"جرار بمئات الملايين من الوون، يحتاج إلى 7 سنوات على الأقل فقط لاسترداد تكلفته"… التكنولوجيا الزراعية المتقدمة تجعل المزارعين يترددون في الاختيار

في حين تطرح الحكومة "التحول الرقمي الزراعي" و"نشر الذكاء الاصطناعي الزراعي" باعتبارهما المفتاح الرئيسي لمواجهة نقص الأيدي العاملة في الريف وأزمة المناخ، تبيّن أن واقع الانتشار ومستوى نضج التكنولوجيا كما يشعر بهما الخبراء في الميدان يقتربان من درجة الرسوب. ويُشار إلى أن أسعار المعدات الباهظة للغاية مقارنة بسرعة تطور التكنولوجيا المبهرة، والأخطاء المتكررة في المستشعرات، وغياب نظام خدمة ما بعد البيع للبرمجيات تقريبًا، كلها تشكل جدارًا هائلًا أمام دخول المزارعين. وبمناسبة تأسيسها، أجرت صحيفة التكنولوجيا الزراعية الكورية استطلاعًا للرأي استهدف أعضاء اللجنة التشغيلية في الجمعية الكورية للآلات الزراعية وكتّاب الصحيفة وغيرهم. وشارك في هذا الاستطلاع ما مجموعه 36 شخصًا، وتم تحليل إجابات الخبراء باستخدام مساعد الذكاء الاصطناعي "جيميناي". 
 

معدل الانتشار الميداني ورضا خدمة ما بعد البيع في أدنى المستويات
▲الإحساس بانخفاض الانتشار الميداني بشكل ملحوظ، فما السبب؟=جاءت نتائج الاستطلاع الذي أُجري بالتركيز على مسؤولي الجمعية الكورية للآلات الزراعية، وهم من أبرز المرجعيات في مجالي الميكنة الزراعية والزراعة الذكية في كوريا، صارمة. فقد منح الخبراء متوسط 3.53 نقاط فقط (من 1 منخفض جدًا إلى 10 مرتفع جدًا) لسؤال حول "مستوى الانتشار الفعلي في الميدان للتقنيات المحلية مثل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والزراعة الذكية". ومن بين 36 مشاركًا، منح 20 شخصًا 3 نقاط أو أقل (9 أشخاص 3 نقاط، 8 أشخاص نقطتين، 3 أشخاص نقطة واحدة). ولم يتجاوز عدد من منحوا 7 نقاط أو أكثر، وهو ما يمكن تفسيره بأن الانتشار الميداني تجاوز مستوى معينًا، شخصين فقط.

ورأى الخبراء أن السبب الحاسم وراء بطء الانتشار (اختيار حتى 3 أسباب) هو "عبء تكلفة الشراء الأولية" (66.7%، 24 مرة) في المقام الأول. تلاه في المرتبة الثانية مناصفة كل من "فجوة الأداء بين المختبر والميدان" (41.7%، 15 مرة) و"بيئة الحيازات الكورية الصغيرة وغير المنتظمة" (41.7%، 15 مرة). ثم جاءت عوامل مثل ضعف التوافق بين المعدات (25%، 9 مرات)، وغياب نظام تدريب وإرشاد ملاصق للميدان (25%، 9 مرات)، وعدم استقرار خدمة ما بعد البيع وسهولة الإصلاح (22.2%، 8 مرات)، وصعوبة التشغيل لدى المزارعين كبار السن (19.4%، 7 مرات).

ويُفهم من ذلك أنه في ظل ركود دخل المزارع لكل وحدة مساحة، لا يتحقق العائد على الاستثمار (ROI) بما يبرر شراء معدات متقدمة تصل قيمتها إلى مئات الملايين من الوون، كما أن ظروف الزراعة المحلية القائمة على الأراضي الزراعية المجزأة تمنع اندماج أحدث التقنيات. وفي السياق نفسه، كان أكثر خيار تم اختياره في سؤال عن الشرط المسبق الذي يجب حله أولًا لكي يؤدي إدخال التكنولوجيا الزراعية مثل الذكاء الاصطناعي إلى زيادة فعلية في صافي أرباح المزارع (اختيار حتى سببين) هو "توسيع المساحة المزروعة" (47.8%، 22 مرة). كما استحوذ "الخفض الجذري في أسعار الأجهزة" على 26.1% (12 مرة).
 

