Biến đổi khí hậu đang đặt ngành chăn nuôi trước yêu cầu kép: vừa nâng năng suất để đáp ứng nhu cầu thực phẩm, vừa giảm phát thải và tăng khả năng chống chịu. Tại InnovaTalk, các chuyên gia cho rằng lời giải không nằm ở một công nghệ riêng lẻ, mà ở việc kết hợp di truyền, dinh dưỡng, công nghệ số, quản lý vật nuôi và chất thải thành những gói giải pháp phù hợp với từng hệ thống sản xuất.
Tối 26/8/2026, Quỹ VinFuture phối hợp với Viện Nghiên cứu Chăn nuôi Quốc tế (ILRI) tổ chức hội thảo trực tuyến InnovaTalk: “Chăn nuôi thông minh thích ứng với biến đổi khí hậu: Đổi mới hướng tới hệ thống thực phẩm phát thải thấp và bền vững”. Chương trình do GS. Ermias Kebreab, Đại học California, Davis (Hoa Kỳ), chủ trì, với sự tham gia của GS. Ben Hayes, Đại học Queensland (Úc); GS. Anthony Whitbread, Viện Nghiên cứu Chăn nuôi Quốc tế (ILRI) (Tanzania) và GS. Nguyễn Trọng Ngữ, Trường Nông nghiệp, Đại học Cần Thơ.
Các phần trình bày đi từ xu hướng đổi mới toàn cầu đến những nghiên cứu cụ thể tại Việt Nam, tập trung vào một vấn đề chung: làm thế nào đưa tiến bộ khoa học ra khỏi phạm vi thử nghiệm, trở thành giải pháp có thể áp dụng và nhân rộng trong thực tế chăn nuôi.
Không thể chọn giữa năng suất và giảm phát thải
Phát biểu khai mạc chương trình, GS. Ermias Kebreab cho rằng chăn nuôi giữ vai trò quan trọng trong hệ thống thực phẩm khi cung cấp nguồn dinh dưỡng chất lượng cao, tạo thu nhập và sinh kế cho hàng trăm triệu người. Tuy nhiên, ngành cũng tạo ra những tác động đáng kể đến môi trường, trong đó có phát thải khí nhà kính, đặc biệt là methane, cùng áp lực lên đất, nước và chu trình dinh dưỡng.
Do đó, bài toán đặt ra không phải là lựa chọn giữa sản xuất và môi trường, mà là nâng năng suất đồng thời giảm tác động môi trường. Theo GS. Ermias, điều này đòi hỏi cách tiếp cận toàn hệ thống, kết hợp di truyền và chọn giống, dinh dưỡng, sức khỏe vật nuôi, quản lý chất thải, công nghệ số và nông nghiệp chính xác.
Ermias Kebreab, Đại học California, Davis (Hoa Kỳ) phát biểu khai mạc chương trình
Một vật nuôi khỏe mạnh, sinh sản tốt và sử dụng thức ăn hiệu quả có thể tạo ra nhiều sản phẩm hơn trên cùng lượng đầu vào, qua đó giảm phát thải tính trên mỗi đơn vị sản phẩm. Tuy nhiên, hiệu quả của công nghệ không chỉ được đo bằng kết quả trong nghiên cứu. Một giải pháp giảm phát thải mạnh nhưng chi phí cao, đòi hỏi hạ tầng phức tạp hoặc khó tiếp cận với nông dân sẽ khó tạo tác động ở quy mô lớn.
Vì vậy, ngay từ quá trình phát triển giải pháp cần tính đến chi phí, khả năng tiếp cận, dịch vụ kỹ thuật, cơ chế hỗ trợ và lợi ích kinh tế. Với Việt Nam, nơi tồn tại song song các trang trại thương mại và hàng triệu hộ nhỏ lẻ, câu hỏi quan trọng là công nghệ có phù hợp với điều kiện sản xuất hay không và người chăn nuôi có thể duy trì nó trong thời gian dài hay không.
Di truyền và AI mở hướng tạo đàn vật nuôi thích ứng tốt hơn
Phần trình bày của GS. Ben Hayes tập trung vào chọn lọc genomic, phương pháp sử dụng dữ liệu kiểu hình kết hợp với thông tin DNA trên toàn hệ gen để dự đoán giá trị di truyền của vật nuôi.
