Từ mục tiêu AI đến bài toán sát sườn
AI trong quản lý đô thị là việc dùng thuật toán phân tích dữ liệu để hỗ trợ chính quyền nhận biết rủi ro, xử lý công việc và cung cấp dịch vụ công tốt hơn cho người dân. Sáng 5/11, Cần Thơ tổ chức hội thảo về khoa học, công nghệ và ứng dụng AI, nêu các hướng triển khai từ giám sát sạt lở, quản lý đất đai đến xây dựng chính quyền số. Định hướng này có giá trị khi bắt đầu từ những vấn đề người dân đang chịu ảnh hưởng trực tiếp, thay vì chạy theo công nghệ như một mục tiêu tự thân. Thành phố đặt mục tiêu giai đoạn 2026-2030 trở thành trung tâm phát triển và ứng dụng AI của vùng Đồng bằng sông Cửu Long, đồng thời muốn hoàn thiện dữ liệu dùng chung, đưa trợ lý AI đến cán bộ và mở rộng dịch vụ công có AI hỗ trợ. Nhưng tuyên bố tham vọng chỉ có ý nghĩa nếu các hệ thống giải quyết được việc cụ thể, đo được kết quả và duy trì được trong hoạt động thường ngày.
AI giám sát sạt lở: ưu tiên đúng, nhưng không thể chỉ nhìn từ trên cao
Sạt lở là phép thử cấp thiết nhất cho AI Cần Thơ. Đầu năm 2026, thành phố có hơn 272 điểm sạt lở, dài khoảng 34,4 km; 207 điểm, tương ứng khoảng 17,7 km, chưa được bố trí vốn gia cố. Trong bối cảnh nguồn lực hạn chế, AI giám sát sạt lở có thể giúp cơ quan chức năng xếp hạng nơi cần khảo sát, cảnh báo và xử lý trước. Đề xuất tại hội thảo là dùng thiết bị bay không người lái khảo sát định kỳ, dựng mô hình địa hình ba chiều, rồi so sánh dữ liệu để phát hiện biến động và lập bản đồ nguy cơ. Tuy nhiên, ảnh bay chủ yếu cho thấy bề mặt; đánh giá đáng tin cậy vẫn cần dữ liệu địa chất, thủy văn và đo sâu lòng sông. Công nghệ nên hỗ trợ quyết định của chuyên gia, không thay thế khảo sát tại hiện trường hay các phương án bảo vệ người dân.
Đề xuất thí điểm trong sáu tháng tại một điểm nóng sạt lở rồi đánh giá khả năng nhân rộng là bước đi hợp lý, nhưng hiện mới là đề xuất tại hội thảo, chưa phải dự án đã được thành phố phê duyệt. Một thí điểm có ích cần công khai tiêu chí như độ chính xác, thời gian cảnh báo, mức độ phù hợp với kiểm tra thực địa và việc thông tin có đến được người dân trong vùng nguy hiểm hay không. Nếu chỉ trình diễn bản đồ đẹp mà không rút ngắn thời gian phản ứng hoặc giúp chọn đúng điểm gia cố, AI chưa giải quyết bài toán địa phương.
AI quản lý đất đai và khoảng cách dữ liệu
Quy mô công việc đất đai khiến AI quản lý đất đai trở thành hướng ứng dụng đáng cân nhắc, nhưng cũng phơi bày điều kiện tiên quyết: dữ liệu phải đủ sạch và thống nhất. Theo tham luận tại hội thảo, Cần Thơ có khoảng 2 triệu thửa cần làm sạch, đồng bộ trước ngày 31/12/2026; năm 2027 dự kiến đo đạc, chỉnh lý khoảng 230.000 ha trên địa bàn 103 xã, phường. Doanh nghiệp đề xuất dùng thiết bị bay chụp ảnh, quét LiDAR để lập bản đồ, còn AI nhận diện ranh thửa, công trình, hiện trạng sử dụng và biến động. FPT cho biết giải pháp có thể giảm 70-80% khối lượng công việc ngoại nghiệp ở một số công đoạn; đây là ước tính của doanh nghiệp, cần được kiểm chứng bằng triển khai thực tế. Khi dữ liệu đầu vào sai hoặc không đồng nhất, tự động hóa có thể khiến sai lệch lan nhanh hơn chứ không giúp hồ sơ đáng tin cậy hơn.
Để AI quản lý đất đai vận hành được, thành phố cần quy định rõ cơ quan chịu trách nhiệm cập nhật, quy trình xác minh kết quả nhận diện và cách xử lý khi dữ liệu ảnh khác với hồ sơ pháp lý. Cán bộ phải có công cụ sửa lỗi và truy vết thay đổi, thay vì buộc phải chấp nhận kết quả do máy đưa ra. Đây cũng là cơ hội để giảm thao tác lặp lại, nhưng hiệu quả cần được đo bằng độ chính xác hồ sơ và thời gian xử lý, không chỉ bằng số giờ bay hay lượng dữ liệu thu thập.
Điều hành đô thị cần kết nối và năng lực thực thi
AI điều hành đô thị không bắt đầu từ một bảng điều khiển mới, mà từ khả năng kết nối dữ liệu và đưa thông tin vào đúng quy trình. AI bước đầu được dùng tại Trung tâm giám sát, điều hành thông minh để hỗ trợ an ninh trật tự, giao thông và tiếp nhận ý kiến người dân; một số xã, phường có Kiosk AI hướng dẫn thủ tục hành chính. Tuy vậy, hội thảo cũng nêu tình trạng dữ liệu giữa các lĩnh vực chưa đồng bộ, cán bộ còn mất thời gian nhập liệu và tổng hợp báo cáo thủ công. Khi Cần Thơ vận hành mô hình chính quyền địa phương hai cấp, yêu cầu kết nối dữ liệu và nâng cao năng lực điều hành ở cấp xã, phường càng rõ. Hệ thống mới phải kế thừa nền tảng thành phố đã đầu tư, tránh trùng lặp và phù hợp điều kiện từng địa phương.
Lãnh đạo thành phố nêu thách thức lớn nhất hiện nay không còn là thể chế mà là năng lực thực thi, đồng thời nhấn mạnh phải chuyển từ “có làm” sang “làm đến nơi đến chốn”, lấy sự hài lòng của người dân và doanh nghiệp làm thước đo. Nhận định đó chính là thước đo cho mọi dự án AI: phải có người vận hành, ngân sách duy trì, chuẩn dữ liệu, cơ chế bảo vệ thông tin và chỉ số đánh giá trước khi mở rộng. Cần Thơ có lý do để ưu tiên sạt lở, đất đai và dịch vụ đô thị; nhưng công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được kiểm nghiệm, tích hợp vào công việc thật và giúp người dân nhận được phản hồi tốt hơn. Từ định hướng đến vận hành, năng lực thực thi mới là cây cầu cần xây trước.
