AI sẽ tái định hình giao thông và logistics Việt Nam

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong cách con người di chuyển và cách toàn bộ hệ sinh thái giao thông Việt Nam vận hành, thông qua việc ứng dụng sâu rộng tại các trung tâm điều hành giao thông, doanh nghiệp logistic...

Toà cảnh hội thảo “Di chuyển, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xã hội: Củng cố tương lai lĩnh vực giao thông vận tải tại Việt Nam”.

Ngày 21/5, Hội Khoa học Kinh tế Việt Nam (VEA), VnEconomy và Viện Nghiên cứu Công nghệ vì Cộng đồng (TFGI), cùng phối hợp chuyên môn với Viện Nghiên cứu Chính sách và Chiến lược (IPSS), tổ chức hội thảo “Di chuyển, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xã hội: Củng cố tương lai lĩnh vực giao thông vận tải tại Việt Nam”.

Tại hội thảo, ông Nguyễn Anh Dương, Trưởng phòng Nghiên cứu tổng hợp và hội nhập quốc tế của IPSS, cho rằng AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ giao thông, mà đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong cách con người di chuyển cũng như cách toàn bộ hệ sinh thái giao thông – logistics vận hành.

Theo ông Dương, ứng dụng AI trong giao thông hiện nay đang phát triển nhanh, đặc biệt tại các trung tâm điều hành giao thông thông minh. Hệ thống camera tích hợp AI được triển khai với quy mô ngày càng lớn.

Riêng tại Hà Nội, theo số liệu công bố gần đây, đến năm 2025 thành phố đã lắp đặt hơn 1.800 camera AI phục vụ giao thông và an ninh trật tự. Dự kiến trong năm nay, Hà Nội sẽ tiếp tục lắp thêm hơn 2.100 camera AI nữa.

AI hiện đã tham gia vào nhiều hoạt động như phát hiện và xử lý vi phạm giao thông, bao gồm vượt đèn đỏ, đi sai làn hay dừng đỗ sai quy định. Tuy nhiên, theo ông Dương, kỳ vọng của người dân hiện không chỉ dừng ở việc xử phạt.

“Người dân còn kỳ vọng AI có thể hỗ trợ phát hiện các tình huống bất thường như tai nạn, vật cản trên đường, cháy nổ hay các sự cố ảnh hưởng đến an toàn giao thông. Đây sẽ là hướng ứng dụng rất tiềm năng của camera AI trong thời gian tới”, ông nói.

Nhiều lợi ích thực tế từ AI trong giao thông đã bắt đầu được ghi nhận rõ rệt. Một trong những hiệu quả đáng chú ý nhất là cải thiện lưu lượng giao thông và giảm ùn tắc. Theo các báo cáo của Hà Nội, tại một số tuyến đường ứng dụng AI để điều tiết giao thông, thời gian di chuyển có thể giảm tới 30%, trong khi lưu lượng phương tiện tăng khoảng 13%.

Theo số liệu được công bố, chỉ trong tháng đầu triển khai hệ thống AI tại Hà Nội, số vụ vi phạm đủ điều kiện xử phạt hành chính đã vượt 6.300 trường hợp. Tại TP.HCM, sau một tháng triển khai, con số này cũng đạt hơn 3.000 trường hợp.

Trong bối cảnh Việt Nam đã đưa ra cam kết tại COP26 năm 2021 về mục tiêu phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050, giao thông xanh trở thành một lĩnh vực chuyển đổi rất quan trọng. Và để thúc đẩy quá trình chuyển đổi xanh đó, ông Dương nhấn mạnh vai trò của công nghệ số và AI là không thể thiếu.

Ông Nguyễn Anh Dương, Trưởng phòng Nghiên cứu tổng hợp và hội nhập quốc tế của IPSS. 

Dù vậy, ông Dương cho rằng để phát triển giao thông thông minh dựa trên AI, yếu tố cốt lõi vẫn là dữ liệu. Hiện dữ liệu giao thông và logistics đang phân tán ở nhiều cơ quan khác nhau. 

