ในยุคที่การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (Climate Change) ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป แต่เป็นวิกฤติที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อรากฐานทางเศรษฐกิจของประเทศ โดยเฉพาะภาคเกษตรกรรมของไทยที่คาดการณ์ว่าภายในปี 2048 ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) อาจลดลงถึง 37% ซึ่งเป็นอัตราที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยของโลกถึงสองเท่า ท่ามกลางความท้าทายนี้ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ไม่เพียงแต่จะช่วยพยุงภาคการเกษตรให้อยู่รอด แต่ยังเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความมั่นคงทางอาหารและขับเคลื่อนการเกษตรที่ยั่งยืนสำหรับอนาคต
เทคโนโลยีการเกษตรที่พัฒนาในโลกตะวันตกส่วนใหญ่มุ่งเป้าไปที่ฟาร์มขนาดใหญ่ ซึ่งไม่สอดคล้องกับบริบทของประเทศไทยที่เกษตรกรกว่า 80% เป็นเกษตรกรรายย่อยมีที่ดินไม่เกิน 20 ไร่ การ “คัดลอกและวาง” เทคโนโลยีจึงไม่ใช่คำตอบ แต่เป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนาโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อ “ภูมิภาคของเราโดยเฉพาะ”
หัวใจของแนวทางนี้ คือการสร้างเทคโนโลยีที่ครอบคลุมและสร้างประโยชน์ให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (Stakeholder) ตลอดทั้งห่วงโซ่ ตั้งแต่เกษตรกรผู้ผลิตไปจนถึงโรงงานแปรรูปอาหาร โดยเป็นการบูรณาการข้อมูลหลากหลายมิติเข้าด้วยกัน ทั้งข้อมูลดิน สภาพอากาศ ภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลในแปลงเกษตร และภาพถ่ายภาคพื้นดิน เพื่อสร้างเป็นโซลูชันการวิเคราะห์ที่แม่นยำและตอบโจทย์ทุกฝ่าย
ดร.รัสรินทร์ ชินโชติธีรนันท์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ListenField (ประเทศไทย) จำกัด มองว่า AI คือ “ผู้ประสานงานกลางของทั้งห่วงโซ่อุปทาน” (Supply Chain Orchestrator) เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงผู้เล่นทุกภาคส่วน ตั้งแต่เกษตรกรรายย่อย นักวิจัย ไปจนถึงโรงงานแปรรูปขนาดใหญ่ ให้ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ถอดรหัสความยั่งยืน: จากข้อมูลดินสู่ ‘โจ๊ก’ หนึ่งถ้วย
หนึ่งในตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี คือโครงการ “Regenerative Agriculture” ซึ่งเป็นการทำงานร่วมกับ บริษัท ยูนิลีเวอร์ และ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ เพื่อผลิตข้าวหอมมะลิอย่างยั่งยืนในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ โดยมีเป้าหมายหลักในการฟื้นฟูคุณภาพดิน เพื่อลดการใช้ปุ๋ยในระยะยาวและเพิ่มผลผลิตให้เกษตรกร
จากเดิมที่การตรวจวิเคราะห์ธาตุอาหารในดิน เกษตรกรต้องเก็บตัวอย่างดินส่งไปที่ห้องปฏิบัติการและรอผลนานถึง 3 เดือน เทคโนโลยี AI ได้เข้ามาปฏิวัติกระบวนการนี้ โดยใช้อุปกรณ์สแกนค่าสเปกตรัมของดิน (Handheld Spectrum Device) และสร้างแบบจำลอง (Model) เพื่อประมวลผลธาตุอาหารในดินได้ภายใน 5 นาที ทำให้สามารถให้คำแนะนำการใช้ปุ๋ยที่แม่นยำและเหมาะสมกับแต่ละแปลง (Personalized Recommendation) ได้ทันที
