AI và tự động hóa trong ngành thủy sản đang mở ra hướng tiếp cận mới trong quản lý sản xuất, từ giám sát chất lượng nước tại ao nuôi, theo dõi sức khỏe vật nuôi đến tối ưu hóa hoạt động khai thác và chế biến. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào quan sát và ghi chép thủ công, các hệ thống công nghệ có thể hỗ trợ thu thập dữ liệu, phân tích diễn biến và cung cấp thông tin để người sản xuất đưa ra quyết định kịp thời hơn.
Tại Việt Nam, những hướng ứng dụng này đã được đưa ra thảo luận tại Hội thảo Kỹ thuật và Công nghệ Thủy sản thông minh – TESF 2026 do Trường Đại học Nha Trang tổ chức. Các nội dung được trình bày cho thấy chuyển đổi số không còn chỉ là câu chuyện của những doanh nghiệp lớn mà đang mở rộng đến hoạt động nuôi trồng và quản lý tại từng cơ sở sản xuất.
Công nghệ thông minh đang thay đổi ngành thủy sản như thế nào?
Ngày 09/05/2026, Trường Đại học Nha Trang tổ chức Hội thảo Kỹ thuật và Công nghệ Thủy sản thông minh – TESF 2026, với sự tham gia của các nhà khoa học, chuyên gia và doanh nghiệp trong và ngoài nước.
Hội thảo do Khoa Cơ khí, Trường Kỹ thuật và Công nghệ thuộc Trường Đại học Nha Trang chủ trì, tập trung trao đổi những kết quả nghiên cứu và giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và các công nghệ thông minh trong lĩnh vực thủy sản.
Phát biểu tại sự kiện, ông Trần Doãn Hùng, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Nha Trang, nhấn mạnh vai trò của khoa học công nghệ, AI, IoT và tự động hóa trong quá trình hiện đại hóa ngành thủy sản.
Theo nội dung hội thảo, các hướng ứng dụng công nghệ không chỉ giới hạn ở nuôi trồng mà còn mở rộng sang khai thác, chế biến và quản lý chuỗi cung ứng.
Trong khuôn khổ chương trình, các chuyên gia trình bày 4 báo cáo chính và 12 tham luận kỹ thuật, tập trung vào những giải pháp có khả năng ứng dụng trong thực tiễn sản xuất.
Các nội dung nổi bật gồm ứng dụng AI và IoT trong nuôi tôm, robot điều khiển từ xa ROV trong giám sát nuôi biển, công nghệ Digital Twin, hệ thống điều hành sản xuất MES và cân thông minh trong nhà máy chế biến thủy sản.
Những hướng nghiên cứu này cho thấy ngành thủy sản đang từng bước chuyển từ phương thức quản lý dựa nhiều vào kinh nghiệm sang mô hình có sự hỗ trợ của dữ liệu và công nghệ.
AI và IoT trong nuôi tôm: Giám sát môi trường và phát hiện bất thường
Đối với ngành tôm, chất lượng môi trường có ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe, khả năng bắt mồi và tốc độ tăng trưởng của vật nuôi.
Trong phương thức quản lý truyền thống, người nuôi thường kiểm tra các chỉ tiêu bằng thiết bị đo thủ công theo từng thời điểm. Cách làm này cung cấp những thông tin cần thiết nhưng có thể bỏ sót các biến động xảy ra giữa hai lần kiểm tra.
Việc kết hợp AI và IoT mở ra khả năng giám sát liên tục hơn.
Tại hội thảo TESF 2026, một trong những nội dung đáng chú ý là ứng dụng IoT và AI trong thu thập, phân tích dữ liệu nuôi tôm, hướng đến giám sát môi trường và phát hiện dịch bệnh theo thời gian thực.
Cảm biến giúp thu thập dữ liệu môi trường
IoT (Internet of Things) là công nghệ kết nối các thiết bị và cảm biến để thu thập, truyền tải dữ liệu.
Trong ao nuôi tôm, hệ thống cảm biến có thể được bố trí để theo dõi những chỉ tiêu môi trường phù hợp với mô hình, chẳng hạn:
- Oxy hòa tan (DO).
- Nhiệt độ nước.
- pH.
- Độ mặn.
