ด้วยพื้นที่ ทำเลและอาชีพที่คนไทยส่วนใหญ่ยึดในการทำมาหากินคือการเป็นเกษตรกรมายาวนาน แต่เกษตรกรส่วนใหญ่ยังยากจน ทั้งที่รัฐเองพูดเสมอๆ ว่าประเทศไทยต้องเป็นครัวของโลก เกษตรกรไทยต้องเป็นสมาร์ทฟาร์มมิง จากวันนั้นถึงวันนี้ ยังไม่สามารถก้าวข้ามไปสู่เป้าหมายที่หลายๆ รัฐบาลขายฝันไว้ เกษตรกรยังคงรอคอยเงินเยียวยาจากรัฐบาลมาโดยตลอด
ด้วยเทคโนโลยีที่เอื้ออำนวยความสะดวกมากขึ้น ภาคเอกชน นักวิชาการ จับมือกับเกษตรกรที่มีภูมิปัญญาและต้องการเปลี่ยนผ่าน “เกษตรกรไทย” เพื่อก้าวข้ามปัญหาซ้ำๆ ซากๆ ยกระดับจากการเป็นเกษตรกรจนๆ หลุดพ้นวังวนหนี้สิน สู่เกษตรกรยุคใหม่ที่ไม่รอให้ฟ้าลิขิต ไม่ต้องรอภาครัฐ เพราะเขาสามารถขีดเส้นทางเดินของตัวเองว่าจะเลือกทำ จะเลือกปลูกอะไร ที่ตอบโจทย์ตลาดและความต้องการผู้บริโภค
“ListenField” บริษัทเทคโนโลยีด้านการเกษตรที่ขับเคลื่อนการวาง ‘โครงสร้างพื้นฐาน’ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในมิติการใช้ ‘ข้อมูล’ ให้เกษตรกรไทยได้เข้าใจถึงทุกสภาพแวดล้อม ไม่ว่าจะเป็น ดิน น้ำ ฝน อากาศ แสง ปุ๋ย พันธุ์พืช แมลง รวมไปถึงการคาดการณ์ความเสี่ยงต่างๆ ที่จะกระทบต่อผลผลิตของเกษตรกร
“เราเห็นปัญหาข้อมูลภาคการเกษตร คือไม่มีข้อมูลพื้นฐานที่ดี ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้เข้าใจศักยภาพหรืออุปสรรคของมัน ก็ยากสำหรับการพัฒนาภาคการเกษตร”
“ดร.รัสรินทร์ ชินโชติธีรนันท์” หรือ ดร.นุ่น ประธานกรรมการบริหาร บริษัท ListenField Thailand จำกัด เล่าภาพกว้างปัญหาภาคการเกษตรไทย จนนำมาสู่บทบาทของ ListenField ที่ใช้เทคโนโลยีสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลเชื่อมต่อกับเกษตรกร เพื่อแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น
การพูดคุยในครั้งนี้เป็นการพูดถึงสภาพความเป็นจริงของสถานการณ์ ความเป็นจริงในบริบทต่างๆ ที่ได้ประสบพบเจอ ความเป็นจริงที่ต้องหันหน้ามาร่วมมือกันเพื่อช่วยยกระดับขีดความสามารถของภาคเกษตรไทย ที่อาจจะไม่ใช่แค่ครัวของโลก แต่อาจจะก้าวไปถึงการส่งออกองค์ความรู้ แพลตฟอร์ม เทคโนโลยีการเกษตรในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ได้ ถ้ามีการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้มีข้อมูลเพียงพอและนำมาใช้ได้จริงในภาคการเกษตร
ดร.รัสรินทร์เล่าแนวคิดและบทบาทของตัวเองให้ฟังว่า หลังจากที่ได้ร่วมทำโครงการวิจัยด้านการเกษตรกับประเทศญี่ปุ่น (National Agriculture Research Institute) ทำให้เห็นความแตกต่างของภาคการเกษตรไทยเมื่อเปรียบเทียบญี่ปุ่น โดยประเด็นที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคือ ‘นวัตกรรม’ และ ‘วิสัยทัศน์’ ญี่ปุ่นมีการเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบและเก็บแบบละเอียด เขามีระบบเซ็นเซอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้เกษตรกรคาดการณ์ได้ว่าจะปลูกอะไร เก็บเกี่ยวเมื่อไร กระทั่งวางแผนรับมือกับความเสี่ยงๆ อีกทั้งญี่ปุ่นยังมีนโยบายภาพใหญ่ที่สั่งการมาถึงหน่วยงานที่เกี่ยวข้องโดยตรง ระบบงานที่ไม่ซ้ำซ้อน และบูรณาการดึงคนเก่ง คนที่มีศักยภาพทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน นักวิชาการ เกษตรกร มาทำงานมาร่วมกัน เพื่อพัฒนาภาคการเกษตรอย่างจริงจัง
