AI và công nghệ gen cho nông nghiệp bền vững Việt Nam

Ngày 03/12/2025, tại tọa đàm VinFuture, các nhà khoa học quốc tế và Việt Nam bàn về chuyện rất sát sườn: làm sao tăng năng suất nhưng lại giảm phân hóa học, thuốc trừ sâu, phát thải khí nhà kính trong nông nghiệp và chăn nuôi. Trọng tâm là công nghệ gen, vi sinh, AI, IoT – những thứ nghe có vẻ “xa xôi” nhưng thực ra đang gõ cửa từng trang trại.

Phần lớn doanh nghiệp sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam vẫn “chạy bằng kinh nghiệm”. Quyết định bón bao nhiêu phân, phun thuốc lúc nào, vào chuồng thêm bao nhiêu thức ăn… đều dựa trên mắt nhìn và thói quen. Cách làm đó tốn chi phí, rủi ro ô nhiễm và cực khó mở rộng quy mô bền vững.

Bài viết này đi thẳng vào bài toán: AI và công nghệ số có thể giúp nông nghiệp, chăn nuôi Việt Nam bền vững hơn như thế nào, và doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu trong hành trình chuyển đổi số.

---

1. Bài toán: Năng suất cao nhưng phải xanh và sạch

Với nông nghiệp Việt Nam, sức ép đang đến từ ba phía cùng lúc:

1. Thị trường xuất khẩu (EU, Mỹ, Nhật…) siết chặt tiêu chuẩn dư lượng hóa chất, truy xuất nguồn gốc, phát thải carbon.
2. Chi phí đầu vào (phân bón, thức ăn chăn nuôi, lao động) tăng từng năm, biên lợi nhuận nông hộ và doanh nghiệp ngày càng mỏng.
3. Biến đổi khí hậu làm thời tiết thất thường, sâu bệnh khó đoán, mô hình canh tác truyền thống dễ “vỡ trận”.

Thêm một sự thật không vui: nông nghiệp và chăn nuôi chiếm tỷ lệ đáng kể trong phát thải khí nhà kính của Việt Nam, đặc biệt từ ruộng lúa nước, chăn nuôi bò, lợn, gia cầm.

Muốn xuất khẩu bền, giữ được lợi nhuận và không phá môi trường, nông nghiệp Việt Nam buộc phải chuyển từ “tăng đầu vào” sang tối ưu đầu vào bằng công nghệ.

Đây chính là lý do các chủ đề như công nghệ gen, vi sinh, AI, IoT được đưa vào chương trình VinFuture 2025. Không chỉ để nói chuyện nghiên cứu, mà là để tìm ra mô hình ứng dụng thực tế cho nông dân và doanh nghiệp Việt.

---

2. Công nghệ gen & vi sinh: Năng suất cao hơn, hóa chất ít hơn

Trước khi nói tới AI, cần nhìn rõ vai trò của công nghệ gen và công nghệ vi sinh – hai “chân” quan trọng trong nông nghiệp bền vững.

2.1. Công nghệ gen: chọn giống thông minh, không chỉ là GMO

Khi nghe đến “công nghệ gen”, nhiều người nghĩ ngay đến GMO rồi lo ngại. Nhưng thực tế, chỉnh sửa gen chính xác (như CRISPR) và chọn giống dựa trên phân tích gen đang được dùng để tạo ra những giống cây, giống vật nuôi:

• Chịu hạn, chịu mặn tốt hơn (phù hợp Đồng bằng sông Cửu Long nhiễm mặn).
• Kháng sâu bệnh tốt hơn, giảm nhu cầu phun thuốc.
• Tăng hiệu quả sử dụng phân bón (xin lỗi phân, cây hấp thu tốt hơn thì bón ít hơn).

Ví dụ điển hình trên thế giới là các giống lúa chịu ngập, chịu mặn, hay heo tăng trọng nhanh với hệ số chuyển hóa thức ăn thấp hơn. Ở Việt Nam, nhiều viện nghiên cứu đã lai tạo giống lúa, giống rau, giống thủy sản dùng phân tích gen để rút ngắn thời gian chọn giống từ 8–10 năm xuống còn 3–5 năm.