- Một số chỉ tiêu chất lượng nước khác tùy cấu hình thiết bị.
Thay vì phải thực hiện mọi thao tác đo trực tiếp, người quản lý có thể theo dõi dữ liệu được truyền về hệ thống trung tâm hoặc thiết bị di động.
Điều này hỗ trợ phát hiện những thay đổi bất thường và giúp người nuôi có thêm cơ sở để kiểm tra ao vào thời điểm cần thiết.
AI hỗ trợ phân tích và nhận diện xu hướng
Nếu IoT đóng vai trò thu thập dữ liệu thì AI có thể hỗ trợ phân tích thông tin, nhận diện xu hướng và phát hiện những dấu hiệu khác thường trong dữ liệu.
Ví dụ, khi dữ liệu oxy hòa tan liên tục biến động theo một quy luật khác với những ngày trước, hệ thống có thể tạo cảnh báo để người quản lý kiểm tra.
Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu theo thời gian, AI có thể hỗ trợ nhận diện những mối liên hệ giữa điều kiện môi trường và các dấu hiệu bất thường của quá trình nuôi.
Theo hướng nghiên cứu được trình bày tại TESF 2026, việc ứng dụng AI và IoT còn hướng đến hỗ trợ phát hiện dịch bệnh theo thời gian thực.
Tuy nhiên, cần phân biệt cảnh báo của hệ thống với kết quả chẩn đoán bệnh. AI có thể giúp nhận diện dấu hiệu bất thường, nhưng người nuôi vẫn cần kiểm tra thực tế, đối chiếu dữ liệu và tham vấn chuyên môn khi cần thiết.
AIoT: Kết hợp trí tuệ nhân tạo và kết nối thiết bị
AIoT là cách tiếp cận tích hợp trí tuệ nhân tạo với Internet vạn vật.
Trong quản lý ao tôm, sự kết hợp này hướng đến một quy trình gồm ba hoạt động:
- Cảm biến thu thập dữ liệu từ môi trường ao nuôi.
- Hệ thống truyền dữ liệu và sử dụng AI để phân tích.
- Kết quả phân tích được thể hiện qua bảng điều khiển hoặc cảnh báo để người quản lý đưa ra phương án xử lý.
Trong những hệ thống được thiết kế phù hợp, dữ liệu còn có thể được sử dụng để hỗ trợ điều khiển thiết bị tự động. Tuy nhiên, khả năng này phụ thuộc vào cấu hình, mức độ tích hợp và quy trình vận hành của từng trang trại.
Giá trị quan trọng của AIoT không chỉ nằm ở việc giảm thao tác đo thủ công mà còn ở khả năng hình thành dữ liệu liên tục, giúp người nuôi hiểu rõ hơn diễn biến môi trường qua từng giai đoạn.
Digital Twin: Hướng tiếp cận mới trong quản lý nuôi trồng thủy sản
Một trong những công nghệ được giới thiệu tại hội thảo là Digital Twin, hay mô hình bản sao số.
Có thể hiểu đây là mô hình kỹ thuật số mô phỏng một hệ thống hoặc đối tượng thực tế, sử dụng dữ liệu để thể hiện trạng thái và hỗ trợ phân tích hoạt động của hệ thống đó.
Trong nuôi trồng thủy sản, hướng công nghệ này có thể được nghiên cứu để mô phỏng điều kiện vận hành của ao hoặc hệ thống nuôi, từ đó hỗ trợ đánh giá những thay đổi và xem xét các phương án quản lý.
Chẳng hạn, khi có dữ liệu về chất lượng nước, điều kiện vận hành và quá trình sản xuất, mô hình số có thể được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố trong hệ thống.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng Digital Twin không đơn giản là một màn hình hiển thị dữ liệu từ cảm biến. Để có một mô hình thực sự hữu ích, cần có dữ liệu đủ tin cậy, mô hình được xây dựng phù hợp và khả năng cập nhật trạng thái thực tế.
Tại TESF 2026, Digital Twin được đề cập như một trong những hướng nghiên cứu công nghệ mới trong nuôi trồng thủy sản. Hội thảo chưa công bố một mô hình thương mại cụ thể hoặc hiệu quả định lượng để áp dụng chung cho các trang trại tôm.