GS.Ben Hayes, Đại học Queensland (Úc), giới thiệu tiềm năng của chọn lọc genomic và AI trong tạo đàn vật nuôi năng suất cao, phát thải thấp và thích ứng tốt hơn với nhiệt độ tăng
Công nghệ này được ứng dụng mạnh trong ngành bò sữa từ khoảng năm 2008-2010 và góp phần đẩy nhanh quá trình chọn giống. Tại Australia, chọn lọc genomic góp phần cải thiện khả năng sinh sản của bò Holstein sau nhiều năm ngành tập trung mạnh vào tăng sản lượng sữa. Phương pháp này cũng đang được mở rộng sang những quốc gia có nhiều hộ chăn nuôi nhỏ lẻ.
Điểm đáng chú ý là mục tiêu chọn giống đang thay đổi. Bên cạnh sản lượng sữa, thịt hay trứng, các chương trình tương lai có thể đồng thời hướng tới phát thải methane thấp và khả năng chịu nhiệt tốt.
Theo GS. Ben, hệ số di truyền của một số tính trạng phát thải methane vào khoảng 0,2, cho thấy có thể tạo tiến bộ thông qua chọn giống.
Khả năng chịu nhiệt cũng ngày càng quan trọng khi nhiệt độ tăng. Các nhà nghiên cứu có thể đánh giá khả năng thích ứng của vật nuôi thông qua mức sụt giảm sản lượng sữa theo nhiệt độ và độ ẩm, hoặc sử dụng những chỉ số như mức độ thở dốc. Những dữ liệu này giúp xác định các cá thể có khả năng chịu nóng tốt hơn để đưa vào chương trình chọn giống.
AI mở thêm khả năng thu thập dữ liệu trên quy mô lớn. Hình ảnh vật nuôi có thể được phân tích tự động để ghi nhận các đặc điểm về thể trạng, hành vi hoặc phản ứng với môi trường, qua đó giảm công sức thu thập dữ liệu kiểu hình. AI cũng có thể hỗ trợ tìm kiếm các tổ hợp gen có lợi, hướng tới vật nuôi vừa năng suất cao, vừa chịu nhiệt tốt và phát thải thấp.
Tuy nhiên, GS. Ben cho rằng công nghệ di truyền vẫn có những giới hạn, trong đó có khoảng cách thế hệ và tốc độ thay đổi di truyền. Vì vậy, để ứng phó với biến đổi khí hậu trong thời gian ngắn hơn, cần song song triển khai các biện pháp quản lý và dinh dưỡng có tác động trực tiếp.
Chăn nuôi thích ứng khí hậu phải nhìn từ cấp độ hệ thống
GS.Anthony Whitbread tiếp cận vấn đề từ góc độ rộng hơn: chuyển đổi hệ thống chăn nuôi thay vì chỉ tập trung vào từng công nghệ.
GS. Anthony Whitbread, Viện Nghiên cứu Chăn nuôi Quốc tế (ILRI), nhấn mạnh cách tiếp cận toàn hệ thống, kết hợp năng suất, khả năng chống chịu và giảm phát thải trong chăn nuôi
Theo ông, chăn nuôi thông minh với khí hậu phải đồng thời đạt ba mục tiêu là năng suất, khả năng chống chịu và giảm phát thải. Năng suất giúp tạo ra nhiều thực phẩm hơn từ cùng nguồn lực; khả năng chống chịu giúp người chăn nuôi ứng phó với nắng nóng, lũ lụt và các cú sốc khí hậu; còn giảm phát thải tập trung vào methane, N₂O và các nguồn phát thải liên quan.
Để đạt được ba mục tiêu này, cần kết nối nhiều lĩnh vực từ di truyền, dinh dưỡng, sức khỏe vật nuôi, thức ăn, quản lý đồng cỏ đến môi trường, kinh tế và chính sách. Trong đó, sự khác biệt giữa các hệ thống sản xuất phải được tính đến ngay từ đầu.
