Các công nghệ thúc đẩy chuyển đổi số ngành nông nghiệp tại Việt Nam

Chuyển đổi số đang mở ra hướng phát triển mới cho ngành nông nghiệp Việt Nam, giúp nâng cao năng suất, tối ưu chi phí và cải thiện khả năng quản lý sản xuất. Ngày nay, nông dân và doanh nghiệp ứng dụng IoT, trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), máy bay không người lái (Drone) và nhiều công nghệ khác để theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Đặc biệt, trước những thách thức như biến đổi khí hậu, thiếu hụt lao động, yêu cầu truy xuất nguồn gốc và tiêu chuẩn chất lượng ngày càng cao, ứng dụng công nghệ trong nông nghiệp đang trở thành một hướng đi quan trọng tại Việt Nam.

Chuyển đổi số ngành nông nghiệp là quá trình ứng dụng công nghệ số vào các hoạt động sản xuất, quản lý, chế biến và phân phối nông sản. Quá trình này giúp kết nối dữ liệu giữa các khâu, từ theo dõi điều kiện canh tác, quản lý vật nuôi đến kiểm soát chất lượng và tiêu thụ sản phẩm.

1. Các công nghệ trong chuyển đổi số ngành nông nghiệp

1.1. Internet vạn vật (IoT) và hệ thống cảm biến nông nghiệp

IoT là một trong những công nghệ nền tảng của nông nghiệp thông minh. Thông qua các cảm biến được lắp đặt tại đồng ruộng, nhà kính, trang trại hoặc ao nuôi, hệ thống thu thập dữ liệu môi trường và gửi về nền tảng quản lý để theo dõi.

Các thông số thường được giám sát gồm:

• Nhiệt độ và độ ẩm không khí.
• Độ ẩm đất và độ pH.
• Cường độ ánh sáng.
• Độ pH, nhiệt độ và oxy hòa tan trong nước nuôi thủy sản.
• Mực nước và các điều kiện môi trường liên quan.

Ứng dụng tại Việt Nam:

Trồng trọt: Theo dõi độ ẩm đất, điều khiển hệ thống tưới tự động cho vườn cà phê, hồ tiêu, cây ăn quả và rau màu.

Nhà kính: Kiểm soát nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng và hệ thống thông gió.

Nuôi trồng thủy sản: Giám sát chất lượng nước tại ao nuôi tôm, cá để kịp thời phát hiện những thay đổi bất thường.

Chăn nuôi: Theo dõi nhiệt độ, độ ẩm chuồng trại và một số điều kiện môi trường ảnh hưởng đến vật nuôi.

Đối với những vùng sản xuất có diện tích lớn như Tây Nguyên, Đồng bằng sông Cửu Long, IoT hỗ trợ giám sát nhiều khu vực từ xa, giảm sự phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công.

1.2. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning

AI và Machine Learning giúp phân tích dữ liệu nông nghiệp, nhận diện hình ảnh và hỗ trợ dự báo các vấn đề phát sinh trong sản xuất.

Thông qua hình ảnh từ camera, điện thoại, drone hoặc dữ liệu cảm biến, hệ thống AI được huấn luyện để nhận diện một số loại sâu bệnh, đánh giá tình trạng cây trồng và phát hiện dấu hiệu bất thường.

Một số ứng dụng thực tế:

• Nhận diện sâu bệnh trên cây lúa, rau màu và cây ăn quả thông qua hình ảnh.
• Phân tích dữ liệu thời tiết và môi trường để hỗ trợ lập kế hoạch canh tác.
• Theo dõi tình trạng sinh trưởng của cây trồng.
• Hỗ trợ phát hiện dấu hiệu bất thường trong hoạt động chăn nuôi.
• Phân loại nông sản theo kích thước, màu sắc và chất lượng thông qua hệ thống thị giác máy tính.

Tại nước ta, AI có tiềm năng ứng dụng trong các vùng sản xuất lúa gạo, cây ăn quả, cà phê và các trang trại quy mô lớn. Tuy nhiên, độ chính xác của hệ thống còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, điều kiện địa phương và từng loại cây trồng, vật nuôi.

