Nông nghiệp tương lai ở Ấn Độ với công nghệ

Nông nghiệp tương lai ở Ấn Độ: Cẩm nang ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp

Lời mở đầu

Nông nghiệp đang đứng trước một bước ngoặt lịch sử. Trong bối cảnh thế giới đối mặt với những thách thức như thời tiết thất thường, chi phí tăng cao và nguồn tài nguyên khan hiếm, các công nghệ tiên tiến đang trở thành công cụ mạnh mẽ để vượt qua những trở ngại này. Trong số đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi bật như một lực lượng cách mạng, có khả năng thay đổi hoàn toàn phương thức canh tác, nâng cao năng suất và đảm bảo tính bền vững.

Tại Ấn Độ – quốc gia có hơn 150 triệu nông dân – nông nghiệp không chỉ là một ngành kinh tế mà còn là cốt lõi của văn hóa và sinh kế. Tuy nhiên, ngành nông nghiệp Ấn Độ đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng: năng suất thấp, đất đai phân mảnh, khó tiếp cận tài chính và tác động của biến đổi khí hậu. Những vấn đề này càng trở nên trầm trọng khi các phương pháp canh tác truyền thống không thể đáp ứng được nhu cầu hiện đại. Chính vì vậy, việc ứng dụng AI vào nông nghiệp không chỉ là một lựa chọn, mà là một nhu cầu cấp thiết.

Báo cáo Nông nghiệp tương lai ở Ấn Độ: Cẩm nang ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp được xây dựng nhằm thu hẹp khoảng cách giữa tham vọng và hành động. Tài liệu này cung cấp các chiến lược thực tiễn để sử dụng AI, tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu của nông dân quy mô nhỏ tại Ấn Độ và trên toàn thế giới. Báo cáo được xây dựng dựa trên các ví dụ thực tiễn và bài học kinh nghiệm từ các dự án tại Ấn Độ, nơi AI đã giúp nông dân tăng năng suất, giảm chi phí và cải thiện lợi nhuận. Những thành công ban đầu này chứng minh rằng AI có thể tạo ra sự khác biệt rõ rệt – nhưng chỉ khi được triển khai một cách chu đáo và trên quy mô lớn.

Cẩm nang này là kết quả của sự hợp tác sâu rộng giữa các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu, lãnh đạo ngành, các công ty khởi nghiệp nông nghiệp (agritech) và chính nông dân. Nó phản ánh tầm nhìn chung về việc khai thác AI để giải quyết các thách thức hệ thống trong nông nghiệp, dựa trên các nguyên tắc bao trùm, công bằng và bền vững. Với ba trụ cột chính – kích hoạt, sáng tạo và triển khai – cẩm nang cung cấp một lộ trình rõ ràng để đưa các giải pháp AI đến tận tay nông dân.

Chúng ta đang đứng trước một cơ hội lịch sử để biến nông nghiệp Ấn Độ trở nên năng suất hơn, lợi nhuận cao hơn và bền vững hơn. Hãy cùng khám phá cách AI có thể thay đổi tương lai nông nghiệp qua cẩm nang này!

Tóm tắt nội dung

Nông nghiệp – Trụ cột của kinh tế Ấn Độ

Nông nghiệp chiếm 18% GDP của Ấn Độ và sử dụng gần 42% lực lượng lao động.
Tuy nhiên, ngành này đối mặt với các thách thức lớn:
- Năng suất thấp so với mức trung bình toàn cầu.
- Đất đai phân mảnh: Trung bình mỗi nông dân chỉ sở hữu 1,08 ha đất.
- Khó tiếp cận tài chính: 52% nông dân Ấn Độ đang mắc nợ.
- Biến đổi khí hậu: Dự báo sản lượng một số cây trồng chính sẽ giảm 10-40% vào năm 2080.

Sức mạnh của AI trong nông nghiệp

AI mang lại cơ hội để giải quyết những thách thức trên bằng cách:

Tăng năng suất: Các dự án thử nghiệm cho thấy năng suất tăng 21% và giá bán cải thiện 11%.
Giảm chi phí: Sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu giảm 9%, giúp nông dân tiết kiệm chi phí.
Tăng lợi nhuận: Một số nông dân tăng lợi nhuận thêm 800 USD/mẫu Anh/mùa vụ.
Khả năng kinh tế: Đầu tư vào 15 bộ dữ liệu nền tảng có thể mở khóa giá trị 65 tỷ USD.

