Từ “đi tìm hư hỏng” đến quản lý hạ tầng chủ động bằng dữ liệu
UAV kiểm tra hạ tầng kết hợp mô hình AI phát hiện nguy cơ đường bộ là cách tiếp cận mới cho quản lý và bảo trì công trình giao thông, trong đó thiết bị bay, xe khảo sát và phần mềm phân tích tự động liên tục thu thập, xử lý dữ liệu hiện trạng đường, cầu, taluy, sạt lở, giúp cơ quan quản lý chuyển từ kiểm tra thủ công rời rạc sang giám sát số hóa, cảnh báo sớm nguy cơ mất an toàn cho người và phương tiện trên diện rộng. Việc chuyển dịch này không chỉ mang tính công nghệ, mà là lựa chọn mang tính sống còn trong bối cảnh mạng lưới hạ tầng ngày càng lớn, địa hình phức tạp và rủi ro thiên tai gia tăng. Điểm đáng nói là ngành đường bộ đang chủ ý rời bỏ tư duy bị động “đợi hư rồi sửa”. Khi mặt đường bắt đầu xuất hiện vết nứt, hằn lún, độ gồ ghề tăng, hay cầu, taluy có dấu hiệu bất thường, mỗi chậm trễ đều là thêm một phần rủi ro cho người tham gia giao thông. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các đợt khảo sát thủ công tốn thời gian và nhân lực, công nghệ quản lý hạ tầng mới đặt dữ liệu thời gian thực ở trung tâm, để quyết định sửa chữa và phòng ngừa dựa trên bằng chứng chứ không dựa trên trực giác.
UAV + AI trên đường bộ: biến hình ảnh thành cảnh báo nguy cơ
Trên mạng lưới quốc lộ, bước ngoặt diễn ra từ giữa tháng 8 khi Khu Quản lý đường bộ I phối hợp với Trung tâm Kỹ thuật và Công nghệ đường bộ phía Bắc đưa xe khảo sát chuyên dụng và UAV vào thu thập dữ liệu hiện trạng mặt đường, cầu trên tuyến đường Hồ Chí Minh. Đây không phải là màn trình diễn thiết bị mới, mà là thử nghiệm một mô hình quản lý hoàn toàn khác: mọi vết nứt, chỗ lún, biến dạng hình học mặt đường đều được ghi nhận, định vị và đưa vào hệ thống số. Theo ông Lê Văn Thanh, Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật và Công nghệ đường bộ phía Bắc, xe khảo sát dữ liệu mặt đường là công nghệ hiện đại do đơn vị nghiên cứu, làm chủ, giúp ghi nhận chi tiết hiện trạng mặt đường và là nền tảng cho chuyển đổi số ngành đường bộ. Quan trọng hơn, UAV mở rộng tầm “nhìn” đến những vị trí con người khó tiếp cận an toàn: mố trụ cầu, mái taluy dốc, khu vực có nguy cơ sạt lở. Trung tâm đang xây dựng mô hình AI để phân tích dữ liệu cầu, nhận diện các dạng hư hỏng và đánh giá nguy cơ sự cố, cho phép hệ thống tự động phát hiện những điểm bất thường cần kiểm tra sâu hơn. Cách làm này trực tiếp giảm phụ thuộc vào việc đưa người vào vị trí nguy hiểm, biến mỗi chuyến bay UAV thành một đợt khám tổng quát cho hạ tầng.
Từ kiểm tra thủ công sang công nghệ quản lý hạ tầng dựa trên dữ liệu số
Cốt lõi của công nghệ quản lý hạ tầng không phải là chiếc drone hay chiếc xe khảo sát, mà là hệ sinh thái dữ liệu mà chúng tạo ra. Các thiết bị trên xe có thể đồng thời ghi nhận hình ảnh, vị trí, đặc điểm hình học và những chỉ số phản ánh tình trạng mặt đường; dữ liệu sau đó được xử lý, phân tích để phục vụ đánh giá hiện trạng và xây dựng phương án sửa chữa sát thực tế hơn. Điều này biến mỗi chuyến khảo sát thành một lần cập nhật bản đồ sức khỏe của hệ thống đường bộ, thay vì các báo cáo rời rạc, chủ quan. Lợi ích cho người dân nằm ở chỗ: khi dữ liệu được cập nhật và phân tích liên tục, cơ quan quản lý có thể xác định chính xác hơn vị trí cần ưu tiên sửa chữa, theo dõi diễn biến xuống cấp và chủ động phòng ngừa nguy cơ mất an toàn. Đối với các khu vực có nguy cơ sạt lở, dữ liệu UAV trở thành cơ sở để đánh giá hiện trạng và đưa ra giải pháp phòng ngừa rủi ro thiên tai đối với công trình và người tham gia giao thông. Đây là bước chuyển từ phương thức khảo sát, kiểm tra trực tiếp sang quản lý và bảo trì dựa trên dữ liệu số, nơi mỗi mét đường, mỗi cây cầu đều có “hồ sơ số” được cập nhật thường xuyên.
