Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp và nhu cầu lương thực toàn cầu dự báo tăng 50% vào năm 2050, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như giải pháp chiến lược nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất nông nghiệp, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tăng cường dự báo rủi ro. Tại Hội nghị Bộ trưởng An ninh Lương thực APEC tháng 8/2025, Việt Nam nhấn mạnh vai trò của AI như động lực đổi mới sáng tạo để bảo đảm an ninh lương thực khu vực và thúc đẩy phát triển nông nghiệp bền vững.
Thực trạng ứng dụng AI trong nông nghiệp và chuỗi cung ứng thực phẩm trên thế giới
Kế hoạch Hành động Ngành Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thực phẩm ASEAN giai đoạn 2026–2030 (FAF-SP 2026–2030), được thông qua vào tháng 12/2025, đã tái khẳng định định hướng chuyển đổi số toàn diện của khu vực thông qua việc thúc đẩy ứng dụng các công nghệ đột phá như trí tuệ nhân tạo (AI), nông nghiệp chính xác, Internet vạn vật (IoT) và blockchain. Các công nghệ này được kỳ vọng sẽ tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao năng suất, giảm thiểu rủi ro và tăng cường tính minh bạch, truy xuất nguồn gốc trong chuỗi cung ứng nông sản. Những cam kết chính sách ở cấp khu vực cho thấy AI không còn đơn thuần là một xu hướng công nghệ, mà đã trở thành trụ cột chiến lược và điều kiện tất yếu nhằm bảo đảm an ninh lương thực bền vững cho Đông Nam Á trong bối cảnh biến động toàn cầu ngày càng gia tăng.
Các quốc gia phát triển hiện đang giữ vai trò tiên phong trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ sinh thái nông nghiệp hiện đại. Tại Mỹ và châu Âu, những tập đoàn công nghệ nông nghiệp hàng đầu như John Deere, Bayer CropScience và IBM đã triển khai các nền tảng AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn thu thập từ cảm biến IoT, dự báo thời tiết với độ chính xác cao và tự động hóa quy trình canh tác, thu hoạch. Theo báo cáo của BCC Research, việc ứng dụng AI trong các chuỗi cung ứng tiên tiến đã góp phần giảm tổn thất sau thu hoạch xuống dưới 10%, qua đó nâng cao hiệu quả kinh tế và tính bền vững của hệ thống lương thực.
Tại châu Á, Trung Quốc và Ấn Độ cũng đẩy mạnh triển khai AI theo hướng phù hợp với đặc thù sản xuất quy mô nhỏ. Các nền tảng drone tích hợp AI giám sát ruộng đồng, cùng ứng dụng chẩn đoán bệnh cây trồng dựa trên thị giác máy tính, đã hỗ trợ nông dân tối ưu hóa quy trình canh tác và góp phần tăng năng suất lúa từ 10–15%. Những mô hình này cho thấy AI không chỉ phục vụ nông nghiệp công nghiệp hóa quy mô lớn mà còn có khả năng thúc đẩy bao trùm công nghệ, nâng cao sinh kế cho nông hộ nhỏ lẻ.
Trên phạm vi toàn cầu, AI trong chuỗi cung ứng thực phẩm được dự báo có thể góp phần giảm lãng phí thực phẩm từ 30–40% thông qua sự kết hợp giữa phân tích dự báo và hệ thống logistics thông minh. Từ dự báo nhu cầu chính xác, tối ưu hóa vận chuyển, lưu kho đến điều phối phân phối theo thời gian thực, các nền tảng AI đang tái cấu trúc toàn bộ chuỗi giá trị lương thực theo hướng hiệu quả và bền vững hơn.
Giai đoạn 2025–2026 chứng kiến sự nổi bật của một số nhóm công nghệ then chốt. Nông nghiệp chính xác tích hợp machine learning và IoT cho phép áp dụng phân bón, thuốc bảo vệ thực vật và nước tưới chính xác đến từng mét vuông, giúp giảm chi phí đầu vào 15–25% và tăng năng suất lên đến 20%. Các mô hình phân tích dự báo hỗ trợ dự đoán năng suất, nhận diện nguy cơ dịch bệnh và xác định thời điểm thu hoạch tối ưu. Drone và robotics tự động, với drone tích hợp thị giác máy tính có thể khảo sát 10–30 hecta mỗi giờ, phát hiện cỏ dại và sâu bệnh, trong khi robot tự hành đảm nhiệm gieo trồng, làm cỏ và thu hoạch với độ chính xác cao, giúp giảm 70–80% lao động thủ công. Bên cạnh đó, công nghệ thị giác máy tính và viễn thám (remote sensing) sử dụng dữ liệu từ drone hoặc vệ tinh để chẩn đoán sức khỏe cây trồng, phát hiện sớm rủi ro và hỗ trợ truy xuất nguồn gốc từ nông trại đến bàn ăn.
