“Người + robot hợp tác, năng suất tăng vọt 38%”… Thế giới đang chuyển sang kỷ nguyên robot nông nghiệp

[Báo Công nghệ Nông nghiệp Hàn Quốc = Phóng viên Baek Cheol-hyeon] Các học giả hàng đầu từ châu Âu, Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản — những khu vực đang dẫn dắt thị trường robot nông nghiệp toàn cầu — đã quy tụ tại một nơi để chia sẻ hiện trạng và thành quả kiểm chứng thực tế của AgTech tiên tiến. Hiệp hội Nông nghiệp Chính xác Hàn Quốc đã tổ chức ‘Hội nghị học thuật mùa xuân 2026’ gắn với Triển lãm Công nghệ Nông nghiệp diễn ra ngày 19 tháng 6 tại OSCO, Cheongju, đồng thời tập trung tìm kiếm con đường mà nông nghiệp Hàn Quốc cần hướng tới. 

Châu Âu (EU): ‘Hệ sinh thái dữ liệu’ vượt ra ngoài robot đơn lẻ và hạ tầng kiểm chứng thực địa (TEF) mạnh mẽ

Theo bài trình bày của nghiên cứu viên cao cấp Han Chang-ho thuộc Viện Nghiên cứu châu Âu của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KIST), châu Âu đang tiếp cận robot nông nghiệp không phải như một công nghệ đơn lẻ mà như một hệ sinh thái dữ liệu khổng lồ. Ở giai đoạn thu thập dữ liệu, họ huy động vệ tinh bao phủ khu vực rộng lớn, drone (UAV) có khả năng lập bản đồ độ phân giải cao, và cảm biến gắn trên máy kéo để theo dõi sát từng cây trồng. Gần đây, thậm chí cảm biến ‘phát xạ quang điện tử’ siêu nhạy có thể phát hiện biến động lượng phát thải của khoai tây theo những thay đổi sinh lý rất nhỏ trên lá cây cũng đã được phát triển, đưa việc chẩn đoán chính xác cục bộ tình trạng sức khỏe cây trồng lên một cấp độ mới.
Dữ liệu được thu thập theo cách này sẽ được hệ thống AI sử dụng để chẩn đoán sinh trưởng cây trồng và dự báo năng suất, cuối cùng robot và máy nông nghiệp thông minh sẽ thực hiện các hành động thực tế (Act) như phun chính xác, làm cỏ, thu hoạch. Một ví dụ tiêu biểu là robot thu hoạch nho, yếu tố cốt lõi của ngành rượu vang châu Âu. Theo nghiên cứu mới nhất công bố năm ngoái, khi ‘robot chẩn đoán’ được trang bị hệ thống hình ảnh thị giác phân tích trước vị trí và độ chín của chùm nho bằng camera siêu phổ, thì sau đó ‘robot thu hoạch (Harvesting)’ gắn 2 cánh tay robot (tay gắp và tay cắt) sẽ được đưa vào để chọn riêng những quả nho có giá trị thương phẩm cao và cắt cuống, vận hành một hệ thống hợp tác hữu cơ.
Điểm khác biệt lớn nhất giữa hệ sinh thái robot nông nghiệp châu Âu và Hàn Quốc nằm ở ‘hạ tầng kiểm chứng thực địa’ mạnh mẽ ở cấp chính phủ. EU chú ý đến thực tế rằng các nguyên mẫu tiên tiến trong phòng thí nghiệm (mức TRL 6) khó có thể đi thẳng vào thị trường thực tế (mức TRL 8), vì vậy đang vận hành ‘agrifoodTEF’ — nền tảng chính thức đóng vai trò như đường cao tốc kết nối hai giai đoạn này. Nền tảng này bắt buộc phải trải qua bước ‘thử nghiệm trong môi trường thực tế (Real-world Testing)’, nơi công nghệ trực tiếp đối mặt với các biến số không thể kiểm soát hoàn toàn trong phòng thí nghiệm như khí hậu, đất đai hay hành vi đột xuất của người lao động. Chỉ những công nghệ vượt qua kiểm chứng thực địa nghiêm ngặt và bảo đảm độ tin cậy mới được công nhận là giải pháp cần thiết trên thị trường, đồng thời chi phí cũng được giảm gánh nặng cho nông hộ và doanh nghiệp thông qua các chính sách hỗ trợ có hệ thống của EU.

