự đoán năng suất hoặc chẩn đoán bệnh. Học không giám sát (ví dụ phân nhóm) phát hiện các bất thường trong dữ liệu cây trồng.
  Học tăng cường sẽ ngày càng được sử dụng để cho phép robot trang trại học các hành động tối ưu theo thời gian.
• Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS): Các nền tảng và ứng dụng thân thiện với người dùng tích hợp các thông tin AI. Hệ thống hỗ trợ quyết định tổng hợp dữ liệu cảm biến, dự báo thời tiết và dự đoán để cung cấp lời khuyên thiết thực cho nông dân. Các bảng điều khiển trên đám mây hoặc di động có thể cảnh báo người dùng: “Tưới ruộng B ngay” hoặc “Xử lý vườn ngô số 3” dựa trên phân tích AI.
• Edge AI và tính toán tại trang trại: Các hệ thống mới xử lý dữ liệu trực tiếp tại trang trại (“Edge AI”) thay vì gửi tất cả lên đám mây. AI trên thiết bị có thể phân tích hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến theo thời gian thực, điều này rất quan trọng với các trang trại có kết nối internet hạn chế.
  Một bài đánh giá cho biết, “Cảm biến IoT và drone được hỗ trợ bởi Edge AI có thể phân tích hình ảnh cây trồng thời gian thực, phát hiện dịch hại và tối ưu lịch tưới mà không cần xử lý dữ liệu bên ngoài”. Điều này giảm độ trễ và tăng độ tin cậy trong môi trường nông thôn.
• Blockchain và nền tảng dữ liệu: Một số sáng kiến sử dụng blockchain để ghi lại dữ liệu trang trại và kết quả AI một cách an toàn. Trong mô hình này, nông dân sở hữu dữ liệu của mình thông qua các sổ cái không thể thay đổi. Điều này đảm bảo các khuyến nghị AI minh bạch và sản phẩm (như nhãn hữu cơ) được xác thực đáng tin cậy.

Các công nghệ này phối hợp hoạt động: thiết bị IoT thu thập dữ liệu thô, AI phân tích, và công cụ DSS chuyển kết quả đến nông dân. Trong thực tế, sự kết hợp giữa giám sát vệ tinh, cảm biến mặt đất và robot tại trang trại tạo thành một mạng lưới “trang trại thông minh” liên kết chặt chẽ.

Lợi ích của AI trong nông nghiệp

Việc ứng dụng AI vào canh tác mang lại nhiều lợi ích:

• Tăng năng suất, giảm chi phí: Bằng cách tối ưu các đầu vào, AI giúp cây trồng nhận đúng lượng cần thiết. Nông dân thường thấy năng suất tăng vì nước, phân bón và lao động được sử dụng hiệu quả hơn. Ví dụ, tưới và bón phân thông minh có thể nâng cao năng suất cây trồng trong khi giảm lượng tài nguyên sử dụng.
  Quản lý sâu bệnh cải tiến cũng giúp bảo tồn nhiều sản lượng hơn. Tất cả những điều này có thể giảm đáng kể chi phí vận hành.
• Bền vững môi trường: Việc áp dụng chính xác nước và hóa chất giúp giảm rửa trôi và ô nhiễm. AI có thể giảm lượng phân bón và ngăn ngừa rò rỉ dinh dưỡng vào nguồn nước. Kiểm soát sâu bệnh mục tiêu giảm lượng thuốc trừ sâu.
  Theo OECD, canh tác chính xác “giảm tác động môi trường” bằng cách chỉ sử dụng nước, phân bón và thuốc trừ sâu ở nơi cần thiết. Tổng thể, nông nghiệp thông minh phù hợp với mục tiêu bảo tồn bằng cách giảm lãng phí và khai thác đất quá mức.
• Khả năng chống chịu với biến động khí hậu và thị trường: Giám sát dựa trên AI cung cấp cảnh báo sớm. Nông dân có thể phát hiện stress do hạn hán hoặc dịch bệnh trước khi trở thành thảm họa. Trước thời tiết không thể đoán trước, các mô hình AI giúp điều chỉnh lịch trồng và lựa chọn cây trồng.
  Ví dụ, hệ thống vệ tinh và AI (như Chỉ số Stress Nông nghiệp của FAO) giám sát hạn hán và tư vấn biện pháp giảm thiểu. Điều này làm cho hệ thống thực phẩm trở nên đáng tin cậy hơn trước biến đổi khí hậu.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Cả nông dân nhỏ lẫn quy mô lớn đều hưởng lợi từ những hiểu biết mà họ không thể có bằng cách thủ công. FAO nhấn mạnh sức mạnh của AI là tìm ra các mẫu ẩn, “giúp ra quyết định nhanh hơn” và vận hành hiệu quả hơn.
  Ngay cả các nhiệm vụ phức tạp – như lai tạo giống cây trồng chịu hạn tốt hơn hoặc lập kế hoạch logistics đa trang trại – cũng có thể được hướng dẫn bởi phân tích dữ liệu.
• Kinh tế quy mô và khả năng tiếp cận: Theo thời gian, các công cụ AI ngày càng rẻ và phổ biến hơn. Ví dụ, các dự án hợp tác như Digital Green của FAO cho thấy ứng dụng tư vấn dựa trên AI có thể giảm đáng kể chi phí dịch vụ khuyến nông (từ khoảng 30 USD xuống còn 3 USD mỗi nông dân, thậm chí có thể chỉ còn 0,30 USD với AI).
  Việc giảm chi phí này giúp công nghệ cao tiếp cận được cả nông dân nhỏ, đặc biệt ở các nước đang phát triển.