Tại sao cần một cẩm nang AI?

Tỷ lệ áp dụng thấp: Chỉ 20% nông dân Ấn Độ sử dụng công nghệ số, do:
- Chi phí cao: Thu nhập trung bình của nông dân chỉ khoảng 1.500 USD/năm.
- Cơ sở hạ tầng yếu: Dữ liệu phân mảnh và thiếu cơ chế xác thực công nghệ.
Mục đích của cẩm nang:
- Cung cấp cái nhìn tổng quan về các ứng dụng AI tiềm năng.
- Đưa ra khung công tác với ba trụ cột: kích hoạt, sáng tạo, triển khai.
- Kêu gọi hành động để xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện.

Bốn ứng dụng AI hứa hẹn nhất

Lập kế hoạch cây trồng bằng AI: Tối ưu hóa lựa chọn cây trồng dựa trên dữ liệu thời tiết, đất đai và xu hướng thị trường.
Phân tích sức khỏe đất nhanh: Sử dụng quang phổ học để cung cấp thông tin tức thời về dinh dưỡng đất.
Dự đoán và kiểm soát sâu bệnh: Dự báo và quản lý sâu bệnh trước khi chúng lan rộng.
Chợ thông minh bằng AI: Kết nối nông dân với người mua, giảm trung gian, đảm bảo giá công bằng.

Khung công tác IMPACT AI

Mục tiêu: Tăng tốc độ triển khai, cân bằng giữa kỳ vọng và thực tế, đảm bảo tính bao trùm.
Ba trụ cột:
- Kích hoạt: Chính phủ xây dựng chính sách, cơ sở hạ tầng dữ liệu và ưu đãi tài chính.
- Sáng tạo: Các công ty khởi nghiệp và nhà nghiên cứu phát triển, xác thực giải pháp AI.
- Triển khai: Mạng lưới nông dân và hệ thống khuyến nông đảm bảo AI đến tay người dùng cuối.
Nguyên tắc: Ưu tiên lợi ích công, quản lý rủi ro và xây dựng lòng tin thông qua xác thực minh bạch.

Hành động cần thực hiện

Chính phủ: Thành lập nhóm chuyên gia, xây dựng chiến lược AI và triển khai các dự án thử nghiệm.
Công ty khởi nghiệp: Phát triển giải pháp AI có thể mở rộng, tích hợp với các nền tảng như ONDC.
Học thuật: Nghiên cứu ứng dụng, cố vấn cho các công ty khởi nghiệp và xây dựng khung đánh giá AI.

Kết luận

Cẩm nang này không chỉ là một tài liệu hướng dẫn, mà còn là một lời kêu gọi hành động để tất cả các bên liên quan – từ chính phủ, doanh nghiệp, đến nông dân – cùng hợp sức xây dựng một hệ sinh thái AI bền vững, mang lại lợi ích cho 150 triệu nông dân và củng cố an ninh lương thực của Ấn Độ.

Phần 1: Sức mạnh của AI trong nông nghiệp

Thực trạng nông nghiệp Ấn Độ

Ấn Độ là một quốc gia nông nghiệp với hơn 150 triệu nông dân, đóng góp 18% GDP và sử dụng 42% lực lượng lao động. Tuy nhiên, ngành nông nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức:

Năng suất thấp: Một số cây trồng có năng suất thấp hơn mức trung bình toàn cầu.
Đất đai phân mảnh: Trung bình mỗi nông dân chỉ sở hữu 1,08 ha đất, khiến việc áp dụng công nghệ trở nên khó khăn.
Khó tiếp cận tài chính: 52% nông dân mắc nợ, với thu nhập trung bình chỉ khoảng 1.500 USD/năm.
Biến đổi khí hậu: Dự báo sản lượng cây trồng sẽ giảm 10-40% vào năm 2080 do tác động của thời tiết khắc nghiệt và suy thoái đất.