“ทำไมเกษตรกรญี่ปุ่นทำผลผลิตที่มีคุณภาพ เพราะเขาก้าวข้ามความกังวลต่างๆ ที่เป็นความไม่แน่นอน เช่น จะมีน้ำหรือเปล่า จะแล้งหรือเปล่า เขามีข้อมูลภาคการเกษตรสามารถวิเคราะห์รายละเอียดว่าจะปลูกอย่างไรให้มีคุณภาพตามที่อยากให้มันเป็น นี่คือความต่างเกษตรกรญี่ปุ่นกับไทย นี่เป็นส่วนที่ต้องมีภาครัฐเข้ามาดูแล”
ดร.รัสรินทร์เชื่อว่าพลังของข้อมูลเป็น ‘โครงสร้างพื้นฐาน’ สำคัญของภาคการเกษตร จำเป็นต้องลงทุนเครื่องมือและเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อให้เกษตรกรนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อได้
“คนบอกว่าข้อมูลเหมือนเป็น new oil แต่สำหรับเรา ข้อมูลเหมือนเป็น ‘ปุ๋ย’ ชั้นดีของภาคการเกษตร”
พร้อมเล่าต่อว่า “ตอนมาทำ ListenField ในประเทศไทย ก็คิดว่าเดี๋ยวเราจะได้ลองนั่นลองนี่ อยากมีระบบนั้นระบบนี้ที่จะช่วยเกษตรกรไทย แต่กลายเป็นว่าเราต้องเริ่มจากศูนย์ มาสร้างชุดข้อมูลใหม่ มากรองข้อมูลใหม่ ทั้งที่ควรเป็นหน้าที่ของหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านนั้นๆ เขาต้องเตรียมการด้านข้อมูล ซึ่งแต่ละกระทรวง แต่ละหน่วยงานไม่ต้องใช้เงินมากมาย ทำนิดเดียวเพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและเอามาใช้ได้ อันนี้สำคัญมาก ไม่ใช่สักแต่มีข้อมูล เพราะว่าที่อื่นเขามีกัน อันนี้เป็นเรื่องที่ประสบอยู่ เป็นความยาก เพราะเอามาใช้ไม่ได้”
ดร.รัสรินทร์สะท้อนข้อเท็จจริงให้ฟังว่า “เราไม่มีข้อมูลพื้นฐานที่จะนำมาใช้ในภาคการเกษตรที่ดี ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานตรงนี้ ที่จะทำให้เราเข้าใจศักยภาพของแต่ละพื้นที่ ว่าอะไรเป็นปัญหา หรืออุปสรรคของพื้นที่นั้นๆ จึงยากสำหรับการพัฒนาต่อ เราก็เลยสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลภาคการเกษตร เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลในเรื่องของดิน น้ำ แสง ลม สภาพอากาศ พันธุ์พืช ฯลฯ เหล่านี้ มันเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ควรจะมี”
ดร.รัสรินทร์กล่าวต่อว่า “ตอนนี้รัฐบาลหรือหลายส่วนพยายามมุ่งไปที่การสร้างแอปพลิเคชัน จะสร้างสมาร์ทฟาร์มมิง แต่ไม่ได้กลับมาดูว่าพื้นฐานของประเทศยังไม่มีโครงสร้างตรงนี้ เหมือนบอกเราจะมีรถยนต์วิ่ง แต่ไม่ได้มีถนนเตรียมให้รถวิ่ง ก็เลยเป็นจุดที่ ListenField มาทำข้อมูลพื้นฐานของภาคการเกษตร พร้อมด้วยแอปพลิเคชันที่ให้เกษตรเข้าถึงข้อมูลการวิเคราะห์ต่างๆ ที่เขาจะประเมินประสิทธิภาพของพื้นที่ของเขาได้ ยิ่งในอนาคตที่เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญมากขึ้น การวางโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของพื้นที่ เพิ่มผลผลิตและลดค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการ โดยไม่ต้องมานั่งคาดเดาด้วยตัวเอง”