Trung Quốc: Máy nông nghiệp thông minh tăng trưởng bùng nổ 78% mỗi năm… ‘thời Xuân Thu Chiến Quốc của robot’ trên mọi lĩnh vực

Giáo sư Han Woong-cheol của Đại học Kangwon, người trình bày về xu hướng thị trường nông nghiệp robot Trung Quốc, cho biết: “Thị trường máy nông nghiệp thông minh đang tăng trưởng rất nhanh, ghi nhận tốc độ tăng trưởng hằng năm 78%” và “gần đây ngành robot cũng phát triển nhanh chóng, khi robot hình người và robot dựa trên đa phương thức kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), năng lực của robot đang được nâng cao đáng kể”.
Hiện nay tại Trung Quốc, do công nghệ cần thiết khác nhau tùy theo từng lĩnh vực như đồng ruộng ngoài trời, vườn cây ăn quả, nhà kính, chăn nuôi và trang trại nuôi trồng thủy sản, nhiều loại robot đa dạng đang được phát triển theo từng mảng, và tốc độ phát triển công nghệ cũng rất dốc. Đặc biệt, trong số các robot nông nghiệp dùng cho đồng ruộng ngoài trời, robot làm cỏ lúa không người lái có thể tự động nhận diện thân lúa, trích xuất đường dẫn trung tâm và tự phân tích lộ trình. Tỷ lệ nhận diện đạt 94%, đồng thời được trang bị năng lực làm việc ở mức 13,8 m/giây và chức năng tránh chướng ngại vật.
Đúng với vị thế là quốc gia sản xuất trà lớn nhất thế giới, robot trà cảm biến di động T-Bot chuyên dụng cho đồi chè cũng đang thu hút chú ý. Công nghệ điều khiển tư thế đã được áp dụng cơ bản để phù hợp với môi trường canh tác nhiều địa hình dốc. Ngoài ra, robot thu hoạch trà ứng dụng hệ thống năng lượng mặt trời đang đạt tỷ lệ thu hoạch 90% và có thể hái khoảng 2.300 lá trà mỗi giờ. Trong lĩnh vực cây ăn quả, các hệ thống tích hợp thu hoạch - thu gom - vận chuyển trên một nền tảng đã bước vào giai đoạn thương mại hóa. Robot thu hoạch táo ghi nhận tỷ lệ thành công 82% trong vùng nhìn thấy, và các nghiên cứu gần đây đã tiến hóa thành ‘hệ thống đa cánh tay robot’ hợp tác như con người dùng cả hai tay. Robot tích hợp thu hoạch kiwi do Đại học Giang Tô phát triển có 4 cánh tay robot làm việc song song, thu hoạch tối đa 3.600 quả kiwi mỗi giờ, tương đương khả năng thay thế 3 đến 5 lao động lành nghề.
Ngoài ra, robot bấm ngọn bông do công ty Duoatech phát triển được trang bị camera ban đêm và công nghệ thị giác stereo, cho thấy tỷ lệ thành công công việc 95%. Đặc biệt, với việc vận hành đồng thời 36 cánh tay làm việc, robot này đạt hiệu suất cao gấp 50 lần con người, mở ra khả năng cho canh tác quy mô lớn. Trong lĩnh vực chăn nuôi và thủy sản, robot giám sát vật nuôi của Raisense Robotics tự động phân tích thân nhiệt, tiếng kêu và cân nặng của lợn để cảnh báo sớm bệnh tật. Robot trong trại gà sử dụng đồng thời camera ánh sáng khả kiến và camera ảnh nhiệt để phát hiện xác chết và kiểm tra chất lượng trứng, đồng thời vận hành không người lái 24 giờ nhờ chức năng tự động sạc. Trong lĩnh vực thủy sản, robot làm sạch xuất hiện để vệ sinh lưới trại nuôi bằng cách tự hành dưới nước, ghi nhận hiệu suất cao hơn con người từ 5 đến 8 lần, còn robot cho ăn không người lái cấp thức ăn theo lộ trình cài đặt sẵn cũng nổi lên như một yếu tố then chốt giúp tiết giảm lao động.

Mỹ: Giải pháp AI ‘tùy biến’ và ‘bản sao số’ để vượt qua các ràng buộc của đồng ruộng ngoài trời