وأوضح البروفيسور ها يو-شين من جامعة كيونغبوك الوطنية: "لقد ارتفع مستوى التكنولوجيا في بلادنا إلى مستوى لا يقل عن الدول المتقدمة. لكن من الصحيح أن هناك فجوة بين تطوير التكنولوجيا وتطبيقها الفعلي بسبب المتغيرات الكثيرة في الميدان"، مضيفًا: "كما أن المزارعين يريدون تقنيات عملية يمكن استخدامها فورًا، أكثر من رغبتهم في تقنيات فائقة التطور للمستقبل البعيد".

وعلى وجه الخصوص، لم تتجاوز سرعة الاستجابة في نظام خدمة ما بعد البيع للتعامل مع أخطاء البيانات أو أعطال البرمجيات 3.58 نقاط (من 10). ويمكن أن تكون هشاشة خدمة ما بعد البيع سببًا يجعل المزارعين يترددون في شراء المعدات المتقدمة.

أما أكثر أنواع الأعطال المرتبطة بالذكاء الاصطناعي حدوثًا وخطورة في الميدان، فقد جاء "خطأ التعرف في المستشعرات" في المرتبة الأولى بفارق كبير (61.1%)، تلاه "انقطاع الاتصال والتشويش على الإشارة" (38.9%).

وعلى خلاف الطرق العامة المعبدة والمنظمة، تمتلئ الأراضي الزراعية بمتغيرات مثل اهتزازات الأسطح غير المعبدة، والغبار الترابي، وانعكاس أشعة الشمس القوية. ولهذا السبب، حصلت "موثوقية خوارزمية تجنب العوائق المفاجئة" التي تميز المزارعين المنحنين أثناء العمل أو الحيوانات على 5.94 نقاط، كما حصلت "قدرة تشخيص الآفات والأمراض" التي تلتقط التغيرات الدقيقة في المراحل المبكرة من النمو على 5.64 نقاط، ما يعني أنها لا تزال، بحسب التقييم، لم تغادر تمامًا مستوى المختبر.

ونقل أحد خبراء الجمعية المشاركين في الاستطلاع صوت الميدان قائلًا: "إن البنية التحتية الحالية لخدمة ما بعد البيع في كوريا مهيأة فقط لإصلاح الأعطال الميكانيكية مثل الجرارات أو آلات غرس الأرز"، مضيفًا: "وعندما تحدث أعطال رقمية مثل تعارضات البرامج الثابتة، أو مشكلات الربط السحابي، أو فقدان بيانات التدريب، فإنهم في الميدان لا يستطيعون حتى تحديد السبب، ما يؤدي في كثير من الأحيان إلى توقف العمل لأيام". 

توقع بلوغ BEP (نقطة التعادل) فقط بعد 6.85 سنوات
إذا كانت مدة استرداد الأموال المستثمرة في شراء الجهاز قصيرة، فقد تتسارع وتيرة الانتشار الميداني. لكن يبدو أن هذا أيضًا ليس سهلًا في ظل ظروف الزراعة المحلية. ففي سؤال "كم سنة تتوقع أن يستغرق استرداد سعر الجهاز (تحقيق نقطة التعادل BEP) فقط من خلال زيادة كفاءة العمل، باستثناء مزايا الدعم الحكومي؟"، توقع المشاركون (29 شخصًا) أن يستغرق الأمر في المتوسط 6.85 سنوات.
 

أما المشاركون الذين أجابوا بأنه سيستغرق 10 سنوات أو أكثر، فقد افترضوا شراء معدات متقدمة وكبيرة مثل الجرارات ذاتية القيادة والروبوتات غير المأهولة للحصاد، التي تتراوح قيمتها بين 150 مليون وون وتقترب من 300 مليون وون. في المقابل، توقع أكثر من نصف الخبراء أنه عند إدخال أنظمة تحكم مركبة مثل الأجهزة الكهربائية الذكية العامة أو آلات غرس الأرز ذاتية القيادة، فإن نقطة التعادل ستتكون خلال نحو 5 إلى 7 سنوات.

