"Nông nghiệp công nghệ cao không nên được coi là một phong trào. Đó là bài toán nghiêm túc và dài hạn với những thách thức cần phải giải quyết"...

Bà Hoàng Thị Thu Duyến, Phó phòng quản lý khoa học và hợp tác phát triển, giảng viên chương trình biến đổi khí hậu trường ĐH Việt Nhật, trong cuộc họp với GS. Yasunaga – Đại học Tokyo, mới đây có nhận được câu hỏi rằng tại Việt Nam nếu ứng dụng công nghệ cao và máy móc hiện đại vào sản xuất nông nghiệp liệu có phù hợp không khi mà cấu trúc dân số và cơ cấu về thành phần kinh tế của Việt Nam rất khác Nhật Bản. 

"Tôi tán thành việc ứng dụng các thành tựu về khoa học công nghệ vào sản xuất nông nghiệp để nâng cao chất lượng của nông sản. Tuy nhiên, nếu dập khuôn một cách máy móc theo các nước phát triển thì vô hình chung lại làm giảm giá trị gia tăng của nông sản" - bà Duyến nói. 

Lí do là bởi chi phí đầu tư và vận hành các thiết bị công nghệ cao rất đắt đỏ trong khi nguồn lao động trong lĩnh vực nông nghiệp của Việt Nam vẫn còn rất dồi dào. 

Nông nghiệp công nghệ cao không nên được coi là một phong trào. Đó là bài toán nghiêm túc và dài hạn với những thách thức chúng ta phải giải quyết, đại diện của Tập đoàn The PAN Group (PAN) nhận xét.

“Không thể phủ nhận công nghệ có vai trò ngày càng lớn trong sản xuất nông nghiệp. Tuy nhiên ở PAN, nông nghiệp công nghệ cao mới chỉ là điều kiện cần. Chúng tôi quan tâm nhiều hơn đến nông nghiệp hiệu quả. Không phải cứ đầu tư công nghệ càng hiện đại thì càng tốt”, đại diện của PAN nói. Thị trường đầu ra mới là nơi đặt cho chúng ta bài toán về chất lượng sản phẩm đến đâu, sản lượng bao nhiêu, hàm lượng công nghệ như thế nào là phù hợp. 

4 THÁCH THỨC VỚI NÔNG NGHIỆP CÔNG NGHỆ CAO

Nông nghiệp công nghệ cao rõ ràng yêu cầu vốn đầu tư rất lớn so với nông nghiệp truyền thống. Theo đại diện PAN, một dự án nông nghiệp công nghệ cao có thể cần khoản đầu tư cao gấp hàng trăm lần phương pháp truyền thống. 

“Tỉ suất đầu tư cao cũng đồng nghĩa với áp lực lớn đối với hiệu quả sản xuất nông nghiệp. Vì vậy doanh nghiệp cần phải cân nhắc nhiều yếu tố trước khi quyết định có đầu tư nâng cao hàm lượng công nghệ trong sản xuất hay không”, đại diện của PAN nhấn mạnh.

Thứ hai là yêu cầu hiểu biết rất cao về kỹ thuật canh tác. Nông nghiệp không chỉ bao gồm một hệ thống máy móc, công nghệ, phần mềm hiện đại mà phía sau đó quan trọng hơn là các bí quyết công nghệ. 

Theo đại diện của PAN, minh chứng là nhiều giống cây nhập về từ Nhật Bản, Israel trồng trong điều kiện tốt nhất tại Việt Nam với khí hậu tốt hơn nhưng năng suất cũng chỉ đạt 30% - 40%, chất lượng chưa đạt yêu cầu xuất khẩu. Các bí quyết sản xuất này không đơn giản có thể học hay chuyển giao trong ngày một ngày hai mà là sự tích lũy kinh nghiệm thậm chí qua nhiều thế hệ.

Thứ ba, thách thức về thị trường tiêu thụ cũng là một trong những bài toán lớn nhất mà doanh nghiệp đang phải đối mặt. Nông nghiệp công nghệ cao nếu thành công sẽ mang lại những bước nhảy vọt về năng suất, có thể gấp 20-30 lần so với các phương pháp truyền thống. 