Tiềm năng của AI

AI đang trở thành một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề trên. Theo báo cáo:

Thị trường AI toàn cầu được định giá 136 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến đạt 1,8 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
Tại Ấn Độ, thị trường AI tăng trưởng 40% từ 2020-2025, với khoảng 1.500 công ty khởi nghiệp agritech.

Các ví dụ thành công

Dự án Saagu Baagu tại Telangana:
- Thử nghiệm với 7.000 nông dân trồng ớt, sử dụng 4 ứng dụng AI.
- Kết quả:
  - Tăng 21% năng suất cây trồng.
  - Tăng 11% giá bán sản phẩm.
  - Giảm 9% sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu.
  - Lợi nhuận tăng 800 USD/mẫu Anh/mùa vụ, một con số ấn tượng khi so với thu nhập trung bình của nông dân.
Andhra Pradesh:
- Lời khuyên gieo trồng dựa trên AI giúp tăng năng suất lên đến 30%.
- Mô hình phát hiện sâu bệnh hỗ trợ 3.000 nông dân dự đoán và xử lý sâu bệnh kịp thời.

Lợi ích của AI

Tăng năng suất: AI cung cấp các giải pháp nông nghiệp chính xác, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên như nước, phân bón và thuốc trừ sâu.
Tăng khả năng chống chịu: Dự báo thời tiết và sâu bệnh giúp nông dân giảm rủi ro từ biến đổi khí hậu.
Tăng lợi nhuận: Các hệ thống thông minh thị trường cung cấp dữ liệu giá cả theo thời gian thực, giúp nông dân đàm phán tốt hơn.
Bền vững: AI tối ưu hóa tài nguyên, giảm phát thải, hỗ trợ mục tiêu net-zero.

Tiềm năng kinh tế

Đầu tư vào 15 bộ dữ liệu nền tảng (như dữ liệu đất đai, thời tiết, giá cả thị trường) có thể mở khóa 65 tỷ USD giá trị kinh tế, giúp phát triển các công cụ AI như dự báo năng suất, kiểm soát sâu bệnh và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Phần 2: Tại sao cần một cẩm nang AI?

Thách thức trong việc triển khai AI

Mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn, việc triển khai trên quy mô lớn ở Ấn Độ vẫn đối mặt với nhiều rào cản:

Tỷ lệ áp dụng thấp: Chỉ 20% nông dân sử dụng công nghệ số, do:
- Chi phí cao: Với thu nhập trung bình 1.500 USD/năm, nông dân khó chi trả cho các giải pháp AI.
- Cơ sở hạ tầng yếu: Dữ liệu nông nghiệp phân mảnh, thiếu tiêu chuẩn hóa và cơ chế xác thực công nghệ hạn chế.
- Rủi ro nhận thức: Không có cơ chế xác thực trước khi triển khai, nông dân coi AI là một công nghệ “rủi ro”.
Đất đai phân mảnh: 85% nông dân là nông dân quy mô nhỏ, với diện tích đất trung bình 1,08 ha, làm tăng chi phí triển khai AI ở vùng nông thôn.
Thiếu dữ liệu chất lượng cao: Phát triển AI đòi hỏi lượng dữ liệu lớn, cập nhật theo thời gian thực, nhưng việc thu thập dữ liệu này cần đầu tư đáng kể.

Mục đích của cẩm nang

Cẩm nang được thiết kế để cung cấp một khung công tác rõ ràng nhằm:

Giới thiệu các ứng dụng AI tiềm năng có thể triển khai ngay.
Cung cấp khung công tác dựa trên ba trụ cột: kích hoạt, sáng tạo và triển khai.
Kêu gọi hành động để xây dựng một hệ sinh thái AI bao trùm, bền vững.
Phối hợp với các sáng kiến hiện có như IndiaAI Mission, Agri Stack và các chương trình AI cấp bang.

Đối tượng mục tiêu

Chính phủ và nhà hoạch định chính sách: Để xây dựng chiến lược và chính sách hỗ trợ AI.
Doanh nghiệp nông nghiệp: Để tích hợp AI vào chuỗi cung ứng.
Công ty khởi nghiệp agritech: Để phát triển các giải pháp AI sáng tạo.
Tổ chức phát triển: Để thiết kế các chương trình công nghệ cho nông dân.

