Đặt hàng AI từ những vấn đề người dân gặp mỗi ngày
AI quản lý đô thị là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cùng dữ liệu và cảm biến để theo dõi hạ tầng, dự báo rủi ro và hỗ trợ cơ quan chức năng ra quyết định trong các dịch vụ thành phố. Giá trị của cách làm này nên được đo bằng việc người dân bớt chờ đợi, đi lại an toàn hơn và nhận cảnh báo kịp thời, không phải bằng số lượng công nghệ được mua sắm.
Ngày 26-10, tại tọa đàm về hệ sinh thái công nghệ cho hạ tầng AI ở TP.HCM, ông Nguyễn Tuấn Huy, Phó Trưởng ban Công nghệ Tổng Công ty Viễn thông MobiFone, đề xuất thành phố đặt hàng doanh nghiệp giải quyết các bài toán ngập nước, ùn tắc và giám sát môi trường. Đây là hướng đi đáng ủng hộ: giao nhiệm vụ cụ thể có thể kéo giải pháp ra khỏi phòng thử nghiệm và buộc các bên chứng minh hiệu quả trong vận hành.
Nhưng đặt hàng không nên biến thành danh sách thiết bị hay dự án trình diễn. Thành phố cần xác định trước khu vực, nhóm người chịu ảnh hưởng và kết quả cần đạt; nếu không, AI có thể tạo thêm màn hình theo dõi mà chưa làm đường bớt ngập hay chuyến xe bớt chậm.
AI giao thông và chống ngập cần nhìn chung một bức tranh
Kinh nghiệm được nêu tại tọa đàm cho thấy camera AI có thể hỗ trợ điều tiết giao thông, xử lý vi phạm và truy tìm đối tượng. Tại Hà Nội, hệ thống được MobiFone triển khai giúp rút thời gian truy xuất hình ảnh từ khoảng năm ngày xuống còn ba giờ, giảm 97,5%. Con số này cho thấy AI giao thông có thể cải thiện tốc độ xử lý công việc; lợi ích với người dân sẽ rõ hơn nếu dữ liệu còn giúp giảm ùn tắc và tăng an toàn.
Với AI chống ngập, điểm đáng chú ý không chỉ là dự báo mưa mà còn là khả năng nối dữ liệu địa lý, mô hình công trình và thông tin thoát nước để mô phỏng phương án vận hành máy bơm, van nước. Mô hình song sinh số ở Long Cương, Thâm Quyến, được giới thiệu với khoảng 310 lớp dữ liệu mô phỏng 13.000 tòa nhà và hạ tầng kỹ thuật.
Khi camera phát hiện dòng xe ùn lại, cảm biến mực nước có thể giúp xác định liệu ngập cục bộ có phải nguyên nhân, từ đó phối hợp điều tiết giao thông và xử lý nước thay vì để hai cơ quan giải quyết riêng rẽ. Cảnh báo nhắm đúng khu dân cư thấp trũng cũng có thể giúp người dân chuẩn bị sớm hơn khi mưa lớn.
Dữ liệu đô thị phải được chia sẻ có trách nhiệm
Điểm nghẽn khó hơn thuật toán là dữ liệu đô thị đang nằm ở nhiều đơn vị công và tư. Nếu dữ liệu camera, bản đồ, thoát nước, giao thông và môi trường không chính xác, cập nhật kịp thời hoặc không thể kết nối, hệ thống AI sẽ đưa ra khuyến nghị thiếu căn cứ. Vì thế, chia sẻ dữ liệu công-tư minh bạch và hiệu quả là điều kiện để tránh các “ốc đảo” thông tin.
Cơ chế phân vai cần rõ: Nhà nước xác định nhu cầu và tạo khuôn khổ đầu tư; doanh nghiệp nghiên cứu, phát triển rồi triển khai giải pháp. Thành phố cũng cần quy định quyền truy cập, bảo vệ thông tin cá nhân, trách nhiệm khi dữ liệu sai và cách đánh giá kết quả. Không có những nguyên tắc ấy, chia sẻ dữ liệu dễ vướng ngại, còn hệ thống vận hành có thể thiếu tin cậy.
Các đề xuất tại tọa đàm hướng tới đầu tư đồng bộ hạ tầng tính toán, nền tảng AI dùng chung, bản đồ số, camera thông minh và cảm biến Internet vạn vật. Đó nên là lộ trình theo từng bài toán và địa bàn, không phải lý do để triển khai đồng loạt trước khi dữ liệu và quy trình phối hợp sẵn sàng.
Thử nghiệm có mục tiêu, tính đủ vốn và tác động xanh
TP.HCM không nên chạy theo mô hình AI mới nhất chỉ vì công nghệ đang thay đổi nhanh. Đại diện Trung tâm Chuyển đổi số thành phố nhấn mạnh cần cân nhắc đồng thời tốc độ triển khai, tài chính và quy định quản lý, thay vì theo đuổi công nghệ bằng mọi giá. Cách thận trọng hơn là chọn vấn đề cụ thể, đặt chỉ số đo được rồi thử nghiệm ở phạm vi đủ nhỏ để điều chỉnh.
Mỗi dự án cần chứng minh hiệu quả so với chi phí vận hành, năng lực nhân sự và yêu cầu hạ tầng, trước khi mở rộng. Các địa phương nên bắt đầu bằng mục tiêu cụ thể, đo lường được và đánh giá hiệu quả đầu tư trước khi phân bổ ngân sách. Nguồn vốn, chính sách mua sắm và khả năng duy trì hệ thống sau giai đoạn thí điểm đều phải được tính từ đầu.
Thành phố cũng cần đưa tác động môi trường vào quyết định: hạ tầng tính toán tiêu thụ năng lượng và cần làm mát, trong khi chuyển đổi AI được đặt song song với chuyển đổi xanh. Bước tiếp theo nên là chọn các điểm nóng ngập, ùn tắc hoặc ô nhiễm để triển khai giải pháp có thời hạn, công khai kết quả rồi mới mở rộng. AI chỉ đáng đầu tư khi giúp dịch vụ đô thị tốt lên một cách kiểm chứng được.