Thực chất, công nghệ gen giúp ta “đọc” và “chọn” nhanh hơn những gì lai tạo truyền thống vẫn làm, nhưng chính xác và an toàn hơn nếu được quản lý tốt.

2.2. Công nghệ vi sinh: thay bớt hóa chất bằng vi khuẩn tốt

Còn vi sinh là mảnh ghép không thể thiếu cho nông nghiệp xanh:

• Phân bón vi sinh giúp giảm 20–50% lượng phân vô cơ, cải tạo đất, tăng hữu cơ.
• Chế phẩm vi sinh trong chăn nuôi giảm mùi hôi, giảm kháng sinh, hỗ trợ tiêu hóa cho vật nuôi.
• Vi sinh xử lý chất thải làm biogas, phân hữu cơ, cắt giảm phát thải methane “thả trôi”.

Rất nhiều trang trại heo, gà ở Đồng Nai, Bình Dương, Hưng Yên… đã áp dụng đệm lót sinh học, men vi sinh thay cho cách dùng hóa chất khử mùi, sát trùng dày đặc. Kết quả thường thấy là giảm chi phí thuốc thú y, dễ đạt chứng nhận VietGAP, GlobalGAP.

2.3. Khi gen & vi sinh kết hợp với AI

Vai trò của AI ở đây không phải “thay thế” gen hay vi sinh, mà là:

• Phân tích dữ liệu di truyền để chọn giống optimum cho từng vùng đất.
• Tối ưu công thức men vi sinh cho từng dòng thức ăn, từng loại vật nuôi.
• Mô phỏng tác động môi trường khi thay đổi giống, phân, thức ăn, từ đó chọn kịch bản ít phát thải nhất.

Nói cách khác, AI là bộ não phân tích, còn gen và vi sinh là “cơ bắp” ngoài đồng, ngoài chuồng.

---

3. AI & IoT trong trang trại: từ đo đạc thời vụ đến chăn nuôi thông minh

Đối với doanh nghiệp nông nghiệp, AI và IoT mang lại giá trị rõ ràng nhất khi gắn với dữ liệu thực địa: cảm biến, camera, drone, trạm thời tiết…

3.1. Canh tác thông minh: bón tưới đúng lúc, đúng lượng

Các mô hình nông nghiệp thông minh (smart farming) đang phát triển rất nhanh ở các vùng rau, hoa, cây ăn trái và lúa:

• Cảm biến độ ẩm đất, pH, EC gắn trực tiếp xuống ruộng hoặc chậu cây.
• Trạm thời tiết mini đo mưa, nắng, gió, nhiệt độ, độ ẩm.
• Hệ thống tưới nhỏ giọt hoặc phun mưa tự động điều khiển bằng AI.

AI sẽ phân tích dữ liệu để:

• Quyết định tưới bao nhiêu, lúc nào, tránh tưới quá tay gây rửa trôi phân.
• Gợi ý lịch bón phân tối ưu, kết hợp dự báo mưa để không “đổ tiền xuống suối”.
• Cảnh báo nguy cơ sâu bệnh dựa trên mô hình thời tiết – sinh trưởng.

Các nghiên cứu tại nhiều nước cho thấy, canh tác chính xác có thể:

• Giảm 20–30% lượng nước tưới.
• Giảm 10–25% phân bón mà năng suất vẫn giữ hoặc tăng.
• Hạn chế phát thải N₂O – một loại khí nhà kính mạnh do bón phân đạm quá mức.

Tại Việt Nam, nhiều mô hình lúa thông minh ở ĐBSCL đã áp dụng cảm biến mực nước, đóng/mở cống tự động, kết hợp lịch thời vụ chuẩn. Năng suất ổn định hơn, chi phí công lao động giảm rõ.

3.2. Chăn nuôi thông minh: AI “soi” sức khỏe đàn vật nuôi

Trong chăn nuôi, AI và IoT đang được dùng để giám sát sức khỏe và tối ưu thức ăn:

• Camera AI theo dõi mức độ vận động, hành vi bất thường của heo, gà, bò.
• Microphone ghi nhận tiếng ho, tiếng kêu bất thường, AI phân tích để phát hiện sớm bệnh hô hấp.
• Cảm biến nhiệt độ, ẩm độ chuồng trại giúp tự động điều chỉnh quạt, làm mát, sưởi.