1.2. Dữ liệu lớn (Big Data) trong nông nghiệp

Big Data là công nghệ thu thập, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Trong nông nghiệp, dữ liệu đến từ cảm biến IoT, hệ thống thời tiết, vệ tinh, nhật ký canh tác, hoạt động sản xuất và thị trường tiêu thụ.

Khi được tổng hợp và phân tích, dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp và cơ quan quản lý có thêm cơ sở để đưa ra quyết định.

Ứng dụng của Big Data trong nông nghiệp:

• Phân tích điều kiện đất đai, khí hậu và mùa vụ.
• Theo dõi tình hình sản xuất tại các vùng trồng.
• Hỗ trợ dự báo nhu cầu thị trường và kế hoạch thu hoạch.
• Phân tích sản lượng, chi phí đầu vào và hiệu quả sản xuất.
• Quản lý dữ liệu vùng nguyên liệu phục vụ chế biến và xuất khẩu.

Ví dụ, doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu trái cây tổng hợp dữ liệu về diện tích vùng trồng, sản lượng dự kiến, lịch thu hoạch và yêu cầu chất lượng. Từ đó, doanh nghiệp chủ động hơn trong việc bố trí nhân lực, kho bảo quản và kế hoạch tiêu thụ.

1.3. Máy bay không người lái (Drone) và công nghệ viễn thám

Drone và công nghệ viễn thám đang mở rộng khả năng giám sát, quản lý các vùng sản xuất nông nghiệp có diện tích lớn.

Drone được trang bị camera thường, camera đa phổ hoặc các thiết bị chuyên dụng để ghi nhận hình ảnh từ trên cao. Dữ liệu thu thập được sử dụng để đánh giá tình trạng cây trồng và hỗ trợ quản lý đồng ruộng.

Ứng dụng:

• Khảo sát diện tích và hiện trạng cây trồng.
• Phát hiện những khu vực có dấu hiệu sinh trưởng bất thường.
• Phun thuốc bảo vệ thực vật và gieo sạ bằng thiết bị chuyên dụng.
• Theo dõi tình trạng ngập úng, hạn hán và biến động đất canh tác.
• Kết hợp ảnh vệ tinh để giám sát sản xuất trên diện rộng.

Tại Việt Nam, công nghệ drone hỗ trợ các vùng trồng lúa quy mô lớn ở Đồng bằng sông Cửu Long, các vùng cây công nghiệp tại Tây Nguyên và những khu vực sản xuất tập trung khác.

1.5. Blockchain và công nghệ truy xuất nguồn gốc nông sản

Truy xuất nguồn gốc là yêu cầu ngày càng quan trọng đối với nông sản, đặc biệt khi tham gia chuỗi cung ứng hiện đại và thị trường xuất khẩu.

Blockchain là công nghệ sổ cái phân tán, cho phép ghi nhận và chia sẻ dữ liệu theo cơ chế khó bị thay đổi trái phép. Khi được triển khai phù hợp, Blockchain hỗ trợ minh bạch hóa thông tin trong chuỗi cung ứng nông nghiệp.

Ứng dụng trong thực tế:

• Ghi nhận thông tin về vùng trồng và cơ sở sản xuất.
• Lưu lại nhật ký canh tác, thu hoạch và sơ chế.
• Theo dõi quá trình vận chuyển, bảo quản và phân phối.
• Hỗ trợ người mua tra cứu thông tin sản phẩm thông qua mã QR.
• Kết nối dữ liệu giữa nông dân, hợp tác xã, doanh nghiệp và đơn vị phân phối.

Ví dụ, một lô trái cây xuất khẩu được gắn mã định danh để quản lý thông tin vùng trồng, thời gian thu hoạch, cơ sở đóng gói và quá trình vận chuyển.

Cần lưu ý, Thông tin vẫn cần được kiểm tra, xác thực và cập nhật bởi các đơn vị có trách nhiệm.

1.6. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và công nghệ bản đồ số

GIS là công nghệ thu thập, quản lý, phân tích và hiển thị dữ liệu gắn với vị trí địa lý. Đây là công cụ hữu ích trong quản lý tài nguyên đất, quy hoạch vùng sản xuất và theo dõi biến động môi trường.