Phương pháp xây dựng

Cẩm nang được phát triển thông qua:

Nghiên cứu dựa trên tư duy thiết kế: Xác định các giải pháp AI sáng tạo cho các vấn đề nông nghiệp.
Phỏng vấn chuyên sâu: Với 20 chuyên gia, bao gồm nông dân, nhà nông học, công nghệ và lãnh đạo doanh nghiệp.
Phân tích bối cảnh: Đảm bảo các giải pháp AI phù hợp với đặc thù nông nghiệp Ấn Độ, như đất đai phân mảnh và biến đổi khí hậu.

Phần 3: Bốn ứng dụng AI hứa hẹn nhất

Cẩm nang đã xác định gần 30 ứng dụng AI trong nông nghiệp, từ lập kế hoạch cây trồng đến chuỗi cung ứng. Sau khi phân tích và tham vấn chuyên gia, bốn ứng dụng sau được chọn vì tính khả thi cao trong bối cảnh Ấn Độ:

1. Lập kế hoạch cây trồng bằng AI

Bối cảnh: Hiện nay, nông dân Ấn Độ thường chọn cây trồng dựa trên giá cả mùa trước, dẫn đến chu kỳ thừa cung hoặc thiếu hụt, gây biến động giá cả. Ví dụ:
- Giá cà chua tăng 300% từ tháng 6 đến tháng 7 năm 2023 do thiếu hụt.
- Giá hành giảm 32% vào tháng 12 năm 2023 do thừa cung.
Giải pháp AI:
- Sử dụng dữ liệu về sức khỏe đất, thời tiết, giá lịch sử và xu hướng xuất/nhập khẩu để đề xuất cây trồng tối ưu.
- Giảm biến động giá, cân bằng cung-cầu và tăng lợi nhuận.
Dữ liệu cần thiết:
- Dữ liệu phù hợp cây trồng theo vùng khí hậu.
- Dữ liệu giá cả trong nước và quốc tế.
- Dữ liệu thời tiết và khí hậu.
- Dữ liệu đất đai và nhân khẩu học nông trại.
Lộ trình triển khai:
1. Phát triển chiến lược và thu thập dữ liệu.
2. Xây dựng mô hình AI dự đoán cây trồng.
3. Tạo kế hoạch cây trồng theo khu vực.
4. Phân phối kế hoạch đến nông dân qua SMS, ứng dụng hoặc nhân viên khuyến nông.
5. Tăng cường áp dụng và thu thập phản hồi để cải thiện mô hình.

2. Phân tích sức khỏe đất nhanh

Bối cảnh: 97,85 triệu ha đất ở Ấn Độ bị suy thoái, ảnh hưởng đến năng suất. Việc kiểm tra đất truyền thống tốn thời gian, chi phí cao và chỉ có 8.000 phòng thí nghiệm đất cho 150 triệu nông dân.
Giải pháp AI:
- Sử dụng quang phổ học để phân tích nhanh các đặc tính đất như dinh dưỡng, độ ẩm và độ kiềm.
- Cung cấp thông tin tức thời, giúp nông dân tối ưu hóa phân bón và luân canh cây trồng.
Dữ liệu cần thiết:
- Cơ sở dữ liệu quốc gia về sức khỏe đất.
- Dữ liệu từ cảm biến đất và hình ảnh vệ tinh.
Lợi ích:
- Giảm 30% đất suy thoái vào năm 2030.
- Tăng năng suất và giảm chi phí phân bón.

3. Dự đoán và kiểm soát sâu bệnh

Bối cảnh: Sâu bệnh gây thiệt hại lớn cho nông nghiệp, nhưng nông dân thường phản ứng chậm do thiếu thông tin.
Giải pháp AI:
- Dự báo sâu bệnh dựa trên dữ liệu thời tiết, tình trạng cây trồng và lịch sử sâu bệnh.
- Cung cấp cảnh báo sớm và hướng dẫn kiểm soát.
Ví dụ: Mô hình AI ở Andhra Pradesh giúp 3.000 nông dân quản lý sâu bệnh hiệu quả.
Dữ liệu cần thiết:
- Hình ảnh và dữ liệu sâu bệnh.
- Dữ liệu thời tiết và cây trồng.
Lợi ích:
- Giảm thiệt hại cây trồng.
- Giảm sử dụng thuốc trừ sâu hóa học.