Robot ROV và AI trong giám sát nuôi biển
Không chỉ tập trung vào ao nuôi, công nghệ tự động hóa còn được mở rộng sang các hệ thống nuôi biển.
Tại hội thảo, các chuyên gia đề cập đến việc kết hợp robot điều khiển từ xa (ROV) với AI để phục vụ hoạt động giám sát nuôi biển.
ROV (Remotely Operated Vehicle) là thiết bị robot dưới nước được điều khiển từ xa, thường được trang bị camera và các thiết bị cảm biến tùy mục đích sử dụng.
Trong môi trường nuôi biển, ROV có thể hỗ trợ quan sát những khu vực con người khó tiếp cận trực tiếp, chẳng hạn như phía dưới lồng nuôi, hệ thống neo hoặc kết cấu công trình dưới nước.
Khi kết hợp với AI, dữ liệu hình ảnh và thông tin thu thập được có thể được phân tích nhằm hỗ trợ nhận diện những dấu hiệu bất thường.
Hướng ứng dụng này có ý nghĩa đối với các hệ thống nuôi biển có quy mô lớn, nơi công tác kiểm tra thủ công có thể gặp hạn chế về thời gian và điều kiện tiếp cận.
Tự động hóa nhà máy chế biến thủy sản bằng hệ thống MES
Nếu AI và IoT đang tạo ra những thay đổi trong quản lý vùng nuôi thì tại các cơ sở chế biến, tự động hóa và số hóa quy trình sản xuất cũng đang trở thành một hướng phát triển đáng chú ý.
Một trong những nội dung được trình bày tại TESF 2026 là mô hình nhà máy chế biến thủy sản thông minh ứng dụng hệ thống điều hành sản xuất MES.
MES (Manufacturing Execution System) là hệ thống điều hành và giám sát hoạt động sản xuất tại nhà máy.
Khác với phương thức quản lý phụ thuộc nhiều vào biểu mẫu và báo cáo thủ công, MES hướng đến quản lý dữ liệu theo quá trình sản xuất, giúp doanh nghiệp theo dõi tình trạng vận hành và tổng hợp thông tin tập trung.
Theo các chuyên gia tại hội thảo, việc áp dụng MES giúp doanh nghiệp loại bỏ hình thức báo cáo thủ công, nâng cao hiệu quả quản trị và tối ưu hóa tỷ lệ thu hồi nguyên liệu trong chế biến.
Cân thông minh hỗ trợ kiểm soát nguyên liệu
Bên cạnh MES, hệ thống cân thông minh cũng là một trong những hướng nghiên cứu được đề cập.
Trong nhà máy chế biến, việc cân nguyên liệu và thành phẩm là công đoạn cần được ghi nhận chính xác.
Nếu dữ liệu cân được kết nối với hệ thống quản lý, doanh nghiệp có thể thuận lợi hơn trong việc tổng hợp sản lượng, đối chiếu định mức và theo dõi quá trình sử dụng nguyên liệu.
Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với những doanh nghiệp cần kiểm soát tỷ lệ thu hồi, hao hụt và hiệu quả sử dụng nguyên liệu qua từng công đoạn.
Tuy nhiên, hiệu quả của hệ thống còn phụ thuộc vào mức độ tích hợp thiết bị, tính chính xác của dữ liệu và quy trình quản trị được thiết lập tại nhà máy.
AI và công nghệ thông minh trong quản lý chuỗi cung ứng thủy sản
Ứng dụng công nghệ trong ngành thủy sản không chỉ hướng đến tăng năng suất tại từng cơ sở mà còn liên quan đến khả năng kiểm soát toàn bộ chuỗi cung ứng.
Tại TESF 2026, một trong những báo cáo chính tập trung vào chiến lược cung ứng cá ngừ đáp ứng tiêu chuẩn của thị trường Mỹ và Liên minh châu Âu (EU).
Nội dung này nhấn mạnh việc kiểm soát toàn chuỗi cung ứng và tuân thủ các quy định chống khai thác thủy sản bất hợp pháp, không báo cáo và không theo quy định (IUU).
Đây là một vấn đề khác với quản lý ao nuôi tôm, nhưng cho thấy vai trò của dữ liệu và công nghệ trong việc đáp ứng yêu cầu của thị trường.