Ứng dụng GIS trong nông nghiệp Việt Nam:

• Số hóa bản đồ vùng trồng và diện tích canh tác.
• Quản lý thông tin đất đai, thổ nhưỡng và nguồn nước.
• Theo dõi tình hình hạn hán, xâm nhập mặn và ngập lụt.
• Phân tích sự phù hợp của điều kiện tự nhiên đối với từng loại cây trồng.
• Quản lý vùng nguyên liệu phục vụ sản xuất và chế biến.

Công nghệ GIS đặc biệt có ý nghĩa với những khu vực chịu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu như Đồng bằng sông Cửu Long, nơi tình trạng xâm nhập mặn và biến động nguồn nước tác động trực tiếp đến hoạt động sản xuất.

1.7. Điện toán đám mây (Cloud Computing)

Điện toán đám mây giúp lưu trữ, xử lý và chia sẻ dữ liệu thông qua Internet. Thay vì phải đầu tư toàn bộ máy chủ và hạ tầng lưu trữ riêng, doanh nghiệp nông nghiệp sử dụng các nền tảng đám mây để quản lý dữ liệu tập trung.

Ứng dụng:

• Lưu trữ dữ liệu cảm biến và nhật ký sản xuất.
• Quản lý thông tin nhiều trang trại tại các địa điểm khác nhau.
• Kết nối dữ liệu giữa bộ phận sản xuất, kho vận và kinh doanh.
• Truy cập báo cáo hoạt động từ máy tính hoặc thiết bị di động.
• Tích hợp với các hệ thống ERP, CRM và phần mềm quản lý trang trại.

Đối với doanh nghiệp có nhiều vùng nguyên liệu hoặc cơ sở sản xuất, Cloud Computing giúp tập trung dữ liệu và thuận tiện hơn trong việc quản lý hoạt động.

1.8. Robot nông nghiệp và tự động hóa sản xuất

Robot và tự động hóa giúp giảm bớt các công việc thủ công, đặc biệt trong những quy trình lặp lại hoặc yêu cầu độ chính xác cao.

Ứng dụng:

• Robot gieo hạt, trồng cây và thu hoạch.
• Hệ thống tưới tiêu tự động.
• Máy phân loại, đóng gói nông sản.
• Thiết bị tự động cho ăn và giám sát vật nuôi.
• Hệ thống điều khiển môi trường trong nhà kính.
• Dây chuyền tự động hóa trong chế biến nông sản.

Tại nước ta, công nghệ này phù hợp để nghiên cứu và triển khai tại các doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao, trang trại quy mô lớn và nhà máy chế biến. Với hộ sản xuất nhỏ, chi phí đầu tư và khả năng bảo trì vẫn là những yếu tố cần cân nhắc.

1.9. Digital Twin – Công nghệ bản sao số trong nông nghiệp

Digital Twin (bản sao số) là công nghệ tạo ra mô hình số đại diện cho một đối tượng hoặc hệ thống thực tế. Mô hình này được cập nhật bằng dữ liệu từ cảm biến IoT, hệ thống quản lý và các nguồn dữ liệu khác.

Trong nông nghiệp, Digital Twin được ứng dụng để mô phỏng và theo dõi hoạt động của trang trại, nhà kính, hệ thống tưới tiêu hoặc cơ sở chăn nuôi.

Các ứng dụng tiềm năng:

• Mô phỏng điều kiện môi trường trong nhà kính.
• Theo dõi hoạt động của hệ thống tưới và cấp nước.
• Mô phỏng các kịch bản thay đổi nhiệt độ, độ ẩm và điều kiện canh tác.
• Giám sát hoạt động của trang trại thông qua mô hình số.
• Hỗ trợ đánh giá phương án vận hành trước khi áp dụng ngoài thực tế.

Ví dụ, doanh nghiệp xây dựng bản sao số cho nhà kính, kết hợp dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng để quan sát trạng thái vận hành, thử nghiệm các phương án điều chỉnh môi trường.