4. Chợ thông minh bằng AI

Bối cảnh: Nông dân thường bị trung gian ép giá, thiếu thông tin thị trường, dẫn đến lợi nhuận thấp.
Giải pháp AI:
- Kết nối nông dân với người mua qua chợ điện tử, sử dụng AI để đánh giá chất lượng và số lượng nông sản.
- Loại bỏ bất cân xứng thông tin, đảm bảo giá cả công bằng.
Dữ liệu cần thiết:
- Dữ liệu giá cả thị trường theo thời gian thực.
- Dữ liệu chất lượng nông sản.
Lợi ích:
- Tăng thu nhập nông dân.
- Cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng.

Phần 4: Khung công tác IMPACT AI

Khung công tác IMPACT AI được thiết kế để định hướng các bên liên quan xây dựng một hệ sinh thái AI hiệu quả, với ba trụ cột chính:

1. Kích hoạt

Vai trò: Chính phủ là nhân tố chính, chịu trách nhiệm xây dựng:
- Chính sách hỗ trợ: Hướng dẫn mua sắm AI, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
- Cơ sở hạ tầng dữ liệu: Tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu nông nghiệp.
Mục tiêu:
- Tạo môi trường thuận lợi cho AI.
- Đảm bảo tính bao trùm và công bằng trong tiếp cận công nghệ.
Ví dụ hành động:
- Xây dựng nền tảng dữ liệu như AgriStack và ADeX.
- Cung cấp ưu đãi tài chính cho nông dân áp dụng AI.

2. Sáng tạo

Vai trò: Các công ty khởi nghiệp và nhà nghiên cứu dẫn dắt đổi mới.
Hành động:
- Hợp tác với các viện nghiên cứu để phát triển giải pháp AI.
- Thử nghiệm và xác thực qua sandbox AI.
Mục tiêu:
- Tạo ra các giải pháp AI đáng tin cậy, phù hợp với bối cảnh địa phương.
Ví dụ:
- Phát triển ứng dụng dự báo sâu bệnh dựa trên dữ liệu thời tiết địa phương.
- Xây dựng mô hình AI cho nông dân quy mô nhỏ với giao diện đơn giản, hỗ trợ giọng nói.

3. Triển khai

Vai trò: Hệ thống khuyến nông và mạng lưới nông dân đảm bảo AI đến tay người dùng cuối.
Hành động:
- Đào tạo 200.000 nhân viên khuyến nông để tích hợp AI vào tư vấn.
- Tích hợp AI vào các nền tảng như Kisan Call Centres và VISTAAR.
- Thiết lập vòng phản hồi để cải thiện giải pháp AI.
Mục tiêu:
- Đảm bảo nông dân nhận được thông tin hữu ích, dễ áp dụng.
Ví dụ:
- Triển khai ứng dụng AI qua Open Network for Digital Commerce (ONDC) để cung cấp dịch vụ tài chính, bảo hiểm và dự báo giá cả.

Nguyên tắc của khung IMPACT AI

Ưu tiên lợi ích công: Đặt nông dân và cộng đồng lên hàng đầu.
Quản lý rủi ro: Áp dụng quy định dựa trên mức độ rủi ro.
Xây dựng lòng tin: Đảm bảo tính minh bạch trong xác thực và triển khai AI.

Phần 5: Bài học kinh nghiệm

Qua các dự án thử nghiệm và phỏng vấn chuyên gia, cẩm nang đã rút ra các bài học quan trọng:

Tích hợp thay vì cô lập: Các giải pháp AI cần hoạt động đồng bộ (ví dụ: lập kế hoạch cây trồng kết hợp với dự báo sâu bệnh) để đạt hiệu quả tối đa.
Các yếu tố nền tảng:
- Trao đổi dữ liệu: Cần các nền tảng như AgriStack để chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu.
- Tài chính: Cung cấp tín dụng và ưu đãi để nông dân tiếp cận AI.
- Triển khai đến tay người dùng cuối: Hệ thống khuyến nông và nông dân cần được đào tạo để sử dụng AI hiệu quả.
Hợp tác đa bên: Sự hợp tác giữa chính phủ, doanh nghiệp tư nhân và học thuật là yếu tố then chốt để đổi mới và mở rộng quy mô.