Khi thông tin về nguồn gốc nguyên liệu, quá trình thu mua, vận chuyển và chế biến được quản lý có hệ thống, doanh nghiệp có thêm cơ sở để kiểm tra và đối chiếu thông tin trong chuỗi.
Đối với các doanh nghiệp xuất khẩu, khả năng kết nối dữ liệu giữa vùng nguyên liệu và nhà máy chế biến cũng là một hướng cần quan tâm trong quá trình chuyển đổi số.
Tự động hóa và giải pháp tái chế ngư cụ: Gắn công nghệ với bảo vệ môi trường
Ngoài những ứng dụng liên quan trực tiếp đến sản xuất, hội thảo còn đề cập đến giải pháp tái chế ngư cụ thải bỏ tại tỉnh Khánh Hòa.
Ngư cụ sau thời gian sử dụng có thể trở thành chất thải nếu không được thu gom và xử lý phù hợp.
Việc nghiên cứu giải pháp tái chế góp phần mở rộng phạm vi ứng dụng khoa học công nghệ từ hoạt động sản xuất sang quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường.
Đây cũng là một nội dung cho thấy phát triển thủy sản thông minh không chỉ được đánh giá thông qua năng suất hoặc tốc độ tự động hóa mà còn cần quan tâm đến hiệu quả sử dụng tài nguyên và tác động môi trường.
Người nuôi tôm cần chuẩn bị gì để ứng dụng AI và tự động hóa?
Những công nghệ được trình bày tại TESF 2026 cho thấy tiềm năng đổi mới trong hoạt động nuôi trồng thủy sản. Tuy nhiên, không phải trang trại nào cũng cần đầu tư ngay một hệ thống tự động hóa phức tạp.
Đối với các hộ nuôi và trang trại tôm, quá trình chuyển đổi nên bắt đầu từ những vấn đề cụ thể cần giải quyết.
1. Chuẩn hóa việc ghi nhận dữ liệu môi trường
Trước khi ứng dụng AI, cơ sở nuôi cần có dữ liệu đầu vào đủ tin cậy.
Người nuôi có thể bắt đầu bằng việc ghi nhận các chỉ tiêu quan trọng như oxy hòa tan, nhiệt độ, pH, độ kiềm và độ mặn theo quy trình phù hợp.
Cần lưu lại thời điểm đo, vị trí đo, kết quả và những thay đổi trong quá trình vận hành.
Dữ liệu được ghi nhận nhất quán sẽ giúp việc phân tích và so sánh giữa các giai đoạn thuận lợi hơn.
2. Ưu tiên tự động hóa những công việc lặp lại
Không nhất thiết phải đầu tư đồng loạt tất cả thiết bị.
Những công việc cần theo dõi thường xuyên hoặc tiêu tốn nhiều thời gian có thể được xem xét trước, chẳng hạn như đo môi trường, ghi nhận dữ liệu và theo dõi hoạt động của một số thiết bị.
Lựa chọn đúng hạng mục cần tự động hóa sẽ giúp trang trại tập trung nguồn lực vào những vấn đề có giá trị thực tế.
3. Đánh giá chất lượng cảm biến và dữ liệu
Thiết bị cảm biến chỉ có giá trị khi cung cấp thông tin đáng tin cậy.
Người nuôi cần quan tâm đến độ chính xác, khả năng hiệu chuẩn, độ bền trong môi trường ao nuôi và khả năng truyền dữ liệu của thiết bị.
Nếu dữ liệu đầu vào sai lệch, hệ thống phân tích cũng có thể đưa ra cảnh báo không phù hợp.
Vì vậy, cần duy trì việc kiểm tra đối chiếu giữa cảm biến và thiết bị đo phù hợp, đồng thời bảo dưỡng theo hướng dẫn kỹ thuật.
4. Kết hợp công nghệ với kinh nghiệm quản lý thực tế
AI có thể phân tích dữ liệu và nhận diện dấu hiệu bất thường, nhưng không nên được sử dụng như căn cứ duy nhất để quyết định mọi hoạt động chăm sóc.