Trang trại thương mại thâm canh có điều kiện tiếp cận thức ăn, công nghệ và dịch vụ tốt hơn, trong khi các hộ nhỏ lẻ thường bị hạn chế về vốn, hạ tầng và dịch vụ kỹ thuật. Vì vậy, cùng một công nghệ nhưng hiệu quả và khả năng áp dụng có thể rất khác nhau.
Ở lĩnh vực sức khỏe, kiểm soát bệnh và ký sinh trùng giúp vật nuôi khỏe mạnh, sử dụng thức ăn hiệu quả hơn. Trong di truyền, có thể lựa chọn những cá thể có hiệu quả sử dụng thức ăn tốt, chịu nhiệt và có mức methane thấp. Trong dinh dưỡng, việc lựa chọn thức ăn và xây dựng khẩu phần phù hợp có thể vừa nâng năng suất vừa giảm phát thải.
Một nội dung quan trọng khác là xây dựng hệ thống MRV (Đo đạc, Báo cáo và Thẩm định) và các hệ số phát thải phù hợp với điều kiện và hệ thống sản xuất của Việt Nam. Dữ liệu đáng tin cậy sẽ giúp xác định giải pháp nào thực sự hiệu quả, đồng thời tạo cơ sở để theo dõi tiến độ và nhân rộng.
ILRI đang thúc đẩy Livestock and Climate Solutions Hub, kết nối các đối tác nhằm đưa những giải pháp tích hợp vào quá trình chuyển đổi hệ thống chăn nuôi phát thải thấp tại các quốc gia thu nhập thấp và trung bình, trong đó có Việt Nam.
Theo GS. Anthony, chuyển đổi chăn nuôi không thể dựa trên một ngành khoa học đơn lẻ. Điều cần thiết là những giải pháp liên ngành, đồng thời giải quyết năng suất, thích ứng và giảm phát thải.
Giảm phát thải phải bắt đầu từ thực tế trang trại
Từ góc nhìn Việt Nam, GS. Nguyễn Trọng Ngữ cho biết chăn nuôi đóng góp hơn 25% giá trị sản xuất nông nghiệp; hơn 30 triệu con lợn; gần 585 triệu gia cầm; khoảng 330.000 bò sữa. Hệ thống sản xuất có sự khác biệt lớn giữa trang trại thương mại và hộ nhỏ lẻ về nguồn thức ăn, công nghệ, dịch vụ thú y và khả năng tiếp cận thị trường.
Vì vậy, theo GS. Ngữ, giảm phát thải cần bắt đầu từ thực tế trang trại. Ông đề xuất khung tiếp cận gồm Bằng chứng → Gói giải pháp → Xác minh → Nhân rộng. Trước hết cần có bằng chứng về hiệu quả của công nghệ trong điều kiện thực tế; sau đó kết hợp các giải pháp thành gói phù hợp; xác minh tác động trên năng suất, phát thải, tài nguyên và thu nhập; cuối cùng mới tính đến nhân rộng.
GS.Nguyễn Trọng Ngữ, Trường Nông nghiệp, Đại học Cần Thơ, trình bày các nghiên cứu thực tế tại Việt Nam, cho thấy giảm phát thải cần bắt đầu từ những vấn đề cụ thể tại trang trại
Một nghiên cứu trên 32 trang trại bò sữa hộ nhỏ lẻ tại 4 vùng của Việt Nam cho thấy khẩu phần còn mất cân đối. Năng lượng thuần cho tiết sữa thấp hơn khoảng 12% so với mục tiêu, trong khi NDF cao hơn khoảng 64%. Điều này cho thấy những hạn chế cơ bản về dinh dưỡng vẫn đang ảnh hưởng đến hiệu suất vật nuôi.
Nguồn nước cũng là vấn đề đáng chú ý khi 53% số trang trại trong nghiên cứu không cung cấp khả năng tiếp cận nước tự do, không hạn chế. Đây là những yếu tố tưởng như đơn giản nhưng lại có ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và khả năng chống chịu của vật nuôi.
Một nghiên cứu liên quan trên các trang trại này ghi nhận 344 con bò sữa tại 32 trang trại cho thấy khi Chỉ số Tải nhiệt (HLI) tăng, chỉ số thở dốc và nhiệt độ bề mặt của bò cũng tăng. Những trang trại sử dụng phun sương trên mái và quạt có nhiệt độ chuồng thấp hơn khoảng 1,3°C, HLI thấp hơn khoảng 3,2 đơn vị. Đây là nghiên cứu quan sát nên cần thận trọng khi diễn giải quan hệ nhân quả.