Tổng thể, AI hỗ trợ thực hành canh tác có cơ sở thông tin. Cây trồng được chăm sóc đúng lúc, đúng cách, và nông dân nhận được câu trả lời thời gian thực thay vì phỏng đoán. Điều này nâng cao hiệu quả và chất lượng sản xuất thực phẩm trên toàn cầu.

Xu hướng và sáng kiến toàn cầu

Nông nghiệp dựa trên AI đang phát triển mạnh trên toàn thế giới. Các tổ chức và chính phủ hàng đầu đang đầu tư mạnh mẽ:

• Liên Hợp Quốc / FAO: Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc (FAO) đã coi AI là chiến lược cốt lõi cho nông nghiệp số. FAO đang phát triển mô hình ngôn ngữ nông nghiệp toàn cầu và hợp tác triển khai dịch vụ tư vấn AI tại Ethiopia và Mozambique. Mục tiêu là tạo ra một AI kiến thức toàn cầu cho nông dân và nhà hoạch định chính sách.
  FAO nhận định các công cụ số (cảm biến + IoT) đã giúp canh tác chính xác hơn, và AI sẽ “nâng tầm các hệ thống này” bằng cách phát hiện các mẫu ẩn và dự báo khủng hoảng.
• Hoa Kỳ / NASA: Liên minh NASA Harvest sử dụng dữ liệu vệ tinh kết hợp AI để hỗ trợ nông nghiệp toàn cầu. Ví dụ, NASA Harvest cung cấp dự báo năng suất cây trồng dựa trên AI, cảnh báo sớm hạn hán, và cả công cụ quản lý phân bón phân tích phổ thực vật để tối ưu hóa sử dụng nitơ.
  Những nỗ lực này cho thấy dữ liệu không gian và AI có thể giúp nông dân đưa ra quyết định tốt hơn trên thực địa.
• Trung Quốc: Trung Quốc đang nhanh chóng triển khai AI và dữ liệu lớn trong nông nghiệp. “Kế hoạch hành động Nông nghiệp Thông minh (2024–2028)” thúc đẩy drone và cảm biến AI ở vùng nông thôn. Trên thực tế, nhiều trang trại Trung Quốc hiện sử dụng đội drone khảo sát cây trồng và các trạm tưới tự động.
  Các tập đoàn lớn như Alibaba và JD.com tích hợp AI cho truy xuất nguồn gốc, như theo dõi xoài bằng blockchain giúp rút ngắn thời gian truy xuất từ 6 ngày xuống còn 2 giây. Hỗ trợ từ trên xuống giúp Trung Quốc trở thành nước dẫn đầu trong canh tác thông minh quy mô lớn.
• Châu Âu và sáng kiến OECD: OECD nhấn mạnh AI là một phần của “đổi mới dựa trên dữ liệu đang biến đổi hệ thống thực phẩm”. OECD thúc đẩy canh tác chính xác vì bền vững. Các chương trình nghiên cứu EU và các trung tâm khởi nghiệp (ví dụ ở Hà Lan và Đức) đang phát triển công cụ nông nghiệp thông minh, từ máy kéo tự động đến ứng dụng AI phát hiện bệnh cây.
  Nhóm công tác AI cho Nông nghiệp của OECD cũng nhấn mạnh quản trị và tiêu chuẩn chia sẻ dữ liệu.
• AI vì mục tiêu toàn cầu: Các sự kiện như Hội nghị thượng đỉnh AI for Good của ITU (với Chương trình Lương thực Liên Hợp Quốc và FAO) đang thảo luận về tiêu chuẩn canh tác thông minh, bao gồm khả năng tương tác AI và mở rộng cho nông dân nhỏ. Đối thoại toàn cầu này nhằm hài hòa việc sử dụng AI trong nông nghiệp và giải quyết các vấn đề đạo đức, xã hội và kỹ thuật.