Drone và camera nhiệt trên lưới điện: phát hiện sớm sự cố, bảo vệ độ tin cậy cung cấp điện
Trong ngành điện, công nghệ cũng đang đẩy công tác kiểm tra thoát khỏi mô hình “cày địa hình” thủ công. Với phạm vi quản lý rộng, địa hình chủ yếu đồi núi, nhiều đường dây đi qua rừng sâu, dốc cao, sông suối, việc kiểm tra thủ công khiến thời gian, công sức và rủi ro cho công nhân tăng mạnh. Trong bối cảnh đó, drone bảo trì lưới điện trở thành công cụ thay đổi cuộc chơi: thiết bị bay tiếp cận nhanh các vị trí khó tới, giúp quan sát và ghi nhận hiện trạng hành lang tuyến, phát hiện sớm cây cối có nguy cơ vi phạm khoảng cách an toàn, độ võng bất thường của dây dẫn, dấu hiệu hư hỏng phụ kiện trên cột. Song song với kiểm tra đường dây, công ty điện lực Điện Biên duy trì kiểm tra định kỳ tại trạm biến áp, sử dụng camera nhiệt hồng ngoại để soi tủ điện, điểm đấu nối và thiết bị. Thông qua ảnh nhiệt, kỹ thuật viên nhận diện sớm những điểm phát nhiệt bất thường – dấu hiệu tiếp xúc kém, quá tải hay nguy cơ hỏng thiết bị – từ đó xử lý trước khi sự cố xảy ra, hạn chế rủi ro mất điện diện rộng. Sự kết hợp drone, camera nhiệt và thiết bị thử nghiệm hiện đại đang biến phương thức kiểm tra kỹ thuật và quản lý vận hành trở nên chủ động, chính xác và an toàn hơn, nâng độ tin cậy cung cấp điện, phục vụ tốt hơn nhu cầu của khách hàng và phát triển kinh tế – xã hội địa phương.
Lộ trình mở rộng toàn quốc: công nghệ phải đi kèm năng lực và trách nhiệm
Đáng chú ý, các sáng kiến UAV kiểm tra hạ tầng và AI phát hiện nguy cơ đường bộ không dừng ở vài dự án thí điểm. Theo ông Lê Văn Thanh, trong quý III/2026, xe khảo sát dữ liệu mặt đường sẽ được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ của Cục Đường bộ Việt Nam; sau đó, công nghệ dự kiến được phối hợp triển khai tại các địa phương, hướng tới áp dụng rộng rãi trên phạm vi cả nước trong những tháng đầu năm 2027. Mục tiêu cốt lõi là từng bước số hóa toàn bộ hệ thống đường bộ do Cục quản lý, đưa về một hệ thống dữ liệu tập trung. Trong ngành điện, việc Điện Biên Power Company thúc đẩy ứng dụng drone, camera nhiệt và thiết bị hiện đại là một phần của lộ trình chuyển đổi số quản lý vận hành, hướng tới phương thức quản lý hiện đại và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Câu hỏi không còn là “có nên dùng công nghệ hay không”, mà là: chúng ta có sẵn sàng đầu tư vào năng lực đọc hiểu dữ liệu, bảo dưỡng thiết bị và đặc biệt là trách nhiệm sử dụng những cảnh báo sớm để hành động kịp thời hay không. Công nghệ đã mở cánh cửa sang một cách bảo trì hạ tầng an toàn, thông minh hơn; phần còn lại thuộc về quyết tâm quản lý và khả năng biến dữ liệu thành quyết định cụ thể.