Tuy nhiên, sự phổ cập nhanh chóng của các công nghệ này cũng làm gia tăng khoảng cách giữa các mô hình sản xuất. Trong khi các trang trại quy mô lớn hưởng lợi đáng kể từ tự động hóa và phân tích dữ liệu, nông hộ nhỏ lẻ vẫn đối mặt với rào cản về chi phí đầu tư, hạ tầng số và kỹ năng công nghệ. Thực tiễn này đặt ra yêu cầu cấp thiết về các chính sách hỗ trợ chuyển giao công nghệ, tài chính ưu đãi và đào tạo năng lực số nhằm bảo đảm tính bao trùm và công bằng trong chuỗi giá trị nông nghiệp toàn cầu.
Sự phát triển nhanh chóng của AI trong nông nghiệp toàn cầu còn được thúc đẩy mạnh mẽ bởi yêu cầu giảm phát thải carbon và tăng cường khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu. Nhiều quốc gia đã tích hợp AI vào các chiến lược quốc gia về nông nghiệp bền vững, cho phép nông dân điều chỉnh phương thức canh tác dựa trên dữ liệu thời gian thực về thời tiết, độ ẩm đất và dịch bệnh. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này không chỉ tối ưu hóa hiệu quả kinh tế mà còn góp phần giảm phát thải, tiết kiệm tài nguyên và bảo vệ hệ sinh thái, đặc biệt tại các khu vực dễ tổn thương trước hạn hán, xâm nhập mặn hoặc lũ lụt.
Ứng dụng AI trong nông nghiệp và chuỗi cung ứng thực phẩm tại ASEAN
Trong bối cảnh đó, sự bùng nổ của AI trên toàn cầu vừa tạo áp lực cạnh tranh, vừa mở ra động lực chuyển đổi cho ASEAN, khu vực đang đối mặt với thách thức kép từ biến đổi khí hậu và gia tăng dân số. Để duy trì vai trò là trung tâm xuất khẩu nông sản quan trọng của thế giới, ASEAN buộc phải đẩy nhanh quá trình tiếp cận, nội địa hóa và thích ứng các công nghệ tiên tiến, đồng thời xây dựng hệ sinh thái đổi mới sáng tạo phù hợp với đặc thù sản xuất của khu vực.
ASEAN đang từng bước tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như một công cụ chiến lược nhằm ứng phó với thách thức an ninh lương thực trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng, gây ảnh hưởng trực tiếp đến sản xuất lúa gạo và thủy sản – hai ngành trụ cột của khu vực. Kế hoạch Hành động Ngành Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thực phẩm ASEAN giai đoạn 2026–2030 (FAF-SP 2026–2030) đã nhấn mạnh việc tích hợp AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng và tăng cường khả năng chống chịu khí hậu.
Ở cấp độ quốc gia, các nước tiên phong như Singapore, Malaysia và Thái Lan đã đầu tư mạnh vào hạ tầng số và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo. Singapore ứng dụng AI trong nông nghiệp đô thị, đồng thời kết hợp blockchain và AI để tăng cường truy xuất nguồn gốc thực phẩm. Thái Lan và Indonesia triển khai các nền tảng AI chẩn đoán bệnh cây trồng, giúp nông dân quy mô nhỏ giảm tổn thất từ 20–30%, qua đó cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất.