ويؤكد الخبراء، مع التحفظ بأن "ليس من السهل تقديم رقم موحد بسبب كثرة المتغيرات المرتبطة ببيئة العمل مثل نوع الجهاز المشترى ومساحة الأرض الزراعية"، أن خصائص الزراعة التي يتركز فيها الاستخدام في موسم أو فصل معين، إلى جانب ارتفاع تكاليف الإنتاج وانخفاض الدخل في البيئة الزراعية المحلية، تجعل فترة الاسترداد طويلة لا محالة.

وعلى وجه الخصوص، لا يمكن إلا اعتبار استثمار المزارع لمدة 6.85 سنوات اعتمادًا فقط على زيادة كفاءة العمل من دون دعم حكومي، فترة عالية المخاطر جدًا، وهذا قد يتحول إلى عائق أمام انتشار الذكاء الاصطناعي والزراعة الذكية.

ونصح البروفيسور جو يونغ-جين من جامعة تشونبوك الوطنية قائلًا: "يمكن للمزارعين تقبل علاوة سعرية إلى حد معين، لكن إذا تجاوز السعر الحالي للمعدات 1.5 مرة، فقد تنخفض نية الشراء. لذلك، ومن أجل توسيع الانتشار، من المهم بدلًا من مجرد دعم الأسعار، التركيز على تحسين كفاءة العمل وسهولة الاستخدام وموثوقية الصيانة، وبناء نظام تشغيل وإدارة مستقر".

كما أن بطء تهيئة البيئة الرقمية القادرة على دمج التكنولوجيا المتقدمة في الأراضي الزراعية أمر مؤسف أيضًا. وقال البروفيسور كيم يونغ-جو من جامعة تشونغنام الوطنية: "معظم الأراضي الزراعية المحلية صُممت لتكون متمحورة حول الإنسان"، مضيفًا: "يجب تهيئة بيئة يمكن للروبوتات العمل فيها. فعلى سبيل المثال، إذا تم إنشاء بيئة عمل روبوتية في البساتين، فقد ينخفض الإنتاج لكل وحدة مساحة، لكن الجودة قد تتحسن. نحن بحاجة إلى تحول في النموذج بهذه الطريقة". وتابع: "ولكي يشارك المزارعون، يجب إظهار حالات نجاح. كما ينبغي تقديم مزايا إضافية للمزارع المشاركة حتى يتولد الدافع".

#ما الحل؟
المهمة الجوهرية في دمج الزراعة والذكاء الاصطناعي هي تأمين بيانات عالية الجودة وتوحيد معايير المرافق والمعدات
اعتبر الخبراء أن المهمة الأساسية لإنجاح دمج الزراعة مع التكنولوجيا الزراعية مثل الذكاء الاصطناعي هي تأمين بيانات عالية الجودة وتوحيد المعايير. وفعليًا، في السؤال المتعلق بذلك، اختار 41.7% من المشاركين (15 شخصًا) "تأمين بيانات عالية الجودة قائمة على الميدان وتوحيد معايير المرافق والمعدات". وحذر الخبراء بشدة من أنه مهما كانت خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي متفوقة، فإن نقص البيانات الميدانية المدخلة أو انحيازها سيؤدي حتمًا إلى تنبؤات خاطئة وتشخيصات غير دقيقة.

وأوضحوا أنه لا يمكن التغلب على بيئة الحقول المفتوحة ذات التقلبات المناخية والطبوغرافية الكبيرة إلا من خلال التراكم المنهجي لـ"بيانات الدورة الزراعية الكاملة"، من إدارة التربة إلى البذر والزراعة والمكافحة والحصاد والتوزيع.

وشدد البروفيسور ها يو-شين من جامعة كيونغبوك الوطنية على أهمية البنية التحتية للبيانات بقوله: "إن أكثر المهام الأساسية في الذكاء الاصطناعي الزراعي، والتي تشكل القاعدة، هي البيانات عالية الجودة"، مضيفًا: "من دون بيانات، يصبح تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره والتحقق منه وحتى السياسات الحكومية كلها مستحيلة".