Kết quả là:

• Phát hiện bệnh sớm, giảm bùng phát dịch, giảm lượng kháng sinh.
• Tối ưu khẩu phần ăn theo từng giai đoạn tăng trưởng, giảm hệ số chuyển hóa thức ăn (FCR).
• Giảm stress nhiệt cho vật nuôi, tăng miễn dịch, tăng năng suất.

Nếu kết hợp thêm vi sinh trong thức ăn, xử lý chất thải, mô hình này vừa nâng năng suất, vừa giảm mùi, giảm khí nhà kính.

3.3. Tích hợp vào chuỗi sản xuất: từ trang trại đến nhà máy

Trong bối cảnh chuỗi AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số, nông nghiệp và chăn nuôi không đứng riêng lẻ. Dữ liệu từ trang trại có thể kết nối với nhà máy chế biến:

• Dự báo sản lượng thu hoạch để lên kế hoạch sản xuất, hạn chế dư thừa, tồn kho.
• Điều chỉnh lịch giết mổ, chế biến dựa trên tốc độ tăng trưởng thực tế của đàn vật nuôi.
• Gắn mã truy xuất nguồn gốc có chứa dữ liệu canh tác, chăn nuôi, tạo niềm tin cho thị trường xuất khẩu.

Đây là lúc AI không chỉ giúp từng nông hộ mà còn tối ưu cả chuỗi sản xuất – chế biến – phân phối.

---

4. Chiến lược chuyển đổi số cho doanh nghiệp nông nghiệp & chăn nuôi

Rất nhiều doanh nghiệp nông nghiệp muốn ứng dụng AI nhưng… không biết bắt đầu từ đâu. Thực tế, không ai nhảy thẳng từ Excel lên AI toàn diện. Hành trình hợp lý thường gồm vài bước rõ ràng.

4.1. Bước 1: Số hóa và chuẩn hóa dữ liệu sản xuất

AI sống nhờ dữ liệu. Không có dữ liệu, hoặc dữ liệu lộn xộn, thì mọi lời hứa về “tối ưu bằng AI” chỉ là khẩu hiệu.

Doanh nghiệp nên bắt đầu từ:

• Ghi nhận sản lượng, vật tư, chi phí, lịch bón tưới, thuốc thú y dưới dạng số.
• Chuẩn hóa mã lô ruộng, lô chuồng, mã giống, mã phân, mã thức ăn.
• Dùng phần mềm quản lý trang trại/nhà máy cơ bản trước khi nghĩ đến AI.

Chỉ riêng việc chuẩn hóa này đã giúp nhiều trang trại nhìn rõ chỗ lãng phí, thất thoát mà trước đây “cảm giác” không thấy.

4.2. Bước 2: Triển khai IoT ở các điểm tạo giá trị cao

Không cần lắp cảm biến khắp nơi ngay từ đầu. Hãy chọn 2–3 điểm “đau” nhất:

• Nơi thường lãng phí nước, phân bón.
• Khu vực chuồng trại hay bùng dịch, vật nuôi dễ stress.
• Công đoạn khó kiểm soát bằng mắt thường.

Ví dụ:

• Lắp cảm biến độ ẩm đất và hệ thống tưới tự động cho vùng cây giá trị cao (như dưa lưới, hoa, rau thủy canh) trước.
• Lắp camera AI ở khu nuôi heo thịt giai đoạn vỗ béo, nơi mật độ cao, rủi ro bệnh lớn.

Làm ít nhưng đo được hiệu quả (giảm bao nhiêu nước, bao nhiêu điện, bao nhiêu thuốc) sẽ giúp thuyết phục ban lãnh đạo đầu tư mở rộng.

