AI, dữ liệu và tương lai chuỗi cung ứng Việt

Diễn đàn Doanh nghiệp đã có cuộc trò chuyện cùng GS Hồ Phạm Minh Nhật, Đại học Texas tại Austin (Mỹ), về cơ hội lẫn thách thức trong chiến lược thu hút bán dẫn, điện tử, AI và vai trò quyết định của khoa học dữ liệu, AI trong nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp Việt.

- Khi dòng chảy thương mại và FDI toàn cầu đang dịch chuyển mạnh mẽ, ông đánh giá như thế nào trong việc định hướng chính sách thu hút FDI vào các ngành công nghệ cao như bán dẫn, điện tử, viễn thông của Việt Nam?

Tôi cho rằng Việt Nam đang đứng trước một cơ hội rất lớn, đồng thời cũng đối mặt với những thách thức không nhỏ, trong việc định hướng chính sách thu hút FDI vào các ngành công nghệ cao như bán dẫn, điện tử, và viễn thông.

Chúng ta đang có những cơ hội lớn từ dịch chuyển chuỗi cung ứng toàn cầu. Gần đây, các tập đoàn đa quốc gia đang đa dạng hóa chuỗi cung ứng để giảm phụ thuộc vào một số quốc gia. Vì vậy, Việt Nam đang nổi lên như một điểm đến hấp dẫn nhờ có vị trí địa lý chiến lược tại khu vực Châu Á, nền kinh tế và chính trị ổn định, chi phí lao động cạnh tranh, và các cam kết hội nhập và mạng lưới hiệp định thương mại tự do (bao gồm, European Union-Vietnam Free Trade Agreement (EVFTA), The Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP)) sâu rộng.

Bên cạnh đó, đang có những chuyển động tích cực từ chính sách. Trong quá khứ, Việt Nam thành công trong thu hút FDI vào các lĩnh vực gia công và lắp ráp giá trị gia tăng thấp. Trong các năm gần đây, chính phủ đã có nhiều nỗ lực nhằm cải thiện môi trường đầu tư, điển hình là cải cách thủ tục hành chính, xây dựng các khu công nghệ cao (Khu công nghệ cao TP Hồ Chí Minh, Hòa Lạc,...), tăng cường đối thoại công – tư, và định hướng thu hút FDI có chọn lọc.

Tuy nhiên, để đón làn sóng dịch chuyển mới, chính sách cần tập trung vào thu hút đầu tư chất lượng cao, đặc biệt là các dự án có hàm lượng công nghệ cao như sản xuất chip bán dẫn, thiết bị viễn thông, AI, IoT…; Chuyển giao công nghệ và đào tạo nhân lực phải là điều kiện đi kèm, thay vì chỉ ưu đãi thuế; Ưu tiên nhà đầu tư có cam kết phát triển hệ sinh thái công nghiệp phụ trợ tại Việt Nam, thay vì chỉ đặt nhà máy lắp ráp.

Thêm vào đó là những thách thức lớn về năng lực nội tại. Việt Nam hiện còn thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao trong các lĩnh vực công nghệ mũi nhọn. Ngoài ra, hạ tầng nghiên cứu và đổi mới sáng tạo còn chưa mạnh, trong khi đó, các quốc gia như Ấn Độ, Thái Lan hay Malaysia đang tăng tốc mạnh trong việc phát triển khu công nghệ cao và các trung tâm R&D. Vì vậy, chính sách FDI cần gắn với chiến lược phát triển nguồn nhân lực, tăng đầu tư vào R&D, và cải cách thể chế mạnh mẽ để tạo môi trường thuận lợi cho công nghệ cao.

- Trong bối cảnh Việt Nam đang tích cực thu hút FDI chất lượng cao, ông đánh giá như thế nào về vai trò của khoa học dữ liệu và AI trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh và khả năng tham gia chuỗi giá trị toàn cầu của các doanh nghiệp Việt Nam?

Tôi cho rằng, khoa học dữ liệu và AI đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh và gia nhập sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu của doanh nghiệp Việt Nam.