Những ví dụ này cho thấy xu hướng toàn cầu: chính phủ và công ty công nghệ nông nghiệp nhận ra AI có thể tăng cường an ninh lương thực và bền vững. Đến năm 2025 và xa hơn nữa, AI trong nông nghiệp dự kiến sẽ phát triển nhanh chóng (với dự báo chi tiêu toàn cầu cho “nông nghiệp thông minh” tăng gấp ba lần vào năm 2025).

Thách thức và cân nhắc

Mặc dù AI hứa hẹn nhiều, nông nghiệp thông minh vẫn đối mặt với những khó khăn:

• Truy cập và chất lượng dữ liệu: AI cần rất nhiều dữ liệu chất lượng cao. Thu thập dữ liệu cảm biến chính xác trên đồng ruộng rất khó – thiết bị có thể hỏng hoặc cho kết quả nhiễu trong thời tiết khắc nghiệt. Nhiều trang trại vùng sâu vùng xa thiếu internet hoặc điện ổn định cho thiết bị IoT.
  Thiếu dữ liệu địa phương phong phú, mô hình AI có thể kém hiệu quả. FAO lưu ý đảm bảo “dữ liệu địa phương chất lượng” là thách thức lớn cho các giải pháp thực tế.
• Chi phí và hạ tầng: Cảm biến công nghệ cao, drone và nền tảng AI có thể đắt đỏ. Nông dân nhỏ ở các vùng đang phát triển có thể không đủ khả năng chi trả. Bài đánh giá hệ thống chỉ ra “chi phí hạ tầng cao” và “khó tiếp cận về kinh tế” là rào cản.
  Khắc phục cần có trợ cấp, hợp tác xã nông dân hoặc các giải pháp mã nguồn mở giá rẻ.
• Chuyên môn kỹ thuật: Vận hành công cụ AI và giải thích khuyến nghị đòi hỏi đào tạo. Nông dân có thể thiếu kỹ năng số hoặc không tin tưởng máy móc. OECD cảnh báo thuật toán thiên lệch (được huấn luyện trên dữ liệu trang trại lớn) có thể làm thiệt thòi nông dân nhỏ.
  Cần các chương trình xã hội và giáo dục để dạy nông dân sử dụng và bảo trì công nghệ nông nghiệp thông minh một cách có trách nhiệm.
• Tính tương thích và tiêu chuẩn: Hiện nay nhiều thiết bị trang trại thông minh dùng nền tảng độc quyền. Điều này ngăn cản việc phối hợp công cụ. Các chuyên gia kêu gọi tiêu chuẩn mở và hệ thống trung lập nhà cung cấp để tránh bị khóa nền tảng.
  Ví dụ, các nhóm tiêu chuẩn AI và IoT (như Nhóm tập trung ITU/FAO về AI cho Nông nghiệp số) đang xây dựng hướng dẫn để cảm biến và dữ liệu từ các nhà sản xuất khác nhau có thể hoạt động cùng nhau.
• Vấn đề đạo đức và an ninh: Tập trung dữ liệu trang trại gây lo ngại về quyền riêng tư. Các doanh nghiệp nông nghiệp lớn có thể kiểm soát dịch vụ AI và khai thác dữ liệu nông dân. Theo tài liệu, nông dân thường không sở hữu dữ liệu của mình, dẫn đến nguy cơ bị lợi dụng hoặc định giá không công bằng.
  An ninh mạng cũng rất quan trọng – một robot trang trại bị tấn công hoặc dự báo năng suất bị thao túng có thể gây thiệt hại lớn. Đảm bảo minh bạch (AI có thể giải thích được) và quản trị dữ liệu chặt chẽ là điều cần thiết.
• Tác động môi trường của AI: Thú vị là AI cũng tiêu thụ năng lượng đáng kể. FAO cảnh báo một truy vấn AI có thể tiêu thụ nhiều năng lượng hơn một tìm kiếm internet thông thường. Cần các hệ thống AI bền vững (mô hình tiết kiệm năng lượng, trung tâm dữ liệu xanh), nếu không lợi ích môi trường trong nông nghiệp có thể bị bù đắp bởi tăng tiêu thụ năng lượng.

Vượt qua những thách thức này đòi hỏi sự hợp tác đa bên: chính phủ, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp nông nghiệp và nông dân cần phối hợp. Nếu quản trị theo kịp, AI có thể được định hướng để mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Ví dụ, OECD đề xuất chính sách bao trùm để tránh bỏ lại nông dân nhỏ phía sau.

