Câu chuyện nông nghiệp hôm nay

Ứng dụng AI giúp Hà Nội quản lý đô thị

Tại phiên tọa đàm “Từ năng lực tính toán đến giá trị kinh tế: Hệ sinh thái công nghệ cho hạ tầng AI”, diễn ra trong khuôn khổ Ngày Đổi mới sáng tạo mở (Open Innovation Day 2026), ông Nguyễn Tuấn Huy, Phó Ban Công nghệ, Tổng Công ty Viễn thông MobiFone đã chia sẻ về những ứng dụng AI trong quản lý đô thị tại Hà Nội.

Theo ông Huy, trước đây, trong các vụ việc liên quan đến vi phạm pháp luật, việc truy xuất hình ảnh từ camera của người dân để tìm kiếm đối tượng nghi vấn có thể mất khoảng 5 ngày. Còn hiện tại với sự hỗ trợ của camera AI, thời gian này có thể rút ngắn xuống còn khoảng 3 giờ, ngay cả khi đối tượng che mặt hoặc che biển số phương tiện.

MobiFone cũng đã thử nghiệm thiết bị bay không người lái (drone) tại khu vực Hồ Tây để giám sát tình trạng đỗ xe trái quy định, lấn chiếm lòng đường, vỉa hè. Thiết bị có thể phát loa thông báo, hỗ trợ lực lượng công an xử lý vi phạm.

Đáng chú ý, bên cạnh khả năng nhận diện hình ảnh, AI còn có thể kết nối dữ liệu từ camera, cảm biến và các hệ thống hạ tầng kỹ thuật để phục vụ phân tích, điều hành đô thị.

Dẫn chứng từ chuyến khảo sát tại Thâm Quyến (Trung Quốc), ông Huy cho biết chính quyền quận Long Cương đã ứng dụng hệ thống đô thị số song sinh (Digital Twin) với khoảng 310 lớp dữ liệu, có khả năng mô phỏng khoảng 13.000 tòa nhà cùng các hệ thống hạ tầng kỹ thuật.

Mức độ ứng dụng công nghệ tại đây rất chi tiết, đến mức hệ thống camera kết hợp AI có thể phát hiện cả chuột chết trong khu vực bếp ăn. Thông qua phân tích hình ảnh, cơ quan quản lý có thể nhận diện những dấu hiệu bất thường về vệ sinh an toàn thực phẩm tại các cơ sở kinh doanh ăn uống.

Không chỉ giám sát vệ sinh thực phẩm, hệ thống Digital Twin còn cho phép mô phỏng hoạt động của các tòa nhà, hệ thống điện, điều hòa và thoát nước. Trong trường hợp xuất hiện mưa lớn, công nghệ có thể mô phỏng các tình huống ngập úng, cung cấp dữ liệu để cơ quan quản lý tính toán