وقال البروفيسور كيم يونغ-جو من جامعة تشونغنام الوطنية: "لا يمكننا أن نقرر ماذا نفعل ما لم نعرف بيانات الدورة الزراعية الكاملة، لكن الوضع صعب لأن البيانات الخاصة بكل مرحلة غير مترابطة"، مؤكدًا ضرورة تأمين البيانات بشكل منهجي. كما قدم خبير آخر بديلًا محددًا، مشيرًا إلى أن النشر السريع لـ"نظام مراقبة الغلة القائم على GPS" الذي يشكل البيانات المستهدفة، أمر ملح لتفعيل جمع البيانات الأساسية وتحليلها.
 

كما أن توحيد معايير المرافق والمعدات أمر عاجل. وقال البروفيسور يانغ ميونغ-غيون من جامعة تشونبوك الوطنية: "إن العمل على التوحيد القياسي الوطني ضروري حتمًا، لكن تمسك الشركات المحلية بتقنياتها الخاصة يجعل ضمان التوافق أمرًا غير سهل. ويجب حل مشكلة توحيد المعايير بقيادة حكومية". كما أشار البروفيسور ها يو-شين من جامعة كيونغبوك الوطنية إلى ضرورة التوحيد القياسي بقوله: "إذا لم يتم التوحيد القياسي، فلن يكون من السهل على الشركات تطوير الوحدات وغيرها".

أما المهمة الثانية فهي "ابتكار الحوكمة الحكومية وبناء نظام تعاون بين الصناعة والجامعات ومؤسسات البحث" (27.8%، 10 أشخاص). وطالب الخبراء بضرورة عاجلة لإحداث تحول في النموذج يربط بين الزراعة والتكنولوجيا الزراعية معًا. وقال البروفيسور جونغ سون-وو من جامعة تشونام الوطنية: "إذا جرى العمل بقيادة خبراء بيانات لا يعرفون جيدًا فسيولوجيا المحاصيل وغيرها، فلن يكون بالإمكان تأمين بيانات دقيقة. لذلك يجب إنشاء نظام تعاون قائم على دمج خبراء من مختلف المجالات".

التحول إلى نشر "تشاركي" يتمحور حول مراكز تأجير الآلات الزراعية… وتوسيع الدعم الحكومي بات ملحًا أيضًا
طالب الخبراء بأن تكون الشروط المسبقة لكي يؤدي الذكاء الاصطناعي الزراعي إلى زيادة فعلية في صافي أرباح المزارع هي "توسيع المساحة المزروعة" (47.8%) و"الخفض الجذري في أسعار الأجهزة" (26.1%). ويستند هذا إلى حكم صارم مفاده أن متوسط مساحة الأراضي الزراعية لدى المزارع الكورية (نحو 1 هكتار) وانخفاض معدل تشغيل المعدات يعنيان أن استرداد ثمن الجهاز من دون دعم حكومي يحتاج إلى ما لا يقل عن 10 إلى 15 سنة أو قد يكون مستحيلًا أصلًا.

وبناءً على ذلك، يسود رأي يدعو إلى التحول السريع في نموذج السياسات من الأسلوب الحالي الذي يفرض عمليًا على كل مزارع شراء آلة باهظة الثمن، إلى "أسلوب نشر تشاركي (تأجيري)" يتمحور حول مراكز تأجير الآلات الزراعية أو الكيانات الإدارية الحقلية المحلية. كما تكتسب التوصية بتنويع الدعم من مساعدة شراء الأجهزة لتشكيل زخم أولي، إلى "دعم رسوم استخدام الخدمات (البرمجيات بنظام الاشتراك)" على المدى الطويل، قوة أكبر من حيث الفاعلية.

وقال البروفيسور جونغ سون-وو من جامعة تشونام الوطنية: "إذا أخذنا في الاعتبار جوانب الإدارة السلسة والصيانة، فأعتقد أن أسلوب النشر التشاركي عبر مراكز تأجير الآلات الزراعية وغيرها هو الأنسب".