“ประเทศไทยมีข้อมูลเยอะมาก แต่ถ้าเข้าไปดูจริงๆ เป็นข้อมูลไม่มีคุณภาพ ทุกคนบอกว่าเรามีข้อมูลสภาพอากาศ ถามว่าเคยมีใครบอกได้ไหมว่าข้อมูลสภาพอากาศเอามาใช้ในภาคการเกษตรได้จริงหรือเปล่า เพราะเราต้องการข้อมูลที่จะบอกว่าในพื้นที่นั้นๆ ถ้าพืชได้รับสภาพอากาศแบบนี้ ศักยภาพการผลิตหรือการเจริญเติบโตเป็นยังไง หรือมีกี่สถานีที่มองเรื่องระดับน้ำในดิน ซึ่งต้องใช้เพื่อการเกษตร แต่เราไม่มี”
ตัวอย่างเช่นประเทศไทยมีพื้นที่การเกษตรประมาณ 150 ล้านไร่ แต่ปัจจุบันมีสถานีตรวจวัดสภาพอากาศของกรมอุตุนิยมวิทยาเพียง 124 สถานีเท่านั้น ที่ไม่ได้มีข้อมูลเพียงพอสำหรับวิเคราะห์ภาคการเกษตร ยิ่งกว่านั้นสถานีฯ บางแห่งยังใช้คนไปจดข้อมูล ทำให้ข้อมูลบางจังหวัดไม่ต่อเนื่องและขาดหายเป็นช่วงๆ ไม่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้ครบถ้วน
“ในญี่ปุ่น ทุก 1 ตารางกิโลเมตรมีข้อมูลสภาพอากาศที่บอกปริมาณน้ำฝน ทิศทางลม อุณหภูมิ ความเข้มแสง ซึ่งเอามาใช้ในการวิเคราะห์ภาคการเกษตร เพื่อการบริหารจัดการและการป้องกันความเสี่ยงได้ จึงเป็นคำถามว่า หรือกรมอุตุฯ เปิดข้อมูลให้เราใช้ได้แค่นี้ หรือเป็นเพราะกรมอุตุฯ เก็บข้อมูลสภาพอากาศไปใช้ในแอปพลิเคชันอื่นๆ ไม่ได้เอาไปเพื่อแอปพลิเคชันการเกษตรจริงๆ”
ดร.รัสรินทร์ยกตัวอย่างว่า ข้อมูลในด้านค่าความเข้มแสงเป็นปัจจัยสำคัญมาก ว่าจะเกิดการสังเคราะห์แสงยังไง แล้วพืชจะสร้างชีวมวลยังไง ถามว่าในประเทศไทยมีกี่สถานีที่มีการเก็บข้อมูลนี้ ก็น้อยมาก นี่เป็นเรื่องของคุณภาพข้อมูล
ต่อมาเป็นเรื่องของข้อมูลที่กระจัดกระจาย เรามีกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ การทำงานแบ่งเป็นกรมต่างๆ เช่น กรมพัฒนาที่ดิน เก็บข้อมูลดิน ยังไม่ต้องพูดว่าข้อมูลดินเอามาใช้ได้หรือไม่ และเอาไปใช้ได้ในระดับไหน เรามีกรมส่งเสริมการเกษตรเก็บข้อมูลทะเบียนเกษตรกร การขอข้อมูลพวกนี้มาเพื่อใช้ประโยชน์ ต้องทำหนังสือถึงอธิบดี รออธิบดีสั่งลงมา ใช้เวลาไม่ต่ำกว่า 3-5 เดือน กว่าจะได้ข้อมูลมา ถ้าจะให้เร็วก็ต้องมีเส้นหน่อยๆ ด้วย (หัวเราะ) และบางทีเขาก็บอกว่าตอนนี้ฐานข้อมูลใช้งานไม่ได้
“ถามว่าในมุมของการพัฒนาจะเกิดได้อย่างไร การที่ข้อมูลที่มีความจำเป็น ที่เราจะต้องเอาไปวิเคราะห์เพื่อจะตอบในเรื่องผลผลิต หรือเกษตรกรจะได้ผลผลิตเท่าไหร่ในพื้นของเขา หรือความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจะเป็นเท่าไหร่ ตรงนี้เป็นปัญหาที่เราเห็น นี่คือปัญหา… แล้วเราจะทำอย่างไร “
