• Từ năm 2022, AI bắt đầu được ứng dụng mạnh vào nông nghiệp nhưng hơn 80% dự án AI thất bại, 30% dự kiến bị loại bỏ trước năm 2025. Tuy vậy, AI đang thể hiện tiềm năng lớn giúp sản xuất lương thực khi dân số thế giới tăng lên 9,5 tỷ vào năm 2050, trong khi đất, nước và nhân lực ngày càng giảm.

• AI sử dụng dữ liệu từ vệ tinh, drone, cảm biến mặt đất để chuyển hóa thành thông tin hữu ích cho quyết định gieo trồng, chăm sóc, thu hoạch.

• Dự án nổi bật gồm tạo Digital twin (bản sao số) của cây trồng giúp mô phỏng hàng loạt kịch bản "nếu - thì" về khí hậu, mật độ trồng, lượng mưa, từ đó rút ngắn thời gian thử nghiệm ngoài thực tế từ 4-5 tháng xuống 1-2 ngày.

• AI chatbot xác định sâu bệnh qua hàng triệu hình ảnh, đưa ra giải pháp xử lý qua nền tảng nguồn mở và tự động tư vấn nông học từ 400.000 tài liệu chuyên ngành.

• Bayer ứng dụng AI tạo sinh vào tư vấn nội bộ và tối ưu dịch vụ khách hàng, tăng tốc thu thập và phản hồi thông tin về sản phẩm, quy trình canh tác.

• John Deere phát triển hệ thống See & Spray dùng máy học nhận diện cỏ dại, phun thuốc chính xác giúp tiết kiệm 8 triệu gallon dung dịch thuốc trên hơn 1 triệu mẫu Anh năm 2024.

• AI còn áp dụng cho máy kéo tự lái, chăn nuôi công nghệ cao, phát hiện sớm bệnh ở vật nuôi, giảm phụ thuộc lao động thủ công.

• Bayer và Avalo dùng AI dự đoán hiệu suất giống cây, tạo ra cây bông chịu hạn, cây cà chua chịu nhiệt, bông dùng ít phân và thuốc trừ sâu, rút ngắn chu kỳ lai tạo cây mới từ 12 năm xuống chỉ còn 3 năm.

• Rào cản lớn nhất là giá thiết bị thông minh còn cao, mạng internet nông thôn chưa ổn định.

• Lợi ích AI rõ rệt: tiết kiệm chi phí, giảm hóa chất, tăng lợi nhuận cho nông dân, cải thiện dinh dưỡng thực phẩm, giảm áp lực tài nguyên.

📌 AI đang thay đổi căn bản nông nghiệp: giảm thời gian lai tạo giống từ 12 năm xuống 3 năm, giúp tiết kiệm 8 triệu gallon hóa chất, tăng hiệu suất, phát hiện sâu bệnh/chăm sóc thông minh, giảm chi phí – hứa hẹn tạo ra nông nghiệp bền vững và lợi nhuận cao hơn dù vẫn còn rào cản về hạ tầng và chi phí đầu tư.