Dự báo giá nông sản muốn chuẩn phải bắt đầu từ thửa ruộng

Dữ liệu nền yếu khiến dự báo luôn chậm một nhịp

Việt Nam là nước xuất khẩu nông sản lớn, nhưng nghịch lý ở chỗ ngành càng phát triển thì dữ liệu lại càng yếu. Giá cả, sản lượng, diện tích, mùa vụ vẫn được thu thập thủ công, phân tán theo tỉnh và theo chợ đầu mối, độ trễ lớn và thiếu chuẩn hóa. Không có hệ thống cập nhật giá theo thời gian thực, cũng không có dữ liệu sinh trưởng theo vùng, vốn là yếu tố cốt lõi để xây dựng mô hình dự báo.

Trái cây Việt Nam hiện mỗi năm xuất khẩu hàng tỉ đô la nhưng gần như phụ thuộc vào thị trường nhập khẩu mà không có hệ thống dự báo giá ngay từ trong nước. Ảnh: TL

Hàn Quốc vận hành hệ thống dự báo dựa trên Big Data, thu thập hơn 1 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, mô phỏng 20.000 kịch bản và tự động hóa tất cả các bước từ thu thập, chuẩn hóa, huấn luyện đến xuất bản dự báo. Nhờ nền tảng dữ liệu đầy đủ và liên thông, sai số dự báo của họ có thể dao động 6-10%.

Ngược lại, Việt Nam không chỉ thiếu dữ liệu mà còn thiếu cơ chế liên thông giữa các bộ ngành như nông nghiệp, tài nguyên, công thương và các địa phương. Mùa vụ ngày càng biến động do thời tiết cực đoan, nhưng dữ liệu của ngành nông nghiệp, môi trường và thống kê vẫn nằm ở ba đầu mối khác nhau. Thông tin thị trường chủ yếu dựa trên báo cáo hành chính, khiến dự báo luôn chậm so với dịch chuyển thực tế của thị trường.

Địa chính, vệ tinh và nhật ký canh tác: ba mảng dữ liệu đang còn trống

Công ty dữ liệu nông nghiệp SNE hàng đầu của Hàn Quốc cho rằng nước này dự báo chính xác nhờ kết hợp ảnh vệ tinh với dữ liệu địa chính (GIS) để tính diện tích, tình trạng đất và sinh trưởng cây trồng theo từng thời điểm. Các doanh nghiệp công nghệ nông nghiệp của nước này đã số hóa 700.000 ha đất trồng, xây dựng 750.000 bản đồ thửa ruộng và liên kết toàn bộ với dữ liệu khí tượng. Mô hình dự báo được huấn luyện bằng dữ liệu thực tế theo từng thửa, từng ngày.

Tại Việt Nam, ba yếu tố nền tảng vẫn thiếu hụt. Các chuyên gia dữ liệu nông nghiệp và ngành hàng nông sản tại hội thảo về dữ liệu và dự dự báo giá nông sản gần đây tại TPHCM, cho rằng dữ liệu địa chính nông nghiệp chưa đầy đủ. Nhiều tỉnh chưa hoàn tất số hóa bản đồ đất canh tác. Đất đai thay đổi theo mùa vụ, nhưng không có cơ chế cập nhật theo thời gian thực.

Kế đến là thiếu tích hợp vệ tinh và thực địa. Dữ liệu vệ tinh và dữ liệu sản xuất chưa được kết nối trong một hệ thống chung. Cái khó của Việt Nam hiện nay là lịch mùa vụ phân tán mạnh theo vùng, chẳng hạn rau quả nhiệt đới biến động theo tiểu vùng, nhưng Việt Nam lại thiếu bộ dữ liệu chi tiết cho từng khu vực nhỏ.

