Điều gì khiến gene và AI trở thành tâm điểm tranh luận trong nông nghiệp?

Mô hình canh tác cũ bộc lộ hạn chế, công nghệ mới mở ra

Nông nghiệp truyền thống đang chịu áp lực lớn khi đất đai bạc màu, điều kiện thời tiết cực đoan diễn ra thường xuyên và yêu cầu giảm phát thải trở thành tiêu chuẩn bắt buộc cho chuỗi cung ứng toàn cầu. Cây trồng và vật nuôi theo quy trình cũ khó đáp ứng đồng thời hai mục tiêu: gia tăng sản lượng và giảm tác động môi trường.

Trong bối cảnh đó, công nghệ gene và sinh học bắt đầu chứng minh hiệu quả rõ rệt: giống lúa mang gen PSY1 giúp rễ phát triển nhanh, giảm phát thải mê-tan tới 40%; vi sinh vật hỗ trợ cải tạo đất giúp giảm dùng phân đạm; công nghệ nhân giống vô tính bảo đảm chất lượng ổn định khi nhân rộng giống F1. Ở mảng chăn nuôi, AI và IoT giúp theo dõi sức khỏe đàn vật nuôi theo thời gian thực, điều chỉnh khẩu phần ăn và giảm phụ thuộc vào kháng sinh. Một số nghiên cứu còn cho thấy thức ăn từ rong biển hoặc phụ phẩm nông nghiệp có thể giảm phát thải 30–90%.

Ảnh minh họa.

Tuy nhiên, phía sau tín hiệu tích cực ấy vẫn tồn tại nhiều rào cản. Công nghệ gene và sinh học dù hiệu quả trong phòng thí nghiệm nhưng khó triển khai đại trà nếu không phù hợp điều kiện thổ nhưỡng, khí hậu và trình độ canh tác từng vùng. Hệ thống pháp lý liên quan đến sinh học và sản phẩm biến đổi gene ở Việt Nam chưa hoàn chỉnh, dẫn đến sự thận trọng của cả doanh nghiệp lẫn nông dân. Chi phí đầu tư hạ tầng, thiết bị, đào tạo công nghệ cao còn quá lớn đối với sản xuất nhỏ lẻ, làm dấy lên lo ngại về chênh lệch “hai tốc độ” trong nông nghiệp.

Ngoài ra, việc tập trung vào các giống siêu năng suất có thể gây mất cân bằng hệ sinh thái, làm suy giảm nguồn gen bản địa, một bài học đã từng xuất hiện ở các quốc gia phát triển. Xã hội cũng còn nhiều do dự khi tiếp nhận sản phẩm biến đổi gene, tạo thêm rào cản trong thương mại và tiêu thụ.

Khi công nghệ cần một “kiến trúc vận hành” rõ ràng

Để các công nghệ mới như AI, gene và sinh học thực sự trở thành động lực tăng trưởng xanh cho nông nghiệp Việt Nam, điều quan trọng không nằm ở việc sở hữu công nghệ nào, mà ở cách tổ chức hệ thống để những công nghệ ấy vận hành trơn tru, có kiểm soát và mang lại hiệu quả kinh tế – môi trường rõ ràng.

Trước hết, nông nghiệp cần nền tảng dữ liệu thống nhất, bởi AI không thể phát huy giá trị nếu thiếu dữ liệu chuẩn hóa. Thông tin về thổ nhưỡng, khí hậu, sâu bệnh, giống cây trồng, quy mô nông hộ… phải được số hóa và cập nhật liên tục. Việc xây dựng “bản đồ dữ liệu canh tác” không chỉ giúp AI đưa ra khuyến nghị chính xác hơn mà còn tạo điều kiện để các kỹ thuật chọn giống bằng công nghệ gene được triển khai có mục tiêu, tránh lãng phí và sai lệch.

Giáo sư Ermias Kebreab, Đại học California, Davis.

Song song với dữ liệu, Việt Nam cần đẩy mạnh cải tiến giống theo hướng giảm phát thải, dựa trên các tiến bộ về giải mã gene và công nghệ chỉnh sửa di truyền. Các giống có khả năng chịu hạn, sử dụng ít phân bón, hoặc rút ngắn thời gian sinh trưởng giúp giảm đáng kể lượng phát thải từ phân bón, tưới tiêu và năng lượng vận hành. Điểm then chốt là quá trình ứng dụng phải được giám sát bằng bộ tiêu chuẩn rõ ràng về sinh thái để đảm bảo nông nghiệp không phụ thuộc quá mức vào công nghệ và không tạo rủi ro môi trường.

Một trụ cột quan trọng khác là giảm phát thải trong chăn nuôi, lĩnh vực vốn chiếm tỷ lệ khí nhà kính lớn nhất của ngành nông nghiệp. Ở đây, quan điểm khoa học quốc tế cho thấy dư địa giảm phát thải là rất lớn. Giáo sư Ermias Kebreab (Đại học California, Davis) – người có hơn 20 năm nghiên cứu về methane nhấn mạnh, mức phát thải có thể giảm tới 20–40% nếu áp dụng đồng thời ba nhóm giải pháp: cải thiện khẩu phần dinh dưỡng, sử dụng phụ gia thức ăn thích hợp và quản lý chất thải theo chu trình kín. Ông cho rằng những quốc gia nhiệt đới như Việt Nam có lợi thế triển khai các mô hình này nhờ nguồn phụ phẩm phong phú, hoàn toàn có thể biến thành thức ăn lên men hoặc chất nền cho xử lý chất thải.

Từ góc nhìn dài hạn, muốn công nghệ tạo ra hiệu quả thực, Việt Nam phải có khung chính sách ổn định và khuyến khích đổi mới. Điều này bao gồm tín dụng xanh cho trang trại và hợp tác xã áp dụng công nghệ mới, tiêu chuẩn hóa các quy trình canh tác carbon thấp và chính sách mở cho doanh nghiệp công nghệ tham gia sâu vào hệ thống nông nghiệp. Nhân lực cũng là yếu tố quyết định: không thể kỳ vọng AI hay gene tạo ra “phép màu” nếu người sử dụng thiếu kỹ năng để vận hành, kiểm soát và đánh giá rủi ro.

Công nghệ chỉ là tầng trên cùng. Nền tảng quan trọng hơn là tư duy quản trị: nông nghiệp công nghệ cao sẽ thất bại nếu thiếu một kiến trúc triển khai mạch lạc, trong đó nông hộ, doanh nghiệp, viện nghiên cứu và cơ quan quản lý cùng vận hành theo chuẩn chung. Khi những điều kiện nền tảng này được đáp ứng, AI và công nghệ gene mới thực sự trở thành chìa khóa giúp nông nghiệp Việt Nam bước vào giai đoạn tăng trưởng xanh, bền vững và cạnh tranh hơn.

Thanh Hiền