“Chúng ta đã có nhiều quy định về chia sẻ dữ liệu, nhưng trên thực tế bài toán liên thông dữ liệu vẫn là thách thức rất lớn. Nếu không có dữ liệu đủ lớn, đủ sạch và đủ khả năng kết nối thì rất khó phát triển các hệ thống AI hiệu quả”, ông Dương nhận định.

Bên cạnh đó là sự chênh lệch giữa các địa phương trong năng lực triển khai AI và hạ tầng số. Hiện Hà Nội và TP.HCM vẫn là hai địa phương đi nhanh nhất, trong khi nhiều đô thị khác còn gặp khó khăn do thiếu nguồn lực tài chính, hạ tầng công nghệ và nhân lực.

Một thách thức lớn khác là chi phí đầu tư. Người dùng cá nhân có thể cảm thấy AI “rẻ” hoặc thậm chí miễn phí. Nhưng với doanh nghiệp vận tải, logistics hay quản lý giao thông đô thị, AI lại là bài toán đầu tư rất lớn.

Chi phí không chỉ nằm ở camera AI hay trung tâm điều hành, mà còn bao gồm hạ tầng dữ liệu, máy chủ, nền tảng phần mềm, nhân lực, đào tạo và vận hành hệ thống.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, quá trình chuyển đổi sang mô hình vận hành dựa trên AI càng khó khăn hơn khi họ phải đồng thời đầu tư thiết bị, thay đổi quy trình quản trị và tích hợp dữ liệu.

“Bài toán hiện nay không chỉ là phát triển công nghệ AI, mà còn là làm sao để doanh nghiệp có thể tiếp cận và ứng dụng AI với chi phí phù hợp và hiệu quả đủ lớn để tạo động lực chuyển đổi”, ông nói.

Về chính sách, ông Dương đánh giá Việt Nam đã có hệ thống định hướng tương đối đầy đủ cho phát triển AI và giao thông thông minh, với nhiều quyết định và chiến lược được ban hành trong những năm gần đây.

Tuy nhiên, ông cho rằng một khái niệm quan trọng vẫn chưa được nhắc đến nhiều là AIoT – sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật. Điểm khác biệt của AIoT là dữ liệu không cần phải truyền toàn bộ về trung tâm xử lý như mô hình truyền thống. Một phần dữ liệu có thể được xử lý ngay tại thiết bị hoặc nơi phát sinh dữ liệu, sau đó mới gửi các dữ liệu cần thiết về trung tâm điều hành.

“Đây sẽ là hướng đi rất quan trọng đối với giao thông thông minh trong tương lai”, ông Dương nhận định. Từ thực tế trên, đại diện IPSS đề xuất một số nhóm giải pháp trọng tâm.

Đầu tiên là xây dựng nền tảng dữ liệu di chuyển tích hợp và liên thông, xử lý tình trạng phân mảnh dữ liệu giữa các cơ quan, đồng thời tăng khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực tại phương tiện, cảng biển, kho bãi hay nút giao thông.

Bên cạnh đó, cần hỗ trợ các đô thị nhỏ và các địa phương ngoài Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh trong quá trình ứng dụng AI phục vụ giao thông thông minh, thay vì để quá trình chuyển đổi số chỉ tập trung ở hai đô thị lớn.

Ông Dương cũng đề xuất xây dựng các hành lang logistics dựa trên nền tảng AI nhằm tối ưu luồng vận chuyển, giảm chi phí logistics và tăng hiệu quả kết nối trong chuỗi cung ứng.

Cuối cùng là hoàn thiện hành lang pháp lý cho các mô hình di chuyển mới dựa trên AI như giao hàng không người lái, phương tiện tự hành hay các hệ thống vận tải thông minh, qua đó tạo điều kiện để doanh nghiệp triển khai thử nghiệm và mở rộng ứng dụng trong thực tế.