Một khoảng trống khác là nhật ký canh tác. Hàn Quốc hay nhiều quốc gia khác hiện đã sử dụng các mô hình AI hiện đại để chuyển đổi nhật ký viết tay thành dữ liệu chuẩn. Nông sản Việt thì 96% diện tích canh tác chưa đạt VietGAP (bộ tiêu chuẩn thực hành sản xuất nông nghiệp tốt của Bộ Nông nghiệp và Môi trường), nông dân không có hồ sơ điện tử và nhật ký canh tác chủ yếu ghi tay. Thiếu dữ liệu cấp thửa khiến mô hình dự báo không thể nắm được đặc thù của từng vùng, từng hộ. Không có nhật ký số thì không tạo được chuỗi dữ liệu, và không có chuỗi dữ liệu thì dự báo chỉ dựa vào kinh nghiệm chủ quan thay vì mô hình hóa.

Hệ sinh thái dữ liệu liền mạch và chiến lược dữ liệu lớn

Khoảng trống lớn nhất nằm ở việc thiếu chuẩn dữ liệu nông nghiệp quốc gia. Mỗi đơn vị lưu trữ và công bố dữ liệu theo định dạng riêng. Dữ liệu vì thế không thể gom vào một hồ dữ liệu lớn để AI xử lý. Việt Nam cũng chưa có nền tảng Big Data quản lý toàn chuỗi. Giá nông sản tại chợ đầu mối, siêu thị hay thương mại điện tử không được cập nhật theo thời gian thực. Không có cơ chế bắt buộc chia sẻ dữ liệu từ các sàn phân phối, làm cho nguồn dữ liệu đầu vào bị đứt mạch.

Hệ thống dự báo hiện nay cũng sử dụng công cụ lạc hậu. Nhiều đơn vị vẫn dựa vào Excel và mô hình chuỗi thời gian đơn giản, không thể mô phỏng kịch bản hay xử lý dữ liệu lớn. Trong khi đó, dữ liệu sản lượng lại phụ thuộc báo cáo hành chính sau thu hoạch, dẫn đến độ trễ lớn. Dự báo vì vậy luôn đi sau diễn biến của thị trường.

Hàn Quốc coi dự báo nông sản là hạ tầng an ninh lương thực. Quốc gia này đầu tư từ bản đồ địa chính số, trạm quan trắc nông nghiệp, ảnh vệ tinh đến cơ sở dữ liệu quốc gia. Doanh nghiệp có tài khoản để truy cập và cùng tham gia xây dựng dịch vụ. Nhờ đó, dữ liệu chảy xuyên suốt từ sản xuất đến phân phối.

Việt Nam mới dừng ở quy mô thí điểm. Một số địa phương thử nghiệm nhật ký sản xuất điện tử, một vài mô hình nông nghiệp thông minh đang được triển khai, giá cả vẫn được thu thập bằng văn bản gửi theo đường công văn. Chưa có quy định bắt buộc về dữ liệu nông nghiệp chính phủ, chưa có cơ chế chia sẻ dữ liệu giữa Nhà nước và doanh nghiệp, chưa có nền tảng dữ liệu quốc gia và quỹ dữ liệu phục vụ dự báo. Khi thiếu khung pháp lý rõ ràng, thị trường không thể minh bạch và hệ thống dự báo khó đạt được độ tin cậy.

Muốn dự báo chính xác, phải bắt đầu từ thửa ruộng

Khoảng cách giữa Việt Nam và Hàn Quốc không nằm ở công nghệ mà ở nền tảng dữ liệu. Để xây dựng hệ thống dự báo nông sản đáng tin cậy, Việt Nam cần hoàn thiện bản đồ địa chính nông nghiệp số, số hóa nhật ký canh tác trên toàn quốc, xây dựng hồ dữ liệu chung, chuẩn hóa dữ liệu và bắt buộc chia sẻ theo thời gian thực. Các mô hình AI đa mô hình cũng cần được đầu tư để dự báo sinh trưởng và sản lượng.

Ảnh: AI

Một hệ thống dự báo chuẩn sẽ giúp nông dân bán được giá, doanh nghiệp giảm rủi ro và giúp Việt Nam bước vào kỷ nguyên nông nghiệp dữ liệu lớn. Và hành trình này phải bắt đầu từ điều đơn giản nhất: dữ liệu chuẩn của từng thửa ruộng.

Hồng Văn