Trong chuỗi cung ứng thực phẩm, AI hỗ trợ dự báo nhu cầu, giám sát theo thời gian thực và giảm tổn thất sau thu hoạch hiện vẫn ở mức 30–40% tại Đông Nam Á. Các nền tảng tích hợp dữ liệu vệ tinh và IoT cho phép tối ưu hóa logistics từ nông trại đến cảng xuất khẩu, đặc biệt đối với các mặt hàng chiến lược như gạo, cà phê và trái cây nhiệt đới. Đáng chú ý, hợp tác khu vực đang được thúc đẩy mạnh mẽ khi Việt Nam, Thái Lan, Indonesia và Philippines phát triển chiến lược AI quốc gia, kết nối với hệ thống AFSIS nhằm tăng cường dự báo sớm rủi ro an ninh lương thực. Trọng tâm hiện nay là phát triển các mô hình phân tích dự báo và drone AI để xây dựng bản đồ rủi ro theo thời gian thực.
Sự hợp tác này không chỉ dừng ở chia sẻ dữ liệu mà còn mở rộng sang đồng phát triển các mô hình AI cho các cây trồng chủ lực của khu vực. Cách tiếp cận chung giúp giảm chi phí nghiên cứu triển khai cho từng quốc gia, đồng thời nâng cao năng lực ứng phó với các rủi ro xuyên biên giới như dịch bệnh cây trồng hay hiện tượng thời tiết cực đoan. Những sáng kiến này đang đặt nền móng cho một hệ sinh thái AI nông nghiệp mang tính liên kết khu vực, hướng tới phát triển bền vững và tăng cường khả năng tự chủ lương thực của ASEAN.
Tuy nhiên, những thách thức mang tính cấu trúc vẫn hiện hữu, đặc biệt là khoảng cách số giữa các quốc gia và giữa khu vực thành thị, nông thôn. Tỷ lệ thâm nhập internet ở nhiều vùng nông thôn còn thấp, chi phí đầu tư hạ tầng số và công nghệ AI vẫn cao, trong khi nguồn dữ liệu nông nghiệp chất lượng và chuẩn hóa còn hạn chế. Nếu không được giải quyết đồng bộ, những yếu tố này có nguy cơ làm gia tăng bất bình đẳng trong tiếp cận công nghệ và mở rộng khoảng cách phát triển giữa các quốc gia thành viên ASEAN.
Do đó, ASEAN cần ưu tiên hài hòa hóa tiêu chuẩn dữ liệu, thúc đẩy chia sẻ thông tin xuyên biên giới và xây dựng khung quản trị AI có trách nhiệm. Khung này phải bảo đảm bảo mật dữ liệu của nông dân, tăng cường minh bạch thuật toán và giảm thiểu rủi ro thiên kiến công nghệ. Chỉ khi thiết lập được nền tảng quản trị vững chắc và bao trùm, AI mới thực sự trở thành công cụ thu hẹp khoảng cách phát triển và củng cố an ninh lương thực bền vững cho toàn khu vực.
Thực trạng và triển vọng ứng dụng AI tại Việt Nam
Việt Nam đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng đáng chú ý trong lĩnh vực AI nông nghiệp, với tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) giai đoạn 2025–2033 ước đạt khoảng 19,4%. Mặc dù thấp hơn mức trung bình toàn cầu (25,1%), mức tăng này phản ánh giai đoạn chuyển tiếp quan trọng khi Việt Nam tập trung xây dựng nền tảng hạ tầng dữ liệu và hệ sinh thái số, yếu tố tạo ra độ trễ nhất định so với các nền kinh tế phương Tây. Quy mô thị trường AI trong nông nghiệp được ước tính đạt khoảng 9 triệu USD năm 2025 và có thể tăng lên 43 triệu USD vào năm 2033 theo kịch bản tăng trưởng ổn định. Ở cấp độ chính sách, Chính phủ thúc đẩy thông qua Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia đến năm 2025, định hướng 2030, với trọng tâm là phát triển nông nghiệp thông minh; đồng thời đặt ra yêu cầu hoàn thiện khung pháp lý về quản trị và chia sẻ dữ liệu nông nghiệp, đặc biệt là dữ liệu phi cấu trúc.
Về triển khai thực tiễn, sự khác biệt vùng miền thể hiện rõ nét. Tại Đồng bằng sông Cửu Long, trung tâm sản xuất lúa gạo và trái cây, drone và hệ thống AI giám sát cây trồng được ứng dụng mạnh mẽ, giúp tiết kiệm tới 30% lượng nước tưới, giảm 75% lao động thủ công và tăng thu nhập nông dân khoảng 19% nhờ kết hợp IoT trong điều phối tưới tiêu theo thời gian thực. Tại Tây Nguyên, các giải pháp thị giác máy tính và AI dự báo hạn hán, sâu bệnh được triển khai cho cây cà phê, hỗ trợ giảm tổn thất và nâng cao tính linh hoạt trong lập kế hoạch thu hoạch.