كما طُرح اقتراح بتشغيل النظام وفق مسارين بحسب حجم المزرعة ووضع تهيئة البيئة الرقمية. وشدد البروفيسور جو يونغ-جين من جامعة تشونبوك الوطنية على أنه "ثمة حاجة إلى نظام يوازي بين النشر الفردي المتمحور حول المزارع الكبيرة، والنشر عبر تأجير الآلات الزراعية المتمحور حول المزارع الصغيرة والمتوسطة، مع توحيد إدارة وتشغيل المعدات والسلامة والصيانة وإدارة البيانات على أساس منصة متكاملة واحدة للإدارة والإشراف".

وقال البروفيسور ها يو-شين: "يجب أن تكون استراتيجية النشر المستقبلية ثنائية بشكل صارم. فالمحاصيل ذات القابلية العالية للتقبل الميداني، مثل زراعة الأرز، ينبغي نشرها بسرعة عبر نظام دعم مخصص، أما المحاصيل التي يصعب تطبيقها ميدانيًا فيجب سد الفجوات فيها من خلال أبحاث تركز على التحقق الميداني".

كما ظهرت أصوات تطالب بتوسيع دعم الميزانية الحكومية. وقال البروفيسور يانغ ميونغ-غيون من جامعة تشونبوك الوطنية: "الفجوة بين التكنولوجيا المطورة والنشر الميداني كبيرة جدًا. وينبغي أن يتم الاستثمار ليس فقط في الأبحاث ذات النتائج القصيرة الأجل أو المطلوبة فورًا، بل أيضًا في الأبحاث المستقبلية والمبتكرة. نحن بحاجة إلى دعم واستثمار قادرين على قيادة تطور الزراعة من منظور طويل الأمد. ومن الناحية الواقعية، فإن توسيع دعم الإعانات في الوقت الحالي هو أيضًا وسيلة لتخفيف عبء الشراء على المزارعين ورفع معدل الانتشار".

ضرورة رفع كفاءة صناع السياسات وبناء منظومة تعاون بين الصناعة والجامعة والبحث
كما خرجت انتقادات لاذعة بشأن افتقار البيروقراطيين الذين يضعون السياسات إلى الخبرة المتخصصة. وقال أحد المشاركين الذي طلب عدم الكشف عن هويته: "إن من يضع سياسة الذكاء الاصطناعي الزراعي لا يفهم الذكاء الاصطناعي بدقة"، مضيفًا: "يجب أن يضع السياسات من يعرف بدقة العمل الميداني الفعلي والتكنولوجيا".

كما وُضعت أيضًا المواقف المتراخية وضعف البنية لدى شركات صناعة الآلات الزراعية المحلية على طاولة النقاش. وقال أستاذ في إحدى الجامعات: "حتى بين شركات الآلات الزراعية المحلية الكبرى، هناك كثير من الحالات التي لا تهتم بتطوير تقنيات جديدة أو ليست مستعدة لذلك"، مضيفًا: "ولكي ننتقل إلى ما هو أبعد من مجرد استخدام القشرة الخارجية للذكاء الاصطناعي ونمتلك قدرات تقنية عميقة، فإن منظومة بحث تعاوني عميق مع الجامعات أو المعاهد البحثية المتخصصة، وليس اعتمادًا على الشركات وحدها، أمر لا غنى عنه". كما أُثيرت بقوة أيضًا ضرورة إنشاء لجنة ذكاء اصطناعي على مستوى الحكومة بأكملها تتولى الإدارة المتكاملة للقوانين والأنظمة والبحث والتطوير R&D.

إضافة إلى ذلك، ظهر "الإلحاح في وضع إرشادات قانونية لتحديد المسؤولية بين الشركة المصنعة، وشركة التطوير، والمزرعة عند وقوع حوادث ناجمة عن أعطال الذكاء الاصطناعي" بمستوى مرتفع جدًا بلغ 8.06 نقاط. وذلك لأنه في حال عدم وجود معايير للمسؤولية عند انحراف مسار الآلات الزراعية ذاتية القيادة أو تعطل الطائرات المسيّرة، يصبح تصميم منتجات التأمين مستحيلًا، وهو ما يرتد في النهاية كأثر عكسي يضعف رغبة المزارعين في التبني ويثبط حافز الشركات المصنعة على طرح المنتجات.