ท่ามกลางข้อมูลที่มีแต่ไม่ได้คุณภาพ แต่เวลาหน่วยงานรัฐให้ทุนโครงการต่างๆ คนให้ทุนก็จะถามว่าความแม่นยำเป็นเท่าไร ถามว่าเคยรู้หรือเปล่าว่าข้อมูลเรามันแย่ขนาดไหน แล้วจะไปคาดหวังอะไรกับความแม่นยำ บางทีต้องยอมรับความเป็นจริง ต้องกลับมาดูตรงนี้จริงๆ ก่อน ก่อนที่จะไปถามหาความแม่นยำ… เหมือนไม่ยอมรับความเป็นจริงว่ามันยังไม่มีข้อมูล มันต้องทำเรื่องข้อมูลก่อนเพื่อจะไปบอกว่าความแม่นยำเป็นเท่าไหร่ เป็นเรื่องที่อยากจะบอกมาก ว่าประเทศไทยต้องกลับมาอยู่กับความเป็นจริงในเรื่องนี้ ก่อนที่จะถามหาเรื่องความแม่นยำ
พร้อมเล่าประสบการณ์ที่เคยร่วมทำงานกับญี่ปุ่นว่า ในมุมของนโยบาย ตอนที่เราเข้าไปร่วมกับโครงการของรัฐบาลญี่ปุ่น รัฐบาลเขามีภาพใหญ่บอกว่าตอนนี้ญี่ปุ่นเดินหน้านโยบาย Cool Japan ในส่วนของภาคการเกษตรจะต้องปรับอย่างไรให้มันเป็น precision agriculture เขาดึงนักวิชาการที่เกี่ยวข้องเข้ามา เป็น think tank พอทำโครงการจะดึงคนเกี่ยวข้องจริงๆ เข้ามาทำร่วมกัน เหมือนเป็น sandbox ที่รัฐบาลให้ทุน ที่สามารถกล้าลองผิดลองถูก ตอนนั้นที่ทำโครงการ มีเกษตรกรเข้ามาร่วมด้วย มีบริษัทใหญ่ๆ ที่มีความเชี่ยวชาญเรื่องเซนเซอร์ ทางเราเองทำเรื่องแพลตฟอร์มเชื่อมข้อมูลเข้ามาได้ลองทำกัน อันนี้เป็นอีกขั้นหนึ่งของวิสัยทัศน์ในการบริหารจัดการ เพื่อให้เกิดนวตกรรม เราไม่อยากพูดซะทีเดียวว่าไทยไม่มีกระบวนการทำงานแบบนี้ นี่คือความต่าง…
ดร.รัสรินทร์กล่าวต่อว่า “ก็เลยเป็นที่มาว่า… เราเห็นแล้วว่าแต่ละหน่วยงานมีฟังก์ชันที่เขาดูแล ที่เขาจะต้องมีฐานข้อมูลของเขาเอง แต่อย่างน้อยควรเป็นฐานข้อมูลที่เกิดการเชื่อมโยง ให้ภาคส่วนอื่นสามารถเอาไปใช้ได้ เพราะภาครัฐเก็บข้อมูล และเป็นคนเอื้ออำนวยความสะดวก ต้องเปิดข้อมูลให้คนที่มีความพร้อม อย่างเช่น สตาร์ทอัปต่างๆ เพื่อทำให้เกิดการพัฒนาแอปพลิเคชันให้เกษตรกรนำไปใช้ เอาข้อมูลไปวิเคราะห์ ตอบโจทย์ในมิติต่างๆ ที่เกษตรกรเขาเห็นปัญหาอยู่ นำไปสู่การเกิดสมาร์ทฟาร์มมิงจริงๆ
พร้อมย้ำว่ากระบวนการเหล่านี้ คือการกระจายอำนาจอย่างหนึ่ง (ของภาครัฐ) เพราะการรู้ปัญหาในพื้นที่ แล้วมีถังกลางสำหรับเก็บข้อมูล เขาจะได้เชื่อมข้อมูลตรงนี้ เอาข้อมูลไปแก้ปัญหาในแต่ละพื้นที่ได้ดีกว่า การที่บอกว่าเราจะส่งเสริมสมาร์ทฟาร์มมิง แต่ต้องส่งเสริมให้ออกไปจากกระทรวงเกษตรฯ ถึงเป็นที่มาที่ต้องมีการทำโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้มีข้อมูลที่ใช้สำหรับภาคการเกษตร
…เราพยายามผลักดัน ตอนนี้ก็เริ่มจากตัวเราเอง เพราะเราจำเป็นต้องใช้ ได้เริ่มวางพื้นฐาน มีการเชื่อมโยงข้อมูลมา เมื่อข้อมูลของไทยไม่ดี ก็เชื่อมจากดาวเทียม NASA ทำโมเดล คัดกรองข้อมูล ทำโมเดลเพื่อลดขนาดข้อมูลลงไปในพื้นที่ต่างๆ อย่างน้อยให้เหมาะสมที่ภาคการเกษตรเอาไปใช้ได้
อย่างข้อมูลดิน เราใช้ Global Soil เพื่อให้รู้ว่าแต่ละพื้นที่ ด้วยลักษณะดินแบบนี้ จะสามารถจะอุ้มน้ำได้ยังไง ถ้าฝนตกลงมา จะมีน้ำเพียงพอไหม หรือจะสูบน้ำออกไปอย่างไร เป็นส่วนที่เราทำและพยายามเปิดให้เป็น API ณ วันนี้เราทำเพื่อใช้ในบริษัทหรือเครือข่ายของเรา แต่ในอนาคตจะเป็นพื้นฐานที่ดี อาจจะทำให้ขยายไประดับประเทศได้
