PUNJABI - Bagi petani kecil di Provinsi Punjab, Pakistan, kegiatan bercocok tanam selama bertahun-tahun tidak terlepas dari ketidakpastian kondisi cuaca. Namun, pemerintah setempat kini berupaya mengubah situasi tersebut melalui pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI). Menteri Pertanian Punjab Syed Muhammad Ashiq Hussain Shah menghadiri China International Big Data Industry Expo 2026 yang digelar hingga Minggu (30/8) di Guiyang, ibu kota Provinsi Guizhou, Tiongkok barat daya. Dalam kesempatan tersebut, ia mengatakan delegasi Punjab datang untuk mencari mitra dari Tiongkok yang dapat membantu menyediakan teknologi pertanian berbasis AI bagi jutaan petani kecil di provinsi tersebut. Shah menjelaskan bahwa banyak petani kecil di Punjab masih kesulitan memperoleh informasi pertanian yang akurat dan tepat waktu. Kondisi itu semakin menantang karena perubahan iklim menyebabkan pola cuaca semakin sulit diperkirakan. Hujan lebat secara tiba-tiba, kekeringan yang berlangsung lama, serta gelombang panas ekstrem kini menjadi ancaman tambahan terhadap hasil pertanian. Untuk mengatasi persoalan tersebut, otoritas pertanian Punjab tengah membangun jaringan pemantauan digital berbasis AI. Sistem tersebut dirancang untuk memberikan informasi prakiraan cuaca, memantau kondisi tanaman, serta menyediakan data secara waktu nyata mengenai tanah, air, dan pengendalian hama kepada petani. "Kami ingin menggunakan AI untuk memantau cuaca, tanah, dan air, sekaligus melacak kondisi tanaman secara digital," kata Shah. "Kami juga ingin menggunakan AI untuk pengendalian hama, sehingga petani cukup mengirimkan foto tanaman untuk mendapatkan bantuan dalam mengidentifikasi masalahnya." "Jika petani dapat menerima informasi tersebut melalui platform digital, mereka dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan mengurangi kerugian. Karena itulah kami memandang AI sebagai alat penting untuk meningkatkan produktivitas pertanian dan mendukung para petani di Punjab," ujarnya. "Itulah alasan kami berada di sini, untuk mencari mitra dan belajar dari pengalaman Tiongkok," tambahnya. Hubungan kerja sama pertanian antara Tiongkok dan Pakistan, termasuk dengan Punjab, telah memiliki dasar yang cukup kuat. Shah mengatakan Punjab telah menandatangani sedikitnya enam nota kesepahaman setelah sejumlah kunjungan ke Tiongkok dan terus berupaya merealisasikan kesepakatan tersebut. Perusahaan-perusahaan asal Tiongkok turut berkontribusi dalam pengembangan mekanisasi pertanian berteknologi tinggi di Punjab. Shah memperkirakan sekitar 90 persen mesin yang diperoleh melalui program tersebut, termasuk traktor dan mesin pemanen, berasal dari Tiongkok. Kerja sama itu kini mulai berkembang, dari sebelumnya berfokus pada penyediaan perangkat keras menjadi penerapan teknologi pintar dan AI. Ali Mustafa Dar, penasihat kepala menteri Punjab untuk urusan kecerdasan buatan dan berbagai inisiatif khusus, mengatakan Tiongkok mengintegrasikan AI dengan pembangunan ekonomi, bukan menempatkannya sebagai bidang yang berdiri sendiri. Menurutnya, teknologi tersebut telah diterapkan di berbagai sektor, termasuk manufaktur, logistik, kawasan perkotaan, pertanian, transportasi, dan pelayanan publik. "Tiongkok berpikir untuk jangka panjang. Tiongkok membangun infrastrukturnya, melakukan eksperimen dan belajar. Ketika sesuatu terbukti berhasil, Tiongkok memiliki kapasitas untuk mengembangkannya dalam skala yang luar biasa," ujarnya. Sebagai zona percontohan nasional komprehensif pertama Tiongkok untuk mahadata, Guizhou menjadi salah satu wilayah yang ingin dipelajari oleh Punjab. Dar menilai pengalaman Guizhou menarik karena memperlihatkan bahwa pengembangan AI membutuhkan fondasi data yang kuat. Guizhou juga menjadi salah satu pusat penting dalam proyek nasional Tiongkok "Data Timur, Komputasi Barat" (East Data, West Computing). Strategi tersebut berfungsi seperti jaringan listrik dengan memindahkan kebutuhan pemrosesan data dalam jumlah besar dari kawasan pesisir timur yang memiliki pertumbuhan ekonomi pesat menuju wilayah barat yang kaya sumber daya. Proyek tersebut turut memanfaatkan ketersediaan energi hijau di wilayah barat, termasuk tenaga angin dan hidro, sehingga menjadi bagian penting dari pengembangan teknologi ramah lingkungan dan upaya menekan emisi karbon. Hingga akhir Juli 2026, Guizhou tercatat memiliki 50 pusat data utama dengan kapasitas komputasi keseluruhan mencapai 176,57 EFLOPS. Dari kapasitas tersebut, hampir 98,4 persen secara khusus dimanfaatkan untuk kebutuhan komputasi yang berkaitan dengan AI. Dar mengatakan ia ingin mempelajari bagaimana Guizhou mengembangkan ekosistem datanya secara menyeluruh, mulai dari pembangunan infrastruktur dan pusat data, penetapan standar, tata kelola, pengembangan industri, hingga berbagai aplikasi yang memanfaatkan ekosistem tersebut. Meski demikian, Dar menegaskan bahwa kerja sama tersebut tidak ditujukan sekadar untuk mengadopsi teknologi dari Tiongkok. Ia berharap tahap selanjutnya dapat menghasilkan manfaat nyata, seperti peningkatan kualitas layanan publik, penguatan perusahaan teknologi lokal, serta pembukaan lebih banyak kesempatan kerja bagi generasi muda. "Pada akhirnya, itulah yang seharusnya dicapai melalui kerja sama di bidang AI," katanya. Dar berharap kolaborasi tersebut nantinya dapat melahirkan model yang tidak hanya memberikan manfaat bagi Pakistan dan Tiongkok, tetapi juga dapat diterapkan oleh negara-negara berkembang lainnya yang menghadapi persoalan serupa. Shah mengatakan keikutsertaan dalam pameran tersebut menjadi momentum bagi delegasi Punjab untuk memperkenalkan provinsi mereka, menjalin komunikasi dengan calon mitra dari Tiongkok, serta mengeksplorasi peluang kerja sama baru, terutama di sektor AI dan teknologi digital. China International Big Data Industry Expo 2026 mengusung tema "Token: A New Path to Value of Data Elements". Ajang tersebut diikuti 372 perusahaan dari dalam dan luar negeri serta lebih dari 16.000 tamu yang telah melakukan pendaftaran. Berbagai teknologi, produk, dan aplikasi terbaru dipamerkan, mencakup ekonomi token, kapasitas komputasi, inovasi model besar, serta sirkulasi elemen data.
