“Chìa khóa” mở hướng phát triển đô thị thông minh

Trên thế giới, mô hình thành phố thông minh (smart city) đang bước sang giai đoạn mới, từ kết nối hạ tầng sang phân tích và ra quyết định dựa trên AI.

Khi AI trở thành “trái tim” của đô thị thông minh

Báo cáo “AI-Powered Cities of the Future” do ThoughtLab, Deloitte và NVIDIA công bố năm 2024 chỉ ra rằng 80% thành phố khảo sát đã ứng dụng AI trong ít nhất một lĩnh vực vận hành, từ điều hành giao thông, y tế, môi trường cho tới quản lý khẩn cấp.

Ở Việt Nam, chuyển đổi số đô thị được xác định là một trong ba trụ cột lớn của Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025 (Quyết định 749/QĐ-TTg). Hàng loạt địa phương như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng đã và đang thử nghiệm trung tâm điều hành thông minh (IOC), hệ thống giao thông và camera giám sát sử dụng AI để phát hiện sự cố, vi phạm và tối ưu lưu lượng.

Theo ông Phan Thanh Sơn - Chủ tịch Phát triển Kinh doanh (CBDO) tại FPT IS (FPT Information System), thuộc Tập đoàn FPT tại một diễn đàn về đô thị gần đây cho rằng: “AI không chỉ giúp chính quyền xử lý dữ liệu nhanh hơn, mà còn giúp người dân được phục vụ tốt hơn. Một đô thị thông minh không thể chỉ có hạ tầng số, nó phải có năng lực phân tích, dự đoán và phản ứng kịp thời với các vấn đề xã hội”.

Để hình thành “bộ não” cho đô thị, dữ liệu phải được thu thập, chuẩn hóa và phân tích theo thời gian thực. Tại FPT, chiến lược này được cụ thể hóa qua các nền tảng như FPT.AI, FPT Smart Cloud và FPT Smart Traffic, hệ sinh thái phục vụ phân tích hành vi, quản lý giao thông và vận hành tòa nhà thông minh.

Một công nghệ nổi bật là digital twin (bản sao số của thành phố), cho phép mô phỏng không gian đô thị, dòng xe, hệ thống điện nước, và dự đoán tác động của các kịch bản quy hoạch. Theo ông Sơn, Digital twin là cầu nối giữa thế giới vật lý và thế giới số. Khi có thể mô phỏng mọi hoạt động của thành phố, chúng ta sẽ biết điều gì nên và không nên xảy ra trước khi nó thực sự diễn ra.

Bên cạnh đó, edge AI, công nghệ xử lý dữ liệu ngay tại điểm phát sinh, giúp giảm độ trễ trong giám sát giao thông hay cảnh báo an ninh. “Không thể gửi toàn bộ dữ liệu về trung tâm để xử lý; chúng ta cần một hạ tầng thông minh ngay tại biên mạng, nơi máy học hoạt động tức thời,” ông Sơn chia sẻ.

Trên thực tế, AI đang tạo ra thay đổi rõ rệt trong từng mảng của thành phố. Trong giao thông, hệ thống phân tích dòng xe và tối ưu đèn tín hiệu theo thời gian thực giúp giảm 20–30% thời gian chờ tại các nút giao, theo thống kê của FPT IS tại một số địa phương thử nghiệm. Trong môi trường, cảm biến và mô hình AI giám sát chất lượng không khí, cảnh báo sớm ô nhiễm hoặc rò rỉ khí độc. Trong y tế đô thị, AI hỗ trợ phát hiện bệnh sớm qua hình ảnh, quản lý hồ sơ sức khỏe công dân và điều phối xe cấp cứu hiệu quả hơn.

“AI không thay con người, mà giúp chính quyền hành động thông minh hơn. Một đô thị bền vững không thể dựa vào phản ứng, mà phải dựa vào dự báo”, ông Sơn nhấn mạnh.

Thách thức với năng lực triển khai

Tuy nhiên, theo nhà lãnh đạo của FPT IS, AI không phải là “chiếc đũa thần”. “Nếu dữ liệu không sạch, không chuẩn, thì AI chỉ phán đoán sai với tốc độ nhanh hơn,” ông Sơn cảnh báo. Theo ông, rào cản lớn nhất hiện nay là thiếu chia sẻ dữ liệu giữa các sở, ban, ngành và chưa có cơ chế liên thông rõ ràng.

Một thách thức khác là niềm tin và đạo đức AI. Người dân lo ngại về quyền riêng tư và việc giám sát. “Chúng ta phải có khung quản trị AI có trách nhiệm, đặt người dân làm trung tâm. AI chỉ có ý nghĩa khi nó phục vụ con người, chứ không điều khiển con người”, ông Sơn nói.

Cùng với đó là bài toán tài chính và nhân lực. Để duy trì hệ thống đô thị thông minh, các thành phố cần đội ngũ kỹ sư dữ liệu, chuyên gia an ninh mạng và nhà hoạch định chính sách hiểu công nghệ. “Không thể có thành phố thông minh nếu thiếu con người thông minh vận hành nó,” ông Sơn khẳng định.

Các chuyên gia cũng cho rằng Việt Nam cần triển khai theo mô hình “thử nghiệm – đo lường – nhân rộng”. Thay vì xây dựng cùng lúc trên diện rộng, nên tập trung vào các thành phố tiên phong như Đà Nẵng, Bình Dương, Thủ Đức để kiểm chứng hiệu quả, sau đó chuẩn hóa mô hình dữ liệu đô thị chung.

Ông Sơn đề xuất: “Chính quyền nên đóng vai trò nhà đầu tư hạ tầng dữ liệu, còn doanh nghiệp công nghệ sẽ là người vận hành, sáng tạo và cung cấp dịch vụ. Mô hình hợp tác công – tư (PPP) là chìa khóa để mở đường”. Một chiến lược khác là đào tạo nhân lực địa phương. FPT IS hiện đang hợp tác với nhiều trường đại học để phát triển chương trình kỹ sư dữ liệu đô thị, giúp các địa phương tự chủ hơn trong triển khai.

Nhìn chung, nếu coi hạ tầng vật lý là “xương sống”, thì AI chính là bộ não của đô thị thông minh, nơi mỗi quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và dự báo. Với sự phát triển nhanh của công nghệ và chính sách chuyển đổi số mạnh mẽ, Việt Nam đang đứng trước cơ hội để bứt phá.