Nông nghiệp thông minh đặt ra rất nhiều bài toán cần các doanh nghiệp công nghệ giải cho người nông dân.

Trong mô hình nông nghiệp thông minh, Bản đồ số nông nghiệp có vị trí quan trọng bởi qua đó người dân, doanh nghiệp có thể biết được vị trí, chất đất, khi hậu, thời tiết phù hợp với giống cây trồng nào, nguồn sản lượng ra sao… Đây chính là cơ sở dữ liệu quan trọng giúp người dân và doanh nghiệp triển khai, quy hoạch cây trồng vật nuôi cho phù hợp.

Chia sẻ với ICTnews về vấn đề này, lãnh đạo VNPT cho biết, muốn xây dựng nông nghiệp thông minh phải xây dựng bản đồ số nông nghiệp, bởi đây là công cụ giúp cho bà con nông dân, doanh nghiệp biết được điều kiện thổ nhưỡng, khí hậu để quy hoạch cho nông nghiệp. Việt Nam vốn dĩ là một đất nước về nông nghiệp. Thế nhưng, tỷ trọng nông nghiệp đóng góp vào GDP không cao, dù số người làm nông rất đông đảo và ngành nông nghiệp có ảnh hưởng lớn đến đại bộ phận người dân Việt Nam. VNPT luôn trăn trở làm sao bảo đảm được thu nhập cho nông dân, làm sao để nông nghiệp Việt Nam có năng suất cao, sản phẩm nông nghiệp đạt chất lượng tốt và có thương hiệu lan tỏa.

Thế nhưng, nếu doanh nghiệp tham gia vào lĩnh vực này thì độ rủi ro cũng cao khi quy mô sản xuất của nông dân còn manh mún, chưa đủ khả năng cũng như độ sẵn sàng cho việc trả phí để sử dụng dữ liệu. Trong khi đó, mô hình trang trại và doanh nghiệp nhảy vào lĩnh vực nông nghiệp còn hạn chế. Đây chính là bài toán thách thức với nông nghiệp thông minh.

Đề cập sang khía cạnh triển khai mô hình nông nghiệp thông minh, phía VNPT cho rằng, phải có sự bắt tay của 3 nhà là “nhà nông - nhà bán lẻ - nhà công nghệ”. Trong đó, nhà công nghệ sẽ đưa công nghệ hỗ trợ nhà nông chăm sóc cây trồng cũng như phân tích về sản lượng, thời gian và cách chăm sóc, thời gian thu hoạch chính xác để có được năng suất cao và chất lượng tốt. Ngoài ra, có thể dùng nền tảng công nghệ để hỗ trợ nhà nông tiêu thụ sản phẩm.

Đại diện VNPT nhận định rằng, rất nhiều hệ thống kênh phân phối tại Việt Nam đang nằm trong tay nước ngoài, có thể là trở ngại cho tiêu thụ nông sản Việt. Bởi các kênh phân phối nước ngoài thường dựng lên những rào cản kỹ thuật và chất lượng, nếu nông sản Việt Nam không đáp ứng được sẽ không thể bước chân vào hệ thống siêu thị. Đây cũng là bài toán đặt ra ở tầm vĩ mô cần sớm giải quyết trong mô hình nông nghiệp thông minh.

Ông Trần Quang Cường, CEO Nextfarm cho biết, nông nghiệp thông minh đặt ra rất nhiều bài toán cần các doanh nghiệp công nghệ giải cho người nông dân. “Tôi cũng đã xem ý kiến của VNPT chia sẻ về các bài toán phải xây dựng bản đồ số nông nghiệp cho người dân, doanh nghiệp có thể biết được vị trí, chất đất, khi hậu, thời tiết phù hợp với giống cây trồng nào, nguồn sản lượng ra sao và câu chuyện phải dồn điền đổi thửa. Đây là bài toán lâu dài mà Chính phủ, các bộ ngành và các doanh nghiệp công nghệ chung tay giải quyết. Tuy nhiên, tôi cho rằng trước mắt chúng ta cần tập trung giải bài toán rất thiết thực là dự báo sản lượng để cho người nông dân”, ông Cường nói.

Ông Cường cho rằng, thực tế, việc dự báo sản lượng các sản phẩm nông nghiệp tại Việt Nam hiện nay chưa được ứng dụng công nghệ để xử lý nên vẫn chủ yếu dự báo bằng kinh nghiệm. Tại một số nước có công nghiệp nông nghiệp như Australia, họ không những ứng dụng công nghệ dự báo sản lượng sản phẩm nông nghiệp sản xuất ra mà còn để dự báo nhu cầu tiêu thụ của thị trường, đồng thời đáp ứng nhu cầu này tốt nhất. Một trang trại họ có thể biết được nhu cầu tiêu thụ sản phẩm nông sản của một siêu thị mà họ cung cấp ra sao để cung cấp cho siêu thị này, tránh trường hợp dư thừa hoặc thiếu nông sản.

Theo ông Cường, có thể thấy bài toán về ứng dụng công nghệ để dự báo sản lượng nông nghiệp cực kỳ thiết thực, nhưng chưa có bên nào làm. Vì thế thỉnh thoảng chúng ta lại thấy rộ lên việc giải cứu nông sản như dưa hấu, khoai lang, gừng, thanh long… Đó là hệ quả của việc không dự báo được sản lượng nông sản cho từng mùa vụ. "Nếu ứng dụng CNTT để dự báo chính xác sản lượng từng loại nông sản, chúng ta sẽ giải được vấn đề, từ đó không phải giải cứu nông sản như vậy nữa", ông Cường khẳng định.