Cánh đồng dâu tây ngoài trời là môi trường cực kỳ khó khăn cho AI nhận diện do sự thay đổi của ánh nắng, phản xạ ánh sáng và cấu trúc phi định hình. Giáo sư Choi Da-eun của Đại học Florida, người nghiên cứu mô hình AI cho canh tác dâu tây, đã giải thích trong ngày hôm đó về tầm quan trọng và độ khó của nhận diện AI, đồng thời chỉ ra các vấn đề được xác định trong quá trình kiểm chứng thực tế và đưa ra giải pháp cho chúng.
Giáo sư Choi đã triển khai một thuật toán áp dụng hệ thống voting cho hình ảnh trong hệ thống phun thiên địch nhằm ngăn chặn sâu bệnh khi trồng dâu tây. Độ chính xác của chính mô hình này đạt 85%, và trong các trường hợp phát hiện thành công, độ chính xác tinh đạt 95%. Bên cạnh đó, kết quả kiểm chứng thực tế của robot cắt runner (thân bò) cho thấy khả năng tìm ra các runner bị lá che khuất hoặc ẩn đi còn hạn chế, do khoảng một nửa số runner nằm ở vị trí khó nhận biết bằng mắt thường, khiến tỷ lệ thành công tổng thể chỉ dừng ở 48%. Hai trường hợp này cho thấy rằng dù phần cứng có ưu việt đến đâu, nếu sai số nhận diện AI tích lũy thì có thể gây ảnh hưởng chí mạng đến hiệu năng của toàn bộ hệ thống.
Để giải quyết vấn đề này, giáo sư Choi đã áp dụng giải pháp mô phỏng ảo dựa trên bản sao số (digital twin), qua đó chứng minh rằng những hạn chế và chi phí trong thu thập dữ liệu thực địa có thể được vượt qua một cách đột phá bằng cách tận dụng ‘bản sao số’ trong thực tế ảo mô phỏng y hệt môi trường thật cùng với dữ liệu tổng hợp. Giáo sư Choi cho biết: “Khi trộn 10% dữ liệu thực (Real Data) vào dữ liệu ảo, độ chính xác đạt gần như 100%”.
Ngoài ra, bà nhấn mạnh: “Hiệu suất cuối cùng của robot tự động hóa dâu tây không được quyết định bởi phần cứng mà bởi độ chính xác của nhận diện AI” và “công nghệ bản sao số, có thể vượt qua giới hạn của môi trường tự nhiên và giảm mạnh chi phí thu thập dữ liệu, sẽ trở thành giải pháp chiến lược thiết yếu của thị trường robot nông nghiệp AX (chuyển đổi trí tuệ nhân tạo) trong tương lai”.

Nhật Bản: Lối thoát cho nguy cơ siêu già hóa và nông thôn biến mất… năng suất tăng 38,6% nhờ ‘hợp tác người + robot’

Nhật Bản hiện đang ở trong tình thế cấp bách phải cải tổ thể chất nông nghiệp thông minh để ứng phó với tình trạng nông thôn biến mất và siêu già hóa. Khi 58,7% lao động nông nghiệp của Nhật Bản từ 70 tuổi trở lên và đến năm 2043 dân số nòng cốt dự kiến giảm mạnh xuống còn 300.000 người, nước này đang tiến hành một cuộc đại chuyển đổi mang tính chiến lược quốc gia như tập trung hóa đất nông nghiệp bỏ hoang và đưa vào sử dụng máy nông nghiệp không người lái.
Đặc biệt, mô hình hợp tác ‘robot + con người’ là giải pháp cốt lõi giúp bảo đảm hiệu quả kinh tế tại hiện trường và nguồn lao động. Giáo sư Ida của Đại học Kyoto, người thực hiện bài giảng, cho biết: “Kết quả kiểm chứng thực tế ‘Level 2 (tự hành dưới giám sát gần)’ trong bộ hướng dẫn 4 cấp của Bộ Nông Lâm Ngư nghiệp Nhật Bản (MAFF) trên cánh đồng lúa quy mô lớn cho thấy, nếu con người làm việc một mình như trước đây thì cần 0,389 giờ cho mỗi 10a, nhưng thông qua hợp tác giữa người và robot, thời gian làm đất đã giảm xuống còn 0,239 giờ, qua đó chứng minh một chỉ số lợi nhuận thực địa rõ ràng với mức rút ngắn thời gian làm việc lên tới 38,6%”. Ngoài ra, nước này cũng đang cho thấy những cải tiến công nghệ cốt lõi như nhận diện chính xác trên 84% lúa bị đổ hoặc chướng ngại vật bằng công nghệ nhận diện đối tượng dựa trên deep learning (DDRNet), đồng thời tích hợp và chuẩn hóa bản đồ năng suất theo thời gian thực và hàm lượng protein lên nền tảng đám mây (FMIS). Hơn nữa, việc phát triển công nghệ nhằm xây dựng hệ sinh thái thông tin quản lý tích hợp toàn bộ trang trại theo thời gian thực đang tiếp tục được thúc đẩy, bằng cách kết nối hữu cơ dữ liệu viễn thám và dữ liệu vận hành máy nông nghiệp với hệ thống đám mây và nền tảng IoT.