Để đảm bảo chất lượng từ khâu chọn lọc nguyên liệu thô đến thành phẩm ván sàn hoàn thiện, các nhà máy hiện đại thường ứng dụng hệ thống MES ngành gỗ nhằm tối ưu hóa quy trình cắt xẻ, gia công CNC và kiểm soát chất lượng bề mặt.

2. Ứng dụng công nghệ chuyển đổi số trong các lĩnh vực nông nghiệp tại Việt Nam

Không phải công nghệ nào cũng phù hợp với mọi mô hình sản xuất. Tùy theo đặc điểm cây trồng, vật nuôi và quy mô đầu tư, doanh nghiệp lựa chọn giải pháp phù hợp.

2.1. Trong trồng trọt

Đối với lĩnh vực trồng trọt, IoT, AI, GIS và drone là những công nghệ có khả năng hỗ trợ trực tiếp cho hoạt động sản xuất.

Ví dụ:

Trồng lúa: Sử dụng drone để gieo sạ, phun thuốc; ứng dụng cảm biến và dữ liệu thời tiết để hỗ trợ quản lý đồng ruộng.

Trồng cà phê, hồ tiêu: Sử dụng cảm biến độ ẩm đất và hệ thống tưới tự động để quản lý nguồn nước.

Trồng rau công nghệ cao: Kết hợp IoT và hệ thống điều khiển để giám sát nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng.

Trồng cây ăn quả: Sử dụng phần mềm quản lý vùng trồng, nhật ký canh tác và truy xuất nguồn gốc.

2.2. Trong chăn nuôi

Chuyển đổi số trong chăn nuôi tập trung vào quản lý đàn vật nuôi, môi trường chuồng trại và quy trình chăm sóc. Những giải pháp này hỗ trợ trang trại quản lý quy mô đàn lớn, theo dõi lịch sử chăn nuôi và kiểm soát hoạt động sản xuất.

Các công nghệ được ứng dụng:

• IoT để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và điều kiện chuồng nuôi.
• AI và camera để hỗ trợ quan sát hành vi, phát hiện dấu hiệu bất thường.
• Phần mềm quản lý đàn vật nuôi, thức ăn và lịch tiêm phòng.
• Hệ thống tự động hóa cho ăn, uống và kiểm soát môi trường.

2.2. Trong nuôi trồng thủy sản

Đối với ngành thủy sản đặc biệt là các vùng nuôi tôm, cá tra tại Đồng bằng sông Cửu Long, công nghệ số có vai trò quan trọng trong việc kiểm soát môi trường nước và theo dõi quá trình nuôi.

Ứng dụng:

• Cảm biến IoT theo dõi nhiệt độ, pH và oxy hòa tan.
• Hệ thống cảnh báo khi các chỉ số môi trường vượt ngưỡng cài đặt.
• Tự động hóa hệ thống cho ăn và vận hành thiết bị.
• Phần mềm quản lý ao nuôi, thức ăn, thuốc và lịch sử sản xuất.
• Phân tích dữ liệu để hỗ trợ điều chỉnh quy trình nuôi.

2.3. Trong chế biến và phân phối nông sản

Việc kết nối dữ liệu giữa vùng nguyên liệu, nhà máy chế biến và hệ thống phân phối giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn chuỗi cung ứng nông sản.

Các doanh nghiệp ứng dụng:

• ERP để quản lý sản xuất, kho hàng, mua hàng và tài chính.
• IoT để giám sát nhiệt độ kho lạnh và điều kiện bảo quản.
• AI để hỗ trợ phân loại, kiểm tra chất lượng nông sản.
• Blockchain và mã QR để truy xuất nguồn gốc.
• Thương mại điện tử để mở rộng kênh bán hàng và kết nối thị trường.

Trong lĩnh vực phân phối vật liệu xây dựng và trang việc quản lý tồn kho đối với các dòng sản phẩm như sàn gỗ công nghiệp hay sàn gỗ tự nhiên đòi hỏi phải áp dụng các giải pháp phần mềm quản lý chuỗi cung ứng để hạn chế tối đa tình trạng hư hỏng do độ ẩm.