Đầu tiên, trong nền kinh tế hiện tại năng lực xử lý và khai thác dữ liệu sẽ là một trong những lợi thế cạnh tranh quan trọng. AI không chỉ tự động hóa các quy trình mà còn giúp các doanh nghiệp dự báo nhu cầu thị trường, tối ưu chuỗi cung ứng và sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, và tăng tốc R&D và đổi mới sáng tạo. Vì vậy, AI và khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp Việt vươn lên các nấc giá trị cao hơn trong chuỗi giá trị toàn cầu – từ gia công, lắp ráp sang thiết kế, phát triển sản phẩm và dịch vụ thông minh.

Thứ hai, các nhà đầu tư FDI công nghệ cao rất chú trọng đến môi trường công nghệ và khả năng cộng tác với doanh nghiệp nội địa có năng lực công nghệ. Doanh nghiệp Việt nếu ứng dụng tốt AI và khoa học dữ liệu sẽ đáp ứng được các tiêu chuẩn kỹ thuật và quy trình quốc tế. Đồng thời các doanh nghiệp Việt cũng tham gia sâu vào được hệ sinh thái sản xuất và R&D của các nhà đầu tư. Cuối cùng, các doanh nghiệp Việt có khả năng trở thành đối tác công nghệ, chứ không chỉ đơn thuần là nhà thầu phụ của các đối tác đó.

Cuối cùng, trong bối cảnh chi phí lao động ngày càng tăng, AI và khoa học dữ liệu là giải pháp hiệu quả để giữ chi phí thấp, tăng chất lượng sản phẩm và tốc độ sản xuất. Một số ví dụ điển hình bao gồm việc ứng dụng AI và khoa học dữ liệu trong sản xuất thông minh, phân tích dữ liệu lớn để hiểu tốt hơn hành vi tiêu dùng của khách hàng và thị trường, và ứng dụng AI trong logistics để tối ưu vận chuyển, lưu kho, và chuỗi cung ứng.

- Ông có thể chia sẻ về một nghiên cứu hoặc ứng dụng thực tiễn của thống kê, học máy, và khoa học dữ liệu do nhóm của ông thực hiện, mà ông tin rằng có thể chuyển giao hoặc nhân rộng để hỗ trợ khu vực công và tư nhân Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh?

Một nghiên cứu gần đây của nhóm tôi thực hiện (hợp tác với tập đoàn Toyota) là về duy trì tuổi thọ pin xe điện. Pin lithium được xem là một trong những sáng kiến đổi mới quan trọng trong lĩnh vực xe điện, hiện đang được nhiều doanh nghiệp áp dụng, bao gồm VinFast. Đồng thời, các công ty này cũng đang tập trung nghiên cứu và triển khai các giải pháp nhằm quản lý hiệu quả tình trạng hoạt động của loại pin này. Chúng ta thường gặp tình trạng pin bị thoái hóa và cần được bảo trì định kỳ sau một thời gian sử dụng, dẫn đến hiệu suất pin giảm dần. Vấn đề đặt ra là làm sao có thể quản lý và kéo dài tuổi thọ của pin? Để làm được điều này, cần chú ý đến các yếu tố như chu kỳ sạc – xả, nhiệt độ hoạt động của pin, vì trong điều kiện thời tiết nóng hoặc lạnh, hiệu suất của pin sẽ thay đổi đáng kể. Bên cạnh đó, thói quen sạc xe và hành vi lái xe của người dùng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến độ bền và hiệu quả sử dụng của pin.

Một trong những thách thức lớn trong việc quản lý tình trạng pin xe điện là làm sao có thể dự đoán chính xác chu kỳ sạc – xả của pin, đặc biệt khi pin đã hoạt động đến một mức công suất nhất định. Để giải quyết bài toán này, cần tập trung vào việc tối ưu hóa quá trình sử dụng pin và xây dựng kế hoạch bảo trì phù hợp, nhằm kéo dài tuổi thọ pin cũng như đảm bảo hiệu suất vận hành ổn định trong suốt vòng đời của xe. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với cả người dùng và toàn ngành công nghiệp xe điện. Bằng cách quản lý tốt tình trạng pin, chúng ta không chỉ nâng cao độ an toàn và độ tin cậy của xe điện, mà còn có thể phân biệt rõ giữa hiện tượng thoái hóa pin bình thường theo thời gian và những dấu hiệu bất thường cần can thiệp kỹ thuật sớm. Qua đó, góp phần cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hiệu quả vận hành của phương tiện.