Phần 6: Các bước tiếp theo

Để hiện thực hóa tầm nhìn của cẩm nang, cần thực hiện các hành động cụ thể:

Mô hình và mẫu tài liệu

Chiến lược AI quốc gia/bang: Định hướng phát triển hệ sinh thái AI.
Điều khoản tham chiếu cho nhóm chuyên gia: Hướng dẫn thành lập nhóm đa bên liên quan.
Yêu cầu đề xuất AI: Mẫu để mua sắm công nghệ AI.
Kiến trúc sandbox AI: Môi trường thử nghiệm và xác thực giải pháp AI.
Khung truy cập dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu nông nghiệp được chia sẻ an toàn.
Tiêu chí kiểm tra và xác thực: Đánh giá độ tin cậy của các giải pháp AI.
Danh sách kiểm tra quản trị và rủi ro: Hướng dẫn các công ty khởi nghiệp tuân thủ quy định.
Tập hợp các ứng dụng AI: Một danh mục động để ghi nhận các giải pháp AI mới.

Hành động cụ thể

Chính phủ:
- Thành lập nhóm chuyên gia đa bên để định hình chính sách.
- Xây dựng chiến lược AI với ưu đãi tài chính và dự án thử nghiệm.
- Tạo môi trường pháp lý hỗ trợ AI và bảo vệ quyền lợi nông dân.
Công ty khởi nghiệp:
- Hợp tác với chính phủ và học thuật để phát triển giải pháp AI.
- Xây dựng các sản phẩm AI tích hợp với nền tảng như ONDC và AgriStack.
- Thử nghiệm và xác thực giải pháp qua sandbox.
Học thuật:
- Nghiên cứu ứng dụng AI trong nông nghiệp, tập trung vào đạo đức và tiêu chuẩn.
- Cố vấn cho các công ty khởi nghiệp và phát triển khung đánh giá AI.
- Đào tạo lực lượng lao động sẵn sàng cho kỷ nguyên AI.

Phần 7: Kêu gọi hành động

Cẩm nang này không chỉ là một tài liệu hướng dẫn, mà còn là một lời kêu gọi hành động để tất cả các bên liên quan cùng hợp sức:

Chính phủ: Dẫn dắt bằng cách tạo môi trường thuận lợi, từ chính sách đến cơ sở hạ tầng.
Công ty khởi nghiệp: Đổi mới và triển khai các giải pháp AI có thể mở rộng.
Học thuật: Chuyển đổi nghiên cứu thành các giải pháp thực tiễn.
Nông dân và cộng đồng: Tham gia tích cực, cung cấp phản hồi để cải thiện các giải pháp AI.

Tầm nhìn 2030

Một hệ sinh thái AI bao trùm, nơi 150 triệu nông dân được tiếp cận công nghệ.
Năng suất tăng, lợi nhuận cao hơn và nông nghiệp bền vững hơn.
An ninh lương thực được củng cố, đóng góp vào sự thịnh vượng của Ấn Độ.

Phần 8: Kết luận

Nông nghiệp Ấn Độ đang đứng trước ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng công nghệ. Với trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể biến những thách thức thành cơ hội, từ việc tăng năng suất, giảm chi phí, đến xây dựng một ngành nông nghiệp bền vững và bao trùm. Cẩm nang Nông nghiệp tương lai ở Ấn Độ không chỉ cung cấp một lộ trình rõ ràng mà còn truyền cảm hứng để các bên liên quan – từ chính phủ, doanh nghiệp, đến nông dân – cùng hành động vì một tương lai tươi sáng hơn.

Hãy cùng nhau biến tầm nhìn này thành hiện thực, đảm bảo rằng mọi nông dân đều được hưởng lợi từ sức mạnh của AI, và nông nghiệp Ấn Độ trở thành biểu tượng của sự đổi mới và thịnh vượng!

Future Farming in India Download