3. Xu hướng công nghệ chuyển đổi số ngành nông nghiệp trong những năm tới

Trong những năm tới, chuyển đổi số nông nghiệp được dự báo sẽ phát triển theo hướng kết nối dữ liệu, tự động hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo sâu hơn vào hoạt động sản xuất. Tại Việt Nam, xu hướng này cần gắn với đặc điểm sản xuất phân tán, điều kiện hạ tầng và nhu cầu nâng cao chất lượng nông sản.

3.1. Nông nghiệp chính xác dựa trên dữ liệu

Nông nghiệp chính xác (Precision Agriculture) sẽ tiếp tục là hướng phát triển quan trọng. Thay vì áp dụng một quy trình giống nhau trên toàn bộ diện tích, người sản xuất sử dụng dữ liệu về đất, nước, thời tiết và tình trạng cây trồng để điều chỉnh hoạt động canh tác theo từng khu vực.

Các công nghệ như IoT, GIS, drone và ảnh vệ tinh sẽ hỗ trợ thu thập, phân tích dữ liệu để sử dụng nước, phân bón và vật tư nông nghiệp hợp lý hơn.

3.2. AI phát triển theo hướng dự báo và hỗ trợ ra quyết định

AI ngày càng được ứng dụng trong phân tích dữ liệu sản xuất, nhận diện sâu bệnh, dự báo nhu cầu tưới tiêu, phân tích thời tiết và hỗ trợ lập kế hoạch canh tác. Các mô hình AI cần được huấn luyện bằng dữ liệu phù hợp với từng vùng, mùa vụ và giống cây trồng để đảm bảo độ chính xác.

3.2. Tự động hóa và robot nông nghiệp

Nhu cầu giảm chi phí lao động và nâng cao năng suất sẽ thúc đẩy ứng dụng robot, máy móc và hệ thống tự động hóa. Các giải pháp tiêu biểu gồm robot thu hoạch, tưới tự động, máy phân loại và dây chuyền đóng gói, đặc biệt tại trang trại lớn, nhà kính và cơ sở chế biến.

3.3. Digital Twin và mô phỏng trang trại thông minh

Digital Twin (bản sao số) có tiềm năng hỗ trợ giám sát và mô phỏng hoạt động trang trại thông qua dữ liệu IoT và hệ thống quản lý. Công nghệ này có thể được ứng dụng tại nhà kính, trang trại chăn nuôi tập trung và hệ thống nuôi trồng thủy sản có mức độ tự động hóa cao.

3.5. Truy xuất nguồn gốc và quản lý chuỗi cung ứng số

Yêu cầu về an toàn thực phẩm, minh bạch thông tin và tiêu chuẩn xuất khẩu thúc đẩy số hóa dữ liệu nông sản. Các giải pháp như mã định danh vùng trồng, nhật ký điện tử và hệ thống truy xuất nguồn gốc giúp quản lý thông tin xuyên suốt từ sản xuất đến phân phối.

3.6. Nông nghiệp thích ứng với biến đổi khí hậu

Các công nghệ như GIS, IoT, AI và dữ liệu vệ tinh hỗ trợ theo dõi hạn hán, xâm nhập mặn, ngập lụt và điều kiện sản xuất. Đây là hướng ứng dụng quan trọng đối với những khu vực chịu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu như Đồng bằng sông Cửu Long và các vùng ven biển.

4. Những khó khăn khi ứng dụng công nghệ số trong nông nghiệp Việt Nam

Mặc dù có nhiều tiềm năng, quá trình chuyển đổi số nông nghiệp tại Việt Nam vẫn đối mặt với một số hạn chế:

Quy mô sản xuất phân tán: Nhiều hộ sản xuất có diện tích nhỏ, quy trình và cách thức quản lý khác nhau, gây khó khăn khi triển khai hệ thống đồng bộ.

Chi phí đầu tư: Cảm biến, thiết bị tự động hóa, phần mềm và hạ tầng dữ liệu tạo ra khoản đầu tư đáng kể.

Hạ tầng kết nối: Một số khu vực sản xuất xa trung tâm còn gặp hạn chế về Internet, điện và khả năng truyền dữ liệu.

Thiếu nhân lực công nghệ: Người lao động cần được đào tạo để sử dụng, quản lý và khai thác hiệu quả các hệ thống số.