ดร.รัสรินทร์ กล่าวว่าปัจจุบัน ListenField ทำงานโดยเชื่อมกับฐานข้อมูลของ NASA เนื่องจากประเทศไทยไม่มีดาวเทียมที่ใช้งานในภาคการเกษตร อย่างข้อมูลค่าความเข้มแสง หรือข้อมูลที่เชื่อมจากดาวเทียมฝั่งยุโรปคือ Water Stress สำหรับบริหารจัดการปุ๋ย เพื่อดูว่าพืชเจริญเติบโตดีหรือไม่ดีจากปัจจัยอะไร และข้อมูลอื่นๆ ที่ต้องร่วมกับพาร์ตเนอร์
“ที่ต้องใช้ข้อมูลจากดาวเทียม NASA เพราะข้อมูลของไทยไม่มี อย่างเช่นความเข้มแสง เราเลยไปใช้ NASA Power เพื่อดูค่าช่วงแสง ดู elevation แล้วมาวิเคราะห์ต่อว่าค่าความเข้มแสงที่มันจะเกิดขึ้นในแต่ละวันเป็นยังไง เราจึงต้องสร้าง เพื่อทำเรื่องพวกนี้ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐาน เพราะมันจะต้องใช้ข้อมูล เช่น เราอยากจะรู้ว่าพื้นที่นี้มีศักยภาพในการปลูกข้าวสายพันธุ์นี้ไหม มันก็ต้องรู้ว่า ดินเหมาะไหม สภาพอากาศเหมาะไหม แล้วความเข้มแสงมันเพียงพอไหม ก็เลยต้องมีการใช้ข้อมูลที่เฉพาะ เราเลยต้องเสาะแสวงหาข้อมูลพวกนี้มาใช้”
ดร.รัสรินทร์เล่าต่อว่า เคยลองคิดเล่นๆ กับทีมงานว่าถ้าเราจะสร้างโครงสร้างพื้นฐานภาคการเกษตร เพื่อวางระบบข้อมูลภาคการเกษตรทั้งหมด จะต้องใช้เงินเท่าไหร่
“ตัวเลข 22,000 ล้านบาท เราคาดว่าสามารถเนรมิตโครงสร้างพื้นฐานภาคการเกษตรได้หมด ลองคิดดูว่าทุกวันนี้ผลผลิตแต่ละฤดูกาลไม่มีความแน่นอน อย่างโรงงานน้ำตาล หรือข้าวโพดหวาน ผลผลิตเหวี่ยง 30-50% ทุกฤดูกาล… เราไม่ได้ใช้ประโยชน์จากพื้นที่ที่เรามี ไม่ได้ใช้ประโยชน์จากนักวิทยาศาสตร์ที่ส่งไปเรียน นักวิชาการเกษตรเยอะมาก แต่สุดท้าย KPI ในการวัดผลงานข้าราชการที่ส่งมาจากส่วนกลางลงไปในพื้นที่ มันผิด เช่น เรื่องการปรับเปลี่ยนพื้นที่เพาะปลูก อาทิ พื้นที่นี้ “แล้ง” ก็ให้ปรับจากปลูกข้าวไปปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ อะไรแบบนี้… โดยที่ไม่มีข้อมูลในการตัดสิน จึงเป็นการสะสมปัญหาหลายอย่าง”
โจทย์ที่ทีมงาน ListenField มองว่าการแก้ปัญหาและยกระดับภาคการเกษตรทั้งระบบใช้เงินประมาณ 22,000 ล้านบาท ซึ่งเป็นการลงทุนในเรื่องต่างๆ ดังนี้
- ดาวเทียม (nano satellite) 4,000 ล้านบาท ครอบคลุมภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เพื่อประเมินศักยภาพของพื้นที่ ลักษณะดิน น้ำ เป็นแพลตฟอร์มเชื่อมโยงสู่ทั้งภูมิภาค ครอบคลุมพื้นที่ 4.5 ล้านตารางกิโลเมตร
- IOT (Internet of Thing) เซ็นเซอร์ 2,000 ล้านบาท ติดตั้งเซ็นเซอร์เก็บข้อมูล
- คลาวน์ดาต้า (analytics + cloud data) 4,000 ล้านบาท แพลตฟอร์มเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเกษตรทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็น ลักษณะดิน วัดปริมาณน้ำฝน ความชื้นในดิน ค่าความเข้มแสง ทิศทางลม ฯลฯ โดยสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์-ใช้ประโยชน์ต่อได้ทันที
- เก็บข้อมูลดิน (data field soil) 3,000 ล้านบาท วิเคราะห์คุณลักษณะดินและการใช้ประโยชน์