4.3. Bước 3: Ứng dụng AI phân tích và dự đoán

Khi dữ liệu đã đủ “chín”, doanh nghiệp có thể bắt đầu các bài toán AI cụ thể:

• Dự báo sản lượng lúa, cà phê, trái cây theo thời tiết, lịch canh tác, dữ liệu lịch sử.
• Bảo trì dự đoán cho hệ thống bơm, quạt, máy ấp, máy cho ăn trong trang trại và nhà máy.
• Tối ưu lịch cho ăn, chiếu sáng trong chăn nuôi gia cầm để đạt trọng lượng mục tiêu đúng thời hạn.

Trong chuỗi AI trong Sản xuất Việt Nam, rất nhiều kỹ thuật như bảo trì dự đoán, tối ưu chuỗi cung ứng, kiểm tra chất lượng bằng thị giác máy tính hoàn toàn có thể áp dụng cho ngành nông nghiệp – thực phẩm.

4.4. Bước 4: Kết nối với các đối tác công nghệ & nghiên cứu

Doanh nghiệp nông nghiệp không cần (và không nên) tự làm mọi thứ:

• Hợp tác với viện nghiên cứu, trường đại học để tiếp cận công nghệ gen, vi sinh mới.
• Làm việc với startup nông nghiệp số, nhà cung cấp IoT, nền tảng AI để rút ngắn thời gian thử nghiệm.
• Tham gia các diễn đàn như VinFuture, hội thảo ngành để cập nhật case study thực tế.

Tôi đã thấy mô hình hợp tác 3 bên (doanh nghiệp – nhà khoa học – đơn vị công nghệ) thường đi nhanh hơn và ít rủi ro hơn so với việc mỗi bên tự làm.

---

5. Lợi ích thực tế: năng suất, chi phí, môi trường và thương hiệu

Ứng dụng công nghệ gen, vi sinh, AI, IoT không chỉ là “cho đẹp báo cáo ESG”. Lợi ích kinh tế rất cụ thể:

• Tăng năng suất 10–30% nhờ giống tốt, quy trình chính xác.
• Giảm 20–50% phân bón vô cơ khi kết hợp phân vi sinh và tưới/bón điều khiển bằng dữ liệu.
• Giảm 15–40% chi phí thuốc thú y nhờ phát hiện bệnh sớm và dùng vi sinh.
• Tiết kiệm 10–30% nước tưới với hệ thống tưới thông minh.
• Cắt giảm phát thải khí nhà kính từ phân bón, chất thải chăn nuôi, tạo lợi thế khi tham gia thị trường carbon trong tương lai.

Ngoài ra, dữ liệu số về toàn bộ quá trình sản xuất giúp doanh nghiệp:

• Dễ đạt chứng nhận quốc tế (GlobalGAP, ASC, BAP…).
• Xây dựng thương hiệu nông sản xanh, tiếp cận phân khúc giá cao hơn.
• Tham gia sâu hơn vào chuỗi cung ứng toàn cầu, không chỉ làm OEM bán nguyên liệu thô.

Đây là lý do tôi tin rằng: ai đi trước trong chuyển đổi số nông nghiệp sẽ có lợi thế cạnh tranh rất lớn trong 5–10 năm tới.

---

Kết lời: Đừng đợi “hoàn hảo” mới bắt đầu

AI trong nông nghiệp và chăn nuôi nghe có vẻ phức tạp, nhưng bản chất không khác nhiều so với các ứng dụng AI trong sản xuất công nghiệp: thu thập dữ liệu – phân tích – tối ưu vận hành. Sự khác biệt nằm ở môi trường sản xuất là ruộng đồng, ao đầm, chuồng trại.

Thời điểm này, khi các nhà khoa học toàn cầu thảo luận ở VinFuture về công nghệ gen, vi sinh, AI, IoT cho nông nghiệp bền vững, doanh nghiệp Việt có một cơ hội rõ ràng: chọn lấy vài bài toán cụ thể, bắt đầu số hóa và thử nghiệm ngay trong năm tới.

Nếu bạn đang điều hành một trang trại, một nhà máy thức ăn, một doanh nghiệp chế biến nông sản, câu hỏi thực tế nhất không phải là “AI có phù hợp không?”, mà là:

Bạn sẽ bắt đầu thu thập và sử dụng dữ liệu như thế nào, từ tuần sau, để nông nghiệp của mình vừa hiệu quả hơn, vừa xanh hơn?