Một nghiên cứu quốc tế được dùng để minh họa mối liên hệ giữa thích ứng nhiệt và hiệu quả phát thải cho thấy, khi stress nhiệt gia tăng, sản lượng sữa giảm từ 53,5 xuống 45,8 kg/ngày, tương đương khoảng 14%, trong khi lượng methane hàng ngày chỉ thay đổi từ khoảng 319 lên 325 g. Vì vậy, cường độ phát thải methane tăng từ 6 lên 7,2 g/kg sữa, khoảng 20%.
Kết quả cho thấy kiểm soát stress nhiệt không chỉ liên quan đến phúc lợi vật nuôi mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả sản xuất và cường độ phát thải.
Ở hướng giảm methane, nghiên cứu trên bò lai Sind tại Việt Nam cho thấy dùng dầu/dịch vỏ hạt điều(CNSL) giúp giảm khoảng 20- 23% CH4/kg vật chất khô thu nhận, phù hợp với nghiên cứu Maeda et al (2021). Tuy nhiên, hiệu quả cần được đánh giá đồng thời với lượng thức ăn thu nhận, năng suất, độ an toàn, chi phí và khả năng chấp nhận của người chăn nuôi.
Với biogas, đánh giá vòng đời tại Việt Nam cho thấy mức giảm tác động khí hậu mô hình khoảng 27%. Song xử lý phân bằng biogas không đồng nghĩa toàn bộ vấn đề môi trường được giải quyết. Nếu dịch thải sau biogas quản lý không tốt, lợi ích về phát thải có thể đi kèm tác động đến chất lượng nước. Vì vậy, mỗi giải pháp cần được đánh giá trên toàn bộ hệ thống.
Tuy nhiên, đây là kết quả mô hình hóa và hiệu quả khác nhau giữa các loại hình trang trại. Điều này một lần nữa cho thấy không thể áp dụng một gói giải pháp giống nhau cho mọi hệ thống.
GS. Ngữ cũng lưu ý cần phân biệt cường độ phát thải với tổng lượng phát thải. Cường độ giảm nhưng nếu quy mô sản xuất tăng nhanh, tổng phát thải vẫn có thể tăng. Do đó, đánh giá hiệu quả khí hậu phải theo dõi cả hai chỉ số.
Mục tiêu quốc gia của Việt Nam là đặt mục tiêu giảm phát thải methane ít nhất 30% vào năm 2030 so với mức năm 2020; chăn nuôi là môt trong những lĩnh vực trọng tâm. Tuy nhiên, MRV không nên chỉ phục vụ kiểm kê carbon mà cần đồng thời theo dõi năng suất, khả năng chống chịu, sử dụng tài nguyên và lợi nhuận của người chăn nuôi.
Một thách thức lớn khác là khoảng cách triển khai. Một giải pháp có thể hiệu quả trong nghiên cứu nhưng chưa chắc người nông dân đủ nguồn lực để áp dụng và duy trì. Vì vậy, công nghệ phải đi cùng dịch vụ kỹ thuật, tài chính, thị trường và cơ chế khuyến khích.
Trên nền tảng đó, các công nghệ tiên tiến như chọn lọc hệ gen và AI có thể được tích hợp hiệu quả hơn để nâng năng suất, khả năng thích ứng và giảm phát thải
Thông điệp xuyên suốt sự kiện là không có một công nghệ duy nhất giải quyết được bài toán khí hậu của ngành chăn nuôi. Muốn tạo tác động ở quy mô lớn, cần kết hợp khoa học, công nghệ, dữ liệu và điều kiện sản xuất, đồng thời chứng minh được hiệu quả cả về năng suất, kinh tế và môi trường trước khi nhân rộng.
Thùy Linh
Tạp chí Chăn nuôi Việt Nam
(https://nhachannuoi.vn/chan-nuoi-thong-minh-thich-ung-bien-doi-khi-hau-tu-cong-nghe-den-kha-nang-nhan-rong/, ngày 30/8/2026)
