Từ giám sát vi phạm đến quản trị giao thông bằng dữ liệu
Hệ thống camera AI giao thông là mạng lưới camera được kết nối với trung tâm điều khiển tập trung, sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để nhận diện vi phạm, theo dõi dòng phương tiện, phát hiện ùn tắc thời gian thực và cung cấp dữ liệu dòng xe phục vụ quy hoạch, điều hành giao thông một cách linh hoạt trong đô thị hiện đại. Hà Nội đang đi nhanh trên con đường này: thay vì chỉ "soi" lỗi người đi đường, thành phố đặt mục tiêu dùng dữ liệu để hiểu cách đô thị vận hành, rồi điều chỉnh tổ chức giao thông theo nhu cầu thực. Việc triển khai tới 21.671 camera AI trên 993 tuyến đường, phố chính nội đô và 3.129 vị trí, nút giao chưa có đèn tín hiệu cho thấy tham vọng rõ ràng: giao thông phải được điều khiển bằng dữ liệu, không phải bằng trực giác.
Trung tâm điều khiển tập trung: Nơi dữ liệu camera trở thành quyết định
Ở Trung tâm điều khiển giao thông Hà Nội, hàng loạt màn hình liên tục hiển thị hình ảnh từ các tuyến đường, nút giao và cầu trọng điểm theo thời gian thực. Đây không chỉ là phòng giám sát mà là "bộ não" điều khiển giao thông Hà Nội. Khi một xe thư báo gặp sự cố, dừng giữa làn trên cầu Thanh Trì trong lúc mật độ phương tiện rất lớn, hệ thống camera AI lập tức phát cảnh báo; cán bộ trực nhanh chóng thông tin cho Đội CSGT địa bàn, vài phút sau lực lượng có mặt, phân luồng và giải tỏa, xe tiếp tục di chuyển, giao thông được bảo đảm. Câu chuyện này cho thấy trung tâm điều khiển tập trung không chỉ quan sát mà trực tiếp rút ngắn thời gian phản ứng, giảm khả năng ùn tắc kéo dài. Việc vận hành 24/24 giờ cho phép phát hiện ùn ứ, sự cố, tình huống bất thường để đánh giá mức độ ảnh hưởng và phối hợp điều tiết, phân luồng ngay lập tức.
AI can thiệp vào đèn tín hiệu và làn sóng xanh như thế nào?
Điểm đáng chú ý trong điều khiển giao thông Hà Nội là camera AI không đứng riêng lẻ; dữ liệu hình ảnh được sử dụng để điều chỉnh đèn tín hiệu tại 564 nút giao và duy trì 23 tuyến làn sóng xanh trên các trục chính như Hàng Bông, Bà Triệu, Ngô Quyền, Trần Hưng Đạo, Võ Chí Công, Hoàng Quốc Việt, Âu Cơ - An Dương Vương, Trần Duy Hưng, Cổ Linh, Phạm Văn Đồng…. Đây là bước chuyển từ điều khiển theo chu kỳ cố định sang điều khiển theo trạng thái thực tế. Khi mật độ phương tiện thay đổi hoặc xuất hiện nguy cơ ùn tắc, dữ liệu từ camera AI giao thông cho phép lực lượng chức năng điều chỉnh thời lượng đèn, tổ chức phân luồng, gửi thông tin lên bảng LED điện tử để người dân chủ động lựa chọn lộ trình. Nói cách khác, làn sóng xanh không còn là khái niệm mang tính khẩu hiệu mà là kết quả của sự phối hợp giữa cảm biến trên đường, trung tâm điều khiển tập trung và quyết định dựa trên dữ liệu dòng xe.
Từ nhìn mật độ đến đọc được nhu cầu đi lại bằng ma trận O-D
Tuy nhiên, nếu chỉ dừng ở việc biết tuyến nào đông, tuyến nào vắng, Hà Nội mới giải được nửa bài toán. Quy hoạch viên cần hiểu các dòng di chuyển: phương tiện đến từ đâu, đi về đâu, lặp lại vào khung giờ nào, biến động ra sao trong ngày. Hệ thống Quản lý nhu cầu giao thông trong hệ sinh thái Viettel ITS được phát triển chính để trả lời bốn câu hỏi: có bao nhiêu chuyến đi, xuất phát từ đâu, đến đâu và diễn ra vào thời điểm nào. Năm 2026, Version 1 của phân hệ này hoàn thành với ma trận O-D (Origin–Destination) là công nghệ lõi. Mỗi ô trong ma trận thể hiện số chuyến đi từ một khu vực nguồn sang một khu vực đích trong một khoảng thời gian xác định, cho phép vẽ bức tranh các luồng di chuyển chính của đô thị: luồng nào lớn, luồng nào nhỏ, nhu cầu thay đổi theo thời điểm. Dữ liệu dòng xe được tổng hợp từ camera, GPS, thẻ vé điện tử… rồi trực quan hóa trên bản đồ, chuyển giao thông từ trực giác sang phân tích định lượng.
Tại sao phải làm ngay và bước tiếp theo là gì?
Việc đẩy mạnh camera AI giao thông và điều hành bằng dữ liệu không phải trào lưu công nghệ, mà là cách cụ thể hóa yêu cầu đưa khoa học, công nghệ và chuyển đổi số vào giải quyết vấn đề thực tiễn quản lý giao thông. Trước đây, xây dựng ma trận O-D ở Việt Nam chủ yếu dựa vào khảo sát trực tiếp tại hộ gia đình, văn phòng, khu dân cư, bến xe; cách làm này tốn nhân lực, chi phí, phạm vi hạn chế và chỉ phản ánh nhu cầu tại thời điểm khảo sát. Nay, khi camera, trung tâm điều hành, hệ thống đèn tín hiệu và dữ liệu được kết nối, công nghệ không chỉ ghi nhận những gì đã xảy ra mà còn nhận diện nguy cơ, theo dõi diễn biến và chủ động tổ chức giao thông. Mục tiêu đặt ra là trước ngày 31/12/2026 hoàn thành hạ tầng truyền dẫn, xây lắp và thiết bị ngoại vi để sẵn sàng đưa hệ thống vào khai thác. Nếu hoàn thành đúng tiến độ, người dân có quyền kỳ vọng một thành phố nơi ùn tắc được dự báo trước khi xảy ra, và quyết định quy hoạch được làm trên dữ liệu thay vì cảm tính. Từ nền tảng này, Viettel ITS đã mở rộng nghiên cứu sang các bài toán khác của đô thị, báo hiệu một tương lai nơi dữ liệu giao thông là trục xương sống của quản trị đô thị thông minh chứ không chỉ là phụ trợ cho xử phạt.