Khi có cảnh báo, người nuôi cần kiểm tra tình trạng thực tế của ao, đối chiếu các chỉ tiêu môi trường và đánh giá sức khỏe tôm trước khi điều chỉnh.
Đặc biệt, những quyết định liên quan đến sử dụng thuốc, hóa chất hoặc xử lý môi trường cần có cơ sở chuyên môn và tuân thủ hướng dẫn phù hợp.
5. Đào tạo nhân sự và xây dựng quy trình vận hành
Đầu tư thiết bị không đồng nghĩa với việc trang trại đã chuyển đổi số thành công.
Người vận hành cần hiểu cách đọc dữ liệu, xử lý cảnh báo, kiểm tra thiết bị và ghi nhận kết quả.
Nếu không có người phụ trách và quy trình thống nhất, dữ liệu thu thập được có thể không được sử dụng hiệu quả.
Do đó, năng lực nhân sự và quy trình vận hành cần được xây dựng song song với việc đầu tư công nghệ.
Vai trò của công nghệ trong quản lý môi trường ao tôm
Đối với ngành tôm, môi trường ao nuôi là một trong những nhóm dữ liệu có ý nghĩa quan trọng nhất trong quá trình ứng dụng công nghệ.
Việc theo dõi liên tục giúp người nuôi có thêm thông tin về diễn biến chất lượng nước, nhận biết sớm những thay đổi và chủ động kiểm tra khi có dấu hiệu bất thường.
Tuy nhiên, công nghệ giám sát không thay thế việc quản lý hệ sinh thái ao nuôi.
Người nuôi vẫn cần kiểm soát thức ăn, theo dõi hệ tảo, quản lý chất hữu cơ, duy trì oxy và thu gom chất thải theo tình trạng thực tế.
Có thể tham khảo thêm bài viết Màu nước ao nuôi tôm: Vì sao cần duy trì hệ tảo ổn định? để hiểu rõ hơn về vai trò của hệ tảo và việc theo dõi môi trường trong quá trình nuôi.
CANCO tập trung giới thiệu các giải pháp sinh học phục vụ quản lý môi trường và hệ vi sinh trong ao nuôi thủy sản. Người nuôi có thể tham khảo danh mục sản phẩm CANCO để tìm hiểu các giải pháp hiện có, lựa chọn phù hợp với tình trạng thực tế của ao và hướng dẫn kỹ thuật tương ứng.
Công nghệ giám sát, dữ liệu môi trường và các giải pháp sinh học có thể bổ trợ cho nhau trong một quy trình quản lý tổng thể. Tuy nhiên, mỗi giải pháp có vai trò riêng và không thể thay thế hoàn toàn cho nhau.
Kết luận
Những nội dung được trình bày tại Hội thảo Kỹ thuật và Công nghệ Thủy sản thông minh – TESF 2026 cho thấy AI, IoT và tự động hóa đang mở rộng phạm vi ứng dụng trong nhiều khâu của ngành thủy sản.
Từ giám sát môi trường và phát hiện dấu hiệu bất thường trong nuôi tôm đến robot ROV trong nuôi biển, Digital Twin, hệ thống MES và cân thông minh tại nhà máy chế biến, các công nghệ này đang tạo ra thêm cơ hội cải thiện phương thức quản lý sản xuất.
Đối với người nuôi tôm, quá trình chuyển đổi không nhất thiết phải bắt đầu bằng những hệ thống đắt tiền. Chuẩn hóa dữ liệu, lựa chọn đúng thiết bị, xây dựng quy trình và nâng cao năng lực vận hành là những bước quan trọng để ứng dụng công nghệ hiệu quả hơn.
Về dài hạn, sự kết hợp giữa dữ liệu, tự động hóa và quản lý kỹ thuật sẽ góp phần nâng cao khả năng kiểm soát sản xuất, sử dụng nguồn lực hợp lý và tăng năng lực cạnh tranh của ngành thủy sản Việt Nam.
Nguồn tham khảo: Tạp chí Thủy sản Việt Nam – Thúc đẩy ứng dụng AI và tự động hóa trong ngành thủy sản.
Bài viết được biên soạn lại theo hướng ứng dụng công nghệ trong nuôi trồng và chế biến thủy sản, không sao chép nguyên văn bài nguồn.