Triển vọng tương lai

Các công nghệ mới nổi hứa hẹn sẽ thúc đẩy nông nghiệp thông minh tiến xa hơn:

• Sự kết hợp Edge AI và IoT: Bộ xử lý AI trên thiết bị sẽ ngày càng rẻ hơn, cho phép cảm biến và robot đưa ra quyết định ngay tại chỗ. Trang trại sẽ sử dụng chip AI nhỏ gọn trong drone và máy kéo để phản ứng tức thì.
• Robot tự động dựa trên AI: Chúng ta đang chứng kiến nhiều máy móc tự động trong nông nghiệp. Robot thu hoạch, gieo trồng và nhổ cỏ đang trong giai đoạn thử nghiệm. Trong tương lai, đàn robot phối hợp bằng AI có thể chăm sóc toàn bộ cánh đồng, liên tục học hỏi từ môi trường.
  Học tăng cường (AI thử và sai) sẽ giúp chúng thông minh hơn trong các nhiệm vụ như phát hiện quả chín hoặc tối ưu hóa mô hình trồng.
• AI tạo sinh và nông học: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được tùy chỉnh cho nông nghiệp (như mô hình nông nghiệp sắp ra mắt của FAO) có thể tư vấn cho nông dân nhiều ngôn ngữ, trả lời câu hỏi về thực hành tốt nhất, thậm chí thiết kế giống mới qua lai tạo tính toán.
  AI cũng được dùng để phát triển protein thay thế (thịt nuôi cấy, v.v.), cho thấy phạm vi ứng dụng vượt ra ngoài đồng ruộng.
• Canh tác thông minh với khí hậu: AI sẽ tập trung nhiều hơn vào khả năng chống chịu khí hậu. Các mô hình dự báo tiên tiến có thể mô phỏng hàng chục kịch bản khí hậu và đề xuất lựa chọn cây trồng hoặc thời điểm gieo trồng. Kết hợp AI với blockchain cũng có thể theo dõi tín chỉ carbon cho các thực hành tái tạo.
• Hợp tác toàn cầu: Nỗ lực quốc tế sẽ được mở rộng. Ví dụ, “Báo cáo Công nghệ và Đổi mới Hệ thống Thực phẩm Nông nghiệp” của FAO (2025) dự kiến là cơ sở dữ liệu công khai về công nghệ nông nghiệp, giúp các quốc gia đầu tư hiệu quả. Các chương trình Liên Hợp Quốc và liên minh tư nhân (như AI4GOVERN) cũng hướng tới hệ thống thực phẩm bền vững với AI.

Nếu những đổi mới này được triển khai một cách bao trùm, chúng có thể giúp đạt được tương lai nơi nông nghiệp vừa năng suất cao vừa bền vững với môi trường. Mục tiêu là một hệ sinh thái nông nghiệp thông minh đảm bảo mọi người đều tiếp cận được thực phẩm dinh dưỡng, từ trang trại nhỏ đến các điền trang lớn.

>>> Nhấn để tìm hiểu thêm:

AI trong Sản xuất và Công nghiệp

Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Chăm sóc Sức khỏe

AI đang cách mạng hóa nông nghiệp bằng cách biến các trang trại thành các hoạt động công nghệ cao. Các cảm biến thông minh hiện đại và mô hình AI cho phép giám sát đồng ruộng thời gian thực, phân tích dự báo tăng trưởng cây trồng và ra quyết định tự động trong các nhiệm vụ chính. Nông dân có thể tưới tiêu chính xác, phát hiện bệnh sớm và bón phân tối ưu, mang lại năng suất tốt hơn và giảm sử dụng tài nguyên.

Ví dụ, một bài đánh giá kết luận rằng các hệ thống dựa trên AI hiện thường xuyên hỗ trợ “tưới tiêu chính xác, phát hiện bệnh sớm và tối ưu hóa bón phân” cho cây trồng.

Tuy nhiên, công nghệ không phải là giải pháp hoàn hảo. Các vấn đề như kết nối, chi phí, quyền riêng tư dữ liệu và đào tạo nông dân vẫn là những rào cản thực tế. Giải quyết những vấn đề này đòi hỏi chính sách thận trọng và sự hợp tác.
Với quản trị phù hợp (như quy định dữ liệu rõ ràng và tiêu chuẩn mở), AI thực sự có thể phục vụ tất cả mọi người – không chỉ các trang trại lớn.

Cuối cùng, vai trò của AI trong nông nghiệp thông minh là hỗ trợ ra quyết định của con người, làm cho canh tác hiệu quả và bền vững hơn. Bằng cách đưa phân tích tiên tiến đến đồng ruộng, AI hứa hẹn một tương lai nơi sản xuất lương thực toàn cầu đáp ứng nhu cầu với ít lãng phí hơn, hỗ trợ sinh kế của nông dân và bảo vệ hành tinh.

Như các báo cáo của FAO và OECD nhấn mạnh, thành công phụ thuộc vào đổi mới bao trùm và có đạo đức – đảm bảo công cụ canh tác thông minh tiết kiệm năng lượng, có thể giải thích được và phù hợp với túi tiền của mọi nông dân. Nếu làm đúng, AI sẽ giúp biến nông nghiệp thành ngành công nghiệp hiện đại phù hợp với thách thức của thế kỷ 21.