ข้อมูลดังกล่าวจะถูกนำไปวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลสภาพอากาศเพื่อคาดการณ์ผลผลิต ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้เกษตรกรวางแผนการเพาะปลูกได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยให้โรงงานสามารถบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) ได้อย่างแม่นยำ ลดความเสี่ยงผลผลิตล้นตลาดหรือขาดแคลน
นอกจากนี้ เทคโนโลยียังเข้ามามีบทบาทในการตรวจสอบการปฏิบัติตามแนวทางการเกษตรยั่งยืน เช่น การปลูกพืชคลุมดิน โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและ AI มาวิเคราะห์และประเมินผลแทนการส่งเจ้าหน้าที่ลงพื้นที่ทุกแปลง ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการโครงการที่มีเกษตรกรรายย่อยเข้าร่วมเป็นจำนวนมาก ครอบคลุมพื้นที่กว่า 25,000 ไร่ ส่งผลให้สามารถลดการใช้เมล็ดพันธุ์และปุ๋ยลง แต่กลับเพิ่มผลผลิตให้แก่เกษตรกรได้อย่างเป็นรูปธรรม
Optimize ทุกตารางเมตร: เทคโนโลยีจัดการผลผลิตข้าวโพดหวาน
นอกจากการฟื้นฟูดินแล้ว AI ยังถูกนำมาใช้ในการบริหารจัดการการผลิตพืชเศรษฐกิจอื่น ๆ เช่น ข้าวโพดหวาน เพื่อแก้ปัญหาความไม่สมดุลระหว่างปริมาณผลผลิตจากเกษตรกรกับกำลังการผลิตของโรงงานแปรรูป ซึ่งมักนำไปสู่ปัญหาของเสีย (Waste) หรือการสูญเสียประสิทธิภาพทางธุรกิจ
ด้วยการนำข้อมูลกำลังการผลิตของโรงงานมาเป็นตัวตั้ง และใช้ AI เข้ามาช่วยวางแผนและให้คำแนะนำแก่เกษตรกรว่าจะควรเริ่มเพาะปลูกในพื้นที่ใดและเมื่อไหร่ จึงจะทำให้มีผลผลิตป้อนเข้าสู่โรงงานได้อย่างสม่ำเสมอและพอดีกับกำลังการผลิตในแต่ละวัน นับเป็นการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดตลอดทั้งกระบวนการ
ความท้าทายและโอกาส: ก้าวต่อไปของ AgriTech ไทย
แม้ว่าเทคโนโลยี AI จะมีศักยภาพมหาศาล ดร.รัสรินทร์ ชี้ว่าการนำมาปรับใช้ในภาคการเกษตรของไทยยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณภาพของข้อมูล (Data Quality) ซึ่งยังขาดความสมบูรณ์และเป็นระบบ ทั้งข้อมูลดิน สภาพอากาศ พันธุ์พืช ไปจนถึงพฤติกรรมการเพาะปลูกของเกษตรกร
อีกหนึ่งความท้าทายคือ วงจรการตอบกลับของข้อมูล (Feedback Loop) ที่ยาวนาน หากเปรียบเทียบกับโรงงานอุตสาหกรรมที่ข้อมูลสามารถตอบกลับเพื่อปรับปรุงโมเดลได้ในระดับวินาที แต่ในภาคการเกษตร การให้คำแนะนำหนึ่งครั้งอาจต้องรอผลนาน 70-90 วัน ซึ่งเป็นระยะเวลาเก็บเกี่ยวหนึ่งรอบ นอกจากนี้ การที่เกษตรกรรายย่อยส่วนใหญ่ยังไม่คุ้นเคยกับการใช้เทคโนโลยีโดยตรง ก็เป็นอุปสรรคสำคัญในการเก็บข้อมูลเพื่อนำกลับมาพัฒนาระบบ
อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางความท้าทายเหล่านี้คือโอกาสครั้งสำคัญของประเทศไทยในการก้าวขึ้นเป็นผู้นำและ “ผู้ส่งออกเทคโนโลยี” ด้านการเกษตร (AgriTech) ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีที่เหมาะสมกับบริบทของเกษตรกรรายย่อย ซึ่งเป็นลักษณะร่วมของประเทศส่วนใหญ่ในภูมิภาคนี้ และการมาถึงของ Generative AI จะยิ่งเป็นตัวเร่งให้การสร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคลทำได้อย่างรวดเร็วและก้าวกระโดดมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นรากฐานสำคัญในการสร้างอนาคตทางการเกษตรที่ยั่งยืนและมั่นคงต่อไป
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ศูนย์วิจัยกสิกรไทยปรับ GDP ปี 68 เป็น 1.8% ชี้ผลกระทบ ‘สงครามชิป’ คือความเสี่ยงหลัก
AI ดันซินเน็คโตไม่หยุด ทุบสถิติรายได้ครึ่งปีแรก 2.28 หมื่นล้านบาท