Như vậy, đơn vị sản xuất phải tính toán thị trường đầu ra và lựa chọn công nghệ phù hợp có khả năng tạo và tăng giá trị sản phẩm, tránh trường hợp được mùa thì mất giá như vẫn thường xảy ra hiện nay tại nước ta. Bên cạnh đó, khi áp dụng nông nghiệp công nghệ cao, giá thành sản xuất sẽ cao hơn nên nhà sản xuất cũng cần quan tâm đến khả năng chấp nhận của người tiêu dùng.

Cuối cùng, quan trọng nhất, vẫn là yếu tố con người. Đây là thách thức đối với các nước như Việt Nam khi nông dân vẫn quen với các phương pháp truyền thống, không sử dụng thành thạo công nghệ, và hạn chế về tính kỷ luật trong tổ chức sản xuất, tuân thủ quy trình, có thói quen sử dụng hóa chất, và quan tâm đến lợi nhuận ngắn hạn. 

“Đây sẽ là rào cản kỹ thuật lớn nhất khi triển khai các ứng dụng tiên tiến. Các nhà sản xuất có thể nhận chuyển nhượng phần cứng dễ dàng nhưng sẽ gặp nhiều vấn đề với việc vận hành các công nghệ đó”, đại diện của PAN đánh giá.

DỮ LIỆU - YẾU TỐ "VÀNG" 

Trước những “ma trận” thách thức khi doanh nghiệp muốn làm nông nghiệp công nghệ cao như vậy, nếu vẫn quyết tâm làm thì nên bắt đầu từ đâu? 

Theo bà Duyến, mọi hệ thống nông nghiệp dù hiện đại đến đâu cũng cần các yếu tố đầu vào cơ bản như giống, ánh sáng, nhiệt độ, nước, dinh dưỡng cây trồng. Đặc điểm của các yếu tố này cần được nghiên cứu một cách bài bản và tập hợp thành bộ dữ liệu để máy móc và các thiết bị công nghệ cao có thể xử lý được. 

Ví dụ, khi cần tưới nước cho cây, các phương pháp truyền thống chỉ đơn giản là làm ướt đất bằng bất cứ cách nào. Nếu ứng dụng công nghệ cao sẽ cần dữ liệu về nhu cầu nước của loài cây này bao nhiêu, độ ẩm đất tại thời điểm hiện tại bao nhiêu để từ đó hệ thống sẽ tính toán cần bổ sung bao nhiêu nước. Điều này vừa tránh lãng phí nước mà vừa tiết kiệm năng lượng. 

“Vướng mắc của việc ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp của Việt Nam ngoài yếu tố chi phí đầu tư, chi phí vận hành thì còn do thiếu các số liệu nghiên cứu cơ bản”, bà Duyến nói và ví von, tình trạng này giống như “có thể mua tàu hỏa nhưng nếu không có đường ray để tàu chạy thì cũng chịu”. 

Thực tế như tại các doanh nghiệp làm công nghệ cao như PAN, quá trình chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ thông tin tại doanh nghiệp này đang được áp dụng từ cấp độ đơn giản đến phức tạp. 

Việc đơn giản nhất chính là ghi chép nhật ký, thu thập dữ liệu thời tiết bằng các trạm đo tại các trang trại. Từ đó, các chuyên gia nông nghiệp sẽ phân tích số liệu, tìm ra các công thức chăm sóc cây trồng tối ưu… 

Hiện tại, tập đoàn này cũng đang tiếp tục triển khai để xây dựng bộ dữ liệu để phục vụ việc phát triển nông nghiệp sau này. Hoạt động thu thập số liệu thống kê tạo thành hệ cơ sở dữ liệu cần diễn trong thời gian dài từ 3-4 năm. 

“Việc thu thập, số hóa nhật ký sản xuất có ý nghĩa rất lớn khi giải quyết được “bài toán” về truy xuất nguồn gốc, điều được xem là rào cản tiếp cận khi tiếp cận với các thị trường khó tính. Thông qua hệ thống thu thập dữ liệu nông nghiệp, các chuyên gia sẽ tiến hành phân tích, cải thiện hoạt động kinh doanh, giảm thiểu rủi ro nông nghiệp”, đại diện của PAN cho biết.

Nền tảng tích hợp với mọi phần cứng liên quan như: cảm biến trên mặt đất, máy móc, trạm khí tượng, hình ảnh vệ tinh… Từ đó, thu thập các thông tin cần thiết để quản lý hiệu quả dịch bệnh, quản lý các vùng nguyên liệu…