NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG ROBOT TRONG TỰ ĐỘNG HÓA NÔNG NGHIỆP HƯỚNG TỚI NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2026.1157Keywords:
tự động hóa, robot nông nghiệp, nông nghiệp công nghệ cao, nông nghiệp thông minh, cách mạng công nghiệp 4.0Abstract
Xuyên suốt tiến trình lịch sử, lĩnh vực nông nghiệp luôn giữ vững vị thế là trụ cột của nền kinh tế Việt Nam, dự kiến thu hút khoảng 26% lực lượng lao động vào năm 2026 và đóng góp trọng yếu vào đà tăng trưởng chung. Trải qua hơn ba thập kỷ kể từ thời kỳ đổi mới, Việt Nam đã vươn lên mạnh mẽ, thoát khỏi tình trạng thiếu hụt lương thực để trở thành cường quốc xuất khẩu nông sản hàng đầu toàn cầu. Mặc dù đạt được những thành tựu đáng kể, ngành nông nghiệp nội địa vẫn đang phải đương đầu với hàng loạt thách thức nghiêm trọng: hệ quả tiêu cực từ biến đổi khí hậu, tính chất manh mún của canh tác nhỏ lẻ, cùng với đó là hàm lượng khoa học công nghệ, tự động hóa và cơ giới hóa trong các khâu sản xuất còn nhiều hạn chế. Nhằm tháo gỡ những nút thắt này, các chiến lược tái cơ cấu toàn diện ngành nông nghiệp đã được triển khai, lấy trọng tâm là đẩy mạnh cơ giới hóa và tự động hóa để gia tăng chuỗi giá trị và hướng tới phát triển bền vững. Nghiên cứu này tập trung phân tích những tác động sâu rộng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) lên lĩnh vực canh tác, đánh giá tính khả thi về mặt hiệu quả kinh tế của các hệ thống tự động, đồng thời phác họa bức tranh thực tiễn về việc ứng dụng robot và trí tuệ nhân tạo (AI) trong công cuộc kiến thiết một nền nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.
References
Agrobot Inc. (2019). E-series strawberry harvesting robots.
Agribotix LLC. (2018). Drone-based crop monitoring systems for precision agriculture.
Anh, N. P. T., Son, H., Tai, D. V., & Quoc, B. L. C. (2020, December). Developing robotic systems for harvesting pineapples. In Proceedings of the International Conference on Advanced Mechatronic Systems (pp. 1-6).
Bac, C. W., Hemming, J., & van Henten, E. J. (2014). Robust pixel-based classification of obstacles for robotic harvesting of sweet pepper. Computers and Electronics in Agriculture, 96, 148-162.
Blue River Technology. (2017). LettuceBot: Precision thinning using computer vision.
Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn. (2020). Báo cáo hội nghị tổng kết công tác năm 2019 và triển khai kế hoạch công tác năm 2020.
Ecorobotix SA. (2018). Autonomous solar- powered robot for precision agriculture.
Goense, D. (2003). Simulation of autonomous agricultural vehicles (Doctoral dissertation, Wageningen University).
Hannan, M. W., & Burks, T. F. (2004). Current developments in automated citrus harvesting. In Proceedings of the ASAE Annual International Meeting.
Kondo, N., Monta, M., & Ting, K. C. (2005). End-effector development for strawberry harvesting robot. Biosystems Engineering, 90(2), 227-235.
Naïo Technologies. (2019). Autonomous weeding robots for agriculture.
Pedersen, S. M., & Blackmore, B. S. (2001). Economic feasibility of robotic field operations. Journal of Agricultural Engineering Research, 78(1), 69-78.
Pedersen, S. M., Fountas, S., Have, H., & Blackmore, B. S. (2006). Agricultural robots-System analysis and economic feasibility. Precision Agriculture, 7(4), 295-308.
Pilarski, T., Happold, M., Pangels, H., Ollis, M., Fitzpatrick, K., & Stentz, A. (2002). The Demeter system for automated harvesting. Autonomous Robots, 13(1), 9-20.
van Henten, E. J., et al. (2003). An autonomous robot for harvesting cucumbers. Autonomous Robots, 13(3), 241-258