Có rất nhiều yếu tố có thể tác động đến tuổi thọ của pin, chẳng hạn như nhiệt độ, điều kiện môi trường, chu kỳ sạc – xả và cả thói quen sử dụng. Chính vì vậy, việc xác định phương pháp phù hợp để dự báo chính xác tuổi thọ hữu dụng của pin trước khi nó chạm đến ngưỡng ngừng hoạt động là vô cùng quan trọng. Điều này không chỉ giúp đảm bảo hiệu suất và độ an toàn của hệ thống, mà còn hỗ trợ việc lên kế hoạch bảo trì và thay thế pin một cách chủ động, hiệu quả. Một trong những giải pháp hiện nay mà nhóm chúng tôi đang triển khai là xây dựng mô hình kết hợp từ nhiều chuyên gia nhằm dự đoán tuổi thọ còn lại của pin một cách chính xác. Mô hình này không chỉ phân tích các yếu tố như nhiệt độ, điều kiện môi trường, mà còn tích hợp dữ liệu vận hành thực tế. Đồng thời, chúng tôi cũng xây dựng các kịch bản xấu nhất để đánh giá rõ ràng giới hạn chịu đựng và ngưỡng ngừng hoạt động của pin, từ đó có chiến lược quản lý và bảo trì phù hợp hơn.

Trên thực tế, việc duy trì và quản lý hiệu quả tuổi thọ pin xe điện không chỉ mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất và người tiêu dùng, mà hoàn toàn có thể chuyển giao và nhân rộng để hỗ trợ cả khu vực công và tư nhân tại Việt Nam trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh công nghệ và vận hành bền vững.

Ứng dụng vào xe buýt điện, xe công vụ, phương tiện công cộng thông minh: Việc tối ưu hóa tuổi thọ và bảo trì pin giúp giảm chi phí vận hành, kéo dài tuổi thọ phương tiện, và nâng cao hiệu quả đầu tư ngân sách. Ngoài ra, dữ liệu từ các mô hình dự báo pin có thể giúp xây dựng các quy chuẩn kỹ thuật, tiêu chuẩn an toàn cho hệ thống giao thông điện hóa. Cuối cùng, giám sát pin hiệu quả giúp giảm rác thải điện tử và hỗ trợ chiến lược giảm phát thải carbon.

Các doanh nghiệp Việt có thể ứng dụng các giải pháp dự báo và quản lý pin để cải thiện sản phẩm, đặc biệt trong ngành sản xuất xe điện, thiết bị lưu trữ năng lượng, hoặc pin thay thế. Đối với các doanh nghiệp logistics, vận tải hay giao hàng bằng xe điện, việc kéo dài tuổi thọ pin đồng nghĩa với giảm chi phí thay thế và bảo trì. Cuối cùng, việc nhân rộng mô hình quản lý pin sẽ tạo động lực phát triển các trung tâm nghiên cứu AI – IoT liên quan đến pin, góp phần xây dựng hệ sinh thái đổi mới sáng tạo tại Việt Nam.

- Theo kinh nghiệm tương tác với sinh viên và đồng nghiệp người Việt tại Mỹ, ông nhận thấy điểm mạnh và thách thức nào lớn nhất của đội ngũ nhân lực công nghệ cao Việt Nam, và các nhà hoạch định nên làm gì để khắc phục khoảng cách này?

Theo kinh nghiệm của mình, tôi nhận thấy đội ngũ nhân lực công nghệ cao Việt Nam có nhiều điểm mạnh nổi bật, nhưng cũng tồn tại một số thách thức mang tính hệ thống cần được giải quyết nếu muốn bứt phá trên trường quốc tế.

Nhiều sinh viên và kỹ sư Việt Nam có khả năng tiếp cận tốt với các lĩnh vực như lập trình, AI, khoa học dữ liệu… nhờ được rèn luyện tư duy logic và toán học từ sớm. Ngoài ra, người Việt thường rất nỗ lực, chịu khó học hỏi và luôn muốn vươn lên khi có cơ hội tiếp cận với môi trường làm việc quốc tế. Cuối cùng, trong môi trường quốc tế, nhân lực Việt Nam cho thấy khả năng thích nghi tốt, sẵn sàng tiếp nhận cái mới và hòa nhập vào các nhóm kỹ thuật toàn cầu.