- ระบบน้ำ 4,000 ล้านบาท ครอบคลุมการใช้ประโยชน์จากแหล่งน้ำขนาดเล็กและขนาดกลาง
- งบรีแบรนด์เกษตรกร 2,000 ล้านบาท ปรับภาพลักษณ์เกษตรกรไทยที่ดูจนๆ เศร้าๆ ให้เป็นเหมือนเกษตรกรญี่ปุ่นหรือเนเธอร์แลนด์ที่ดูทันสมัย
- ส่วนที่เหลือคือค่าบริหารจัดการ และเครื่องมือดำเนินการต่างๆ
พร้อมขยายความต่อว่า “วันนั้นที่เราประชุมและพูดกันเล่นๆ ว่า ถ้าเรามีเงิน 22,000 ล้าน เราจะมาทำอะไรในภาคการเกษตรได้บ้าง ซึ่งจะสามารถปรับโครงสร้างพื้นฐานและทำให้เรามีศักยภาพที่อาจจะไปสู่ครัวโลกหรืออาจจะมากกว่านั้น ด้วยเทคโนโลยีทุกวันนี้ เราอาจไม่ต้องเป็นครัวของโลกก็ได้ แต่เราสามารถส่งออกเทคโนโลยีหรือทำตัวเป็นแพลตฟอร์มให้บริการเพื่อนบ้านในภูมิภาค เพราะถ้ามีดาวเทียมที่กล่าวข้างต้น จะมีแบรนด์ต่างๆ มากกว่าที่ตาเราเห็น ข้อมูลเหล่านั้นสามารถเอามาวิเคราะห์ได้ว่าสุขภาพของพืชเป็นไง ขาดน้ำหรือเปล่า หรือความเข้มข้นชองไนโตรเจนเป็นไง นั่นคือสิ่งที่เราคิดในการพัฒนา nano satellite (ใช้เงิน 4,000 ล้านบาท) ซึ่งไม่ใช่แค่ประเทศไทย แต่สามารถครอบคลุมเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ พื้นที่ 4.5 ล้านตารางกิโลเมตร ซึ่งเราจะเห็นศักยภาพในเชิงพื้นที่ทั่วพื้นที่เลยว่าเขาปลูกอะไร ลักษณะดินแบบไหน มีการอุ้มน้ำ มีน้ำอย่างไร เป็นข้อมูลในมุมที่จะทำให้เข้าใจเชิงพื้นที่”
หรือทำไมต้องมีการรีแบรนด์ภาพลักษณ์เกษตรกรไทย ต้องไม่ใช่ ดูจนๆ เศร้าๆ มันต้องรีแบรนด์เพื่อให้เกิดภาพลักษณ์ใหม่ ทำไมเราพูดถึงเกษตรกรญี่ปุ่น เกษตรกรเนเธอร์แลนด์ มองภาพว่าเขาทันสมัย เป็นเกษตรกรที่รวย ต้องทำให้ภาพลักษณ์เกิดได้ก่อน มันถึงจะจุดประกาย เราคิดว่าน่าจะใช้เงินประมาณ 2,000 ล้านบาท
นั่นคือโจทย์ที่ทีมช่วยกันคิด…
ดร.รัสรินทร์กล่าวต่อว่า “ในมุมที่เราคิดจริงๆ หากทำได้มันจะยกระดับสองขาไปพร้อมๆ กัน ในมุมภาคการเกษตรและในเรื่องระบบการศึกษา ถ้าเราสามารถจะเป็นแพลตฟอร์ม ที่ให้ข้อมูลในพื้นที่ต่างๆ ระบบการศึกษาก็สามารถจะมุ่งมาในเป้าหมายและทิศทางนี้ นักเรียน นักวิจัย คนในพื้นที่ ได้เสริมองค์ความรู้ด้วยเทคโนโลยี เมื่อจบมา เขาสามารถเป็นนักเทคโนโลยีการเกษตรและส่งออก know-how เทคโนโลยีการเกษตรไปยังภูมิภาคได้ ถามว่ามันคุ้มกว่าที่เราจะปลูกข้าวแล้วได้ตันละ 15,000 บาทไหม เราก็ต้องรีบปักหมุด ถามว่าสิงคโปร์ไม่มีพื้นที่การเกษตร แต่ตอนนี้ประกาศตัวว่าจะเป็นฮับด้านอาหารและเทคโนโลยีการเกษตรแล้ว”
“เราทำโครงการความร่วมกับสิงคโปร์ ล่าสุดเราได้โครงการของธนาคารโลกไปทำที่เวียดนาม เราอยากทำอะไรในไทยมาก แต่ก็เหนื่อยมาก เพราะโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลยังไม่มี”
ที่ผ่านมาภาครัฐพยายามมุ่งเน้นในเรื่องของการทำสมาร์ทฟาร์มมิง แต่ ดร.รัสรินทร์มองว่าเป็นเพียงแค่จิ๊กซอว์หนึ่ง เพราะสุดท้ายต้องเน้นเรื่องการยกระดับผลผลิต เน้นคุณภาพ ไม่ใช่แค่ลดต้นทุนอย่างระบบเซ็นเซอร์เปิดปิดน้ำอัตโนมัติเท่านั้นแต่การพัฒนาคุณภาพผลผลิตก็ยังไม่รู้เหมือนเดิม เพราะเราไม่รู้สภาพ ดิน สภาพอากาศ พันธุ์พืช …