Dữ liệu chưa đồng bộ: Thông tin sản xuất nằm ở nhiều hệ thống riêng lẻ, thiếu chuẩn hóa và khó kết nối.

Khả năng duy trì và vận hành: Thiết bị cần được bảo trì, hiệu chuẩn và hỗ trợ kỹ thuật để hoạt động ổn định.

Để giải quyết những vấn đề này, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những khâu có nhu cầu rõ ràng, lựa chọn công nghệ phù hợp với quy mô và từng bước mở rộng khi hệ thống đã vận hành hiệu quả.

5. Giải pháp chuyển đổi số nông nghiệp phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam

Một chiến lược chuyển đổi số hiệu quả cần xuất phát từ bài toán thực tế thay vì đầu tư công nghệ theo xu hướng.

Doanh nghiệp triển khai theo các bước:

• Bước 1: Đánh giá hiện trạng sản xuất

Xác định những khó khăn trong quản lý vùng trồng, trang trại, nhân công, vật tư, chất lượng và tiêu thụ sản phẩm.

• Bước 2: Xác định mục tiêu chuyển đổi số

Lựa chọn mục tiêu cụ thể như giảm thất thoát nước, quản lý vùng nguyên liệu, kiểm soát môi trường nuôi hoặc số hóa quy trình truy xuất nguồn gốc.

• Bước 3: Lựa chọn công nghệ phù hợp

IoT: Thu thập dữ liệu môi trường và giám sát từ xa.

AI: Phân tích dữ liệu, nhận diện và hỗ trợ dự báo.

GIS: Quản lý vùng trồng và dữ liệu không gian.

Drone: Khảo sát và giám sát diện tích sản xuất.

ERP: Quản lý hoạt động doanh nghiệp và chuỗi cung ứng.

Digital Twin: Mô phỏng, giám sát hệ thống sản xuất có dữ liệu đầy đủ.

• Bước 4: Thí điểm và đánh giá

Triển khai trước tại một khu vực hoặc một quy trình cụ thể. Theo dõi các chỉ số như chi phí vận hành, lượng nước sử dụng, năng suất, tỷ lệ thất thoát và thời gian quản lý.

• Bước 5: Tích hợp và mở rộng

Sau khi đánh giá hiệu quả, doanh nghiệp mở rộng hệ thống sang các khu vực khác, đồng thời kết nối dữ liệu giữa sản xuất, kho vận, chế biến và phân phối.

6. BHSOFT – Phát triển giải pháp công nghệ phục vụ chuyển đổi số nông nghiệp

Chuyển đổi số nông nghiệp đòi hỏi sự kết hợp giữa phần mềm, dữ liệu, thiết bị IoT và các công nghệ phân tích thông minh. Tùy theo quy mô và đặc thù sản xuất, doanh nghiệp cần một hệ thống có khả năng đáp ứng nhu cầu quản lý thực tế và mở rộng trong tương lai.

BHSOFT cung cấp dịch vụ phát triển phần mềm và giải pháp công nghệ theo yêu cầu, nghiên cứu triển khai các hệ thống phục vụ:

• Phần mềm quản lý trang trại và hoạt động sản xuất.
• Hệ thống IoT giám sát môi trường và thiết bị.
• Nền tảng quản lý, phân tích dữ liệu nông nghiệp.
• Giải pháp AI hỗ trợ nhận diện và phân tích hình ảnh.
• Giải pháp GIS xây dựng bản đồ số vùng trồng, quản lý diện tích canh tác, phân tích dữ liệu đất đai, nguồn nước và theo dõi biến động khu vực sản xuất.
• Hệ thống Digital Twin mô phỏng và giám sát trang trại, nhà kính hoặc quy trình sản xuất.

Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp số hóa vùng trồng, quản lý trang trại, giám sát sản xuất hoặc xây dựng hệ thống Digital Twin trong nông nghiệp, BHSOFT sẵn sàng trao đổi và tư vấn phương án phát triển phần mềm phù hợp với nhu cầu thực tế.

Liên hệ BHSOFT để cùng xây dựng giải pháp công nghệ, từng bước hiện đại hóa hoạt động sản xuất và phát triển nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.