Trong chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp lớn như TTC AgriS và Dabaco đã ứng dụng phân tích dự báo để xử lý dữ liệu chăn nuôi, dự báo dịch bệnh, tối ưu hóa tồn kho và tích hợp blockchain với AI nhằm tăng cường truy xuất nguồn gốc và minh bạch hóa xuất khẩu. Những bước đi này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn củng cố uy tín nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.
Triển vọng đến năm 2030 cho thấy Việt Nam sở hữu lợi thế kép: tốc độ tăng trưởng thị trường cao và vị thế là một trong những quốc gia xuất khẩu nông sản lớn. Các công nghệ như nông nghiệp chính xác, drone robotics và phân tích dự báo được kỳ vọng sẽ mở rộng mạnh mẽ, đặc biệt khi gắn kết với các sáng kiến khu vực như FAF-SP 2026–2030. Tuy nhiên, triển vọng dài hạn phụ thuộc vào khả năng tích hợp AI với chiến lược phát triển nông nghiệp hữu cơ, giảm phát thải và xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia kết nối từ nông hộ nhỏ lẻ. Khi dữ liệu được liên thông và chuẩn hóa, Việt Nam không chỉ xuất khẩu sản lượng mà còn có thể xuất khẩu giá trị gia tăng dựa trên công nghệ nông nghiệp thông minh, qua đó nâng cao vị thế cạnh tranh trong chuỗi giá trị toàn cầu.
Có thể thấy, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp và chuỗi cung ứng thực phẩm đang tái cấu trúc toàn diện hệ sinh thái lương thực từ cấp độ toàn cầu đến khu vực và quốc gia. Từ giảm lãng phí sau thu hoạch, tối ưu hóa logistics, nâng cao năng suất đến tăng cường khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật mà đã trở thành động lực chiến lược của chuyển đổi nông nghiệp bền vững.
Trong khi các nền kinh tế phát triển đã đi trước với hệ sinh thái công nghệ hoàn thiện, ASEAN và Việt Nam đang từng bước thu hẹp khoảng cách thông qua hợp tác khu vực, chiến lược số hóa và đầu tư vào hạ tầng dữ liệu. Đặc biệt, với vị thế là một trong những quốc gia xuất khẩu nông sản hàng đầu, Việt Nam có cơ hội chuyển dịch từ mô hình xuất khẩu dựa trên sản lượng sang mô hình tạo giá trị gia tăng dựa trên công nghệ, nơi AI đóng vai trò trung tâm trong xây dựng chuỗi cung ứng minh bạch, hiệu quả và thân thiện môi trường.
Trong giai đoạn tới, khả năng duy trì đà đổi mới, phát triển hạ tầng dữ liệu mở, hoàn thiện khung quản trị AI và nâng cao năng lực số cho nông dân sẽ quyết định việc Việt Nam có thể biến thách thức an ninh lương thực thành lợi thế cạnh tranh bền vững ở cả cấp độ khu vực và toàn cầu hay không.
Minh Anh
Nguồn tham khảo
1.BCC Research: AI in Agriculture: Global Markets (2025-2030), Report ID: AIT172A
2.Grand View Research: Artificial Intelligence in Agriculture Market Size Report, 2030, Report ID: GVR-3-68038-941-8
3.IMARC Group: Vietnam AI in Agriculture Market Size, Share and Report 2033
4.ASEAN Secretariat: ASEAN Food, Agriculture and Forestry Sectoral Plan 2026-2030 (FAF-SP 2026-2030)
5.VietnamNet: Ứng dụng AI dự báo thị trường để không còn cảnh đoán mò giá nông sản (15/11/2025); Ứng dụng công nghệ AI trong quản lý canh tác, phòng trừ sâu bệnh hại cây trồng (9/12/2025)
6.Báo Nhân Dân: Hành trình dùng AI-IoT chế tạo thiết bị make in Vietnam đo “sức khỏe của đất” (2/12/2025); Những nghiên cứu mới hỗ trợ ngành nông nghiệp giảm phát thải chăn nuôi bền vững (3/12/2025)