“เกษตรเขารู้ดีในเชิงพื้นที่ แต่ถามว่า มีกลไกช่วยเขาแค่ไหน ให้เกิดการพัฒนา ไม่ค่อยมี เหมือนได้ยินแต่ไม่ฟัง เลยต้องมีกลไกศักยภาพเชิงพื้นที่ ทำให้เกิดการพัฒนาที่แต่ละพื้นที่จริงๆ ดึงศักยภาพของคนในพื้นที่แล้วใช้ภาพใหญ่ระดับนโยบาย การลงทุนด้านต่างๆ จึงจะเกิดการพัฒนา”
พร้อมยกตัวอย่างว่า “ถ้าเรามีเมล็ดพันธุ์สตอเบอรี่ที่ดีมาก อร่อยมาก หวานมาก แต่มันไปอยู่ในดินที่ห่วยมาก สภาพอากาศไม่เอื้อ ถามว่าเราจะได้ผลสตรอว์เบอร์รีที่หวานอร่อยไหม ถ้าเราบอกว่าเกษตรกรเราดี พื้นที่เราดี แต่โครงสร้าง-นโยบายไม่ได้เอื้อให้ผลิตสตอเบอรี่ที่ดี เราผลิตสตรอว์เบอร์รีที่มีคุณภาพดีได้ไหม… ไม่ได้”
ดร.รัสรินทร์ย้ำว่า ถ้ามีข้อมูลเราสามารถป้องกันได้ แล้วความแม่นยำก็ลดต้นทุน การส้รางความแม่นยำได้มันลดปุ๋ยลดต้นทุน แล้วคุณภาพมันดีทั่วแปลง บริเวณไหนเจริญเติบแค่ไหน เราจะใส่ข้อมูลแผนที่การปลูกไปที่รถแทรกเตอร์ ก็จะบอกเลยว่าแต่ละแปลงจะให้ปุ๋ยที่ต่างกัน แล้วผลผลิตจะมีคุณภาพสม่ำเสมอทั้งแปลง ช่วยลดค่าใช้จ่ายในเรื่องปัจจัยการผลิตก็ลดลง แล้วไม่ได้ใส่ปุ๋ยฟุ่มเฟือยจนมีสารตกค้างในดิน ทำให้ดินไม่มีคุณภาพ ด้วยการนำข้อมูลมาใช้วิเคราะห์จริงๆ
“ปัจจุบันโครงสร้างดินของไทยมีปัญหาในกระบวนการผลิต ที่ใช้ปุ๋ยเยอะมาก เราสนใจโครงสร้างดิน หากทางการยังไม่เห็นปัญหานี้และหากไม่ปรับเปลี่ยน ผลผลิตจะลดลง ต้นทุนจะสูงขึ้น ยิ่งทำให้ดินเสื่อม ส่งผลให้การปลูกพืชออร์แกนิกไม่ได้ เพราะดินไม่เหมาะสม แต่ดินที่เสียไป มันสามารถฟื้นฟูได้”
พร้อมเล่าวว่าจากการลงพื้นที่ได้พูดคุยกับเกษตรกร ศักยภาพของคนไทยไม่ได้ด้อยเลย เขารู้ดีมาก เช่น เขารู้ว่า ถ้าเจอแมลงแบบนี้ต้องบริหารจัดการยังไง เขารู้ว่าถ้าจะปลูกแบบออร์แกนิกจะทำยังไง ปรุงดินยังไงให้ได้รสชาติ แต่เราขาดโครงสร้างพื้นฐาน เช่น น้ำ หรือไม่มีระบบการเตือนว่าด้วยสภาพอากาศแบบนี้ เดี๋ยวแมลงแบบนี้จะมา มันต้องมีระบบเตือนภัยให้เขา โครงสร้างพื้นฐานแบบนี้มันไม่มีเลย ไม่ได้มีการเชื่อมโยงเอาศักยภาพเชิงพื้นที่หรือลดความเสียหายเชิงพื้นที่ เอาเทคโนโลยีมาช่วยเขา
วันนี้เรามีข้อมูล แต่ไม่มีคุณภาพ อันนี้กล้าพูด หรือมีแต่ไม่สามารถให้มันเกิดการเข้าถึงได้ สุดท้ายเรามีเหมือนไม่มี…
นอกจากนี้ในมุมภาคธุรกิจเอกชนไทย ซึ่งน่าจะมีข้อมูลเยอะ แต่พอเป็นการผูกขาดแล้ว ไม่มีความรู้สึกว่าจะต้องประสานความร่วมมือกัน นี่เป็นอีกปัญหาหนึ่ง ต่างจากญี่ปุ่น ถ้าได้มาทำโครงการร่วมกัน หากเขาเปิดข้อมูล เขารู้จะได้ข้อมูลจากถังเพื่อนบ้าน ต่างคนต่างได้ประโยชน์กัน แต่ของไทยเราไม่มีการเชื่อมกัน
นอกจากบทบาทของ ListenField ที่พัฒนาแพลตฟอร์มเทคโนโลยีต่างๆ และเป็นผู้ให้บริการด้านข้อมูลแก่เกษตรกรแล้ว ยังได้ไปทำงานเชิงพื้นที่ พูดคุยกับเกษตรกร ศึกษาสภาพแวดล้อมในพื้นที่ สร้างมาตรฐานใหม่ให้ภาคการเกษตรไทย