Tuy nhiên, nhiều kỹ sư Việt giỏi làm theo hướng dẫn nhưng còn hạn chế trong việc đặt câu hỏi, đề xuất giải pháp mới hoặc làm chủ một dự án từ đầu. Đây là khoảng cách rõ ràng nhất so với các đồng nghiệp đến từ Mỹ, châu Âu hoặc Ấn Độ. Ngoài ra, dù có năng lực kỹ thuật tốt, nhưng nếu không trình bày rõ ràng, không phản biện hiệu quả thì dễ bị đánh giá thấp trong môi trường quốc tế. Cuối cùng, sinh viên và kỹ sư trẻ thường thiếu kinh nghiệm làm việc trong các dự án quy mô lớn, ít tiếp cận với chuỗi phát triển sản phẩm từ thiết kế đến thương mại hóa.

Để thay đổi điều này, theo tôi, đầu tiên, chúng ta có thể chuyển từ dạy “cái đúng” sang khuyến khích đặt câu hỏi, thử sai và sáng tạo. Đồng thời, chúng ta có thể tích hợp nhiều hơn các dự án, bài tập nhóm, mô hình học qua làm. Thứ hai, chúng ta có thể tạo điều kiện để sinh viên tham gia dự án thực tế, tiếp cận tư duy sản phẩm và làm việc trong môi trường quốc tế từ sớm. Có thể mời chuyên gia Việt tại nước ngoài làm mentor, giảng viên thỉnh giảng, và cố vấn nghiên cứu. Cuối cùng, chúng ta cần đào tạo tiếng Anh chuyên ngành bài bản, cùng với kỹ năng trình bày, phản biện, viết báo cáo kỹ thuật, giao tiếp nhóm – đây là những kỹ năng quan trọng nhưng còn yếu.

- Nhìn về 5-10 năm tới, ông kỳ vọng Việt Nam sẽ đạt được những bước tiến nào đáng kể trong lĩnh vực dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và chip bán dẫn? Đâu là yếu tố quyết định để biến những kỳ vọng đó thành hiện thực, thưa ông?

Nhìn về 5–10 năm tới, tôi tin rằng Việt Nam hoàn toàn có thể đạt được những bước tiến đáng kể trong các lĩnh vực như dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và chip bán dẫn, nếu có định hướng chiến lược đúng đắn và hành động đồng bộ từ cả khu vực công lẫn tư.

Về lĩnh vực dữ liệu lớn và AI, Việt Nam hoàn toàn có thể trở thành một trung tâm phát triển giải pháp AI khu vực Đông Nam Á, với các ứng dụng mạnh trong chính phủ số, y tế, tài chính, giáo dục và sản xuất thông minh. Về lĩnh vực bán dẫn, trong ngắn hạn Việt Nam có thể đóng vai trò mắt xích quan trọng trong chuỗi cung ứng toàn cầu, đặc biệt ở khâu thiết kế, kiểm thử và đóng gói. Trong dài hạn, nếu được đầu tư bài bản, chúng ta có thể xây dựng được năng lực thiết kế chip "Made in Vietnam".

Để biến những kỳ vọng này thành hiện thực, yếu tố tiên quyết là tập trung đào tạo kỹ sư AI, kỹ sư thiết kế vi mạch, chuyên gia dữ liệu – không chỉ giỏi chuyên môn mà còn am hiểu sản phẩm và thị trường. Ngoài ra, cần có chính sách nhất quán và tầm nhìn dài hạn, đặc biệt trong việc phát triển hệ sinh thái bán dẫn vì đây là ngành cần đầu tư lớn, rủi ro cao, nên cần vai trò dẫn dắt thị trường của nhà nước để thu hút FDI và hình thành các cụm công nghiệp công nghệ cao. Cuối cùng, Việt Nam cần mở cửa mạnh mẽ để thu hút chuyên gia toàn cầu, kết nối với các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ hàng đầu nhằm rút ngắn khoảng cách về công nghệ và quản trị.

Trân trọng cảm ơn ông!