ดร.รัสรินทร์เล่าว่า ตอนลงไปทำงานเชิงพื้นที่ในจังหวัดลำพูน กลุ่มเกษตรได้นำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อ แล้วปรุงสูตรปุ๋ยใหม่จนประสบความสำเร็จในการปลูกพืช และมีกลุ่มเกษตรกรที่มีความสามารถอีกจำนวนมาก แต่ไม่ได้มีโครงสร้างพื้นฐานในการต่อยอดที่ดีพอ
“สิ่งหนึ่งที่เราทำคือข้อมูล dry spell ใช้ในการวิเคราะห์ฝนทิ้งช่วง และดูความสมดุลของน้ำในดิน จะดูได้ว่าดินลักษณะนี้ ฝนตกแบบนี้ ทิ้งช่วงเท่านี้ พืชจะทนได้นานเท่าไร นี่เป็นสิ่งที่เราทำและบอกได้ แล้วถ้าปลูกพืชสายพันธุ์นี้ เกษตรกรจะต้องเตรียมน้ำเท่าไร เพื่อที่จะลดความเสี่ยงจากการหว่านแล้ว หว่านอีก ลดความเสี่ยงจากการปลูกแล้วตาย โมเดลนี้เราทำในไทยแล้ว ”
“บางพื้นที่อุณหภูมิสูงขึ้น ปริมาณน้ำฝนมากขึ้น แต่ระยะเวลาฝนทิ้งช่วงมากขึ้น ถ้าปลูกอะไรแล้วเจอฝนทิ้งช่วง พืชตายเลย บางพื้นที่อุณหภูมิเฉลี่ยต่ำสุดสูงขึ้นทุกปีๆ พันธุ์พืชไม่ได้ถูกออกแบบให้ทนในสภาพที่ร้อนได้ มันก็ไม่แข็งแรง ถ้ามีข้อมูลจะใช้อธิบายให้เกิดการปรับเปลี่ยนเชิงพื้นที่”
ดร.รัสรินทร์เล่าต่อว่า “เกษตรกรเขารู้เชิงพื้นที่ เขารู้สภาพการเปลี่ยนแปลง หากเขาต้องหว่านแล้ว หว่านอีก เขาเริ่มรู้แล้วว่าฤดูกาลมันเปลี่ยน เพราะการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเกิดขึ้นจริงๆ และมีผลมาก ตอนนี้ที่ลงไปต่างจังหวัด บางพื้นที่อุณหภูมิมันสูงขึ้น บางพื้นที่ปริมาณฝนมากขึ้นแต่ฝนทิ้งช่วงนานขึ้น หากปลูกแล้วเกิดฝนทิ้งช่วง อย่างปลูกข้าว ก็ตายได้ ดังนั้นหากมีข้อมูลเพื่อการคาดการณ์ เราสามารถปรับเปลี่ยนพืชในการปลูกได้ บางพื้นที่อุณหภูมิเฉลี่ยเปลี่ยนไปทุกปี พันธุ์พืชเดิมที่เคยปลูก ก็ไม่สามารถอยู่ได้ ซึ่งก็เหมือนคน หากอากาศเปลี่ยน อุณหภูมิเปลี่ยน เขานอนไม่หลับ อ่อนแอ แมลงก็มา ดังนั้นการมีข้อมูลคือการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิกาศที่เปลี่ยนแปลง มันจำเป็นมากในพันธุ์พืช ว่าต้องเปลี่ยน ต้องปรับอย่างไร”
สุดท้ายได้ย้ำว่า “เราเชื่อว่ามันจะต้องเป็นในทิศทางนี้ (ต้องทำโครงสร้างพื้นฐานเพื่อทำข้อมูลภาคการเกษตร) เราก็จะทำ แต่เราก็จะทำได้ในมุมของเรา แต่ในมุมประเทศ บางทีมันก็ใหญ่เกินกว่าที่เราจะทำอะไรได้เหมือนกัน ตอนนี้เราพยามยามทำ คนบอกว่าข้อมูลเหมือนเป็น new oils แต่สำหรับเราบอกว่าข้อมูลเหมือนเป็นปุ๋ยชั้นดีของภาคการเกษตร จริงๆ ไม่ใช่แค่ปุ๋ยนะ เราต้องการความรู้ เราต้องการการตัดสินใจเพื่อจะไปลดต้นทุนเพิ่มคุณภาพ เราก็มองว่าข้อมูลคือปุ๋ยของเกษตรกรยุคใหม่”
ดังนั้นภาคการเกษตรจะยกระดับตัวเองได้ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ ภาครัฐต้องลงทุนเทคโนโลยีเพื่อเสริมกระดูกสันหลังของชาติให้แข็งแรงมากขึ้น
ในยุคที่เทคโนโลยีคือสิ่งสำคัญ ข้อมูลไม่ต่างจาก ‘ปุ๋ย’ เป็นทั้งขุมทรัพย์ในการสร้างผลผลิตที่มีคุณภาพ พาประเทศไทยก้าวไปเบอร์ 1 ด้านเกษตรกรรมอย่างแท้จริง
ข่าวหรือบทความที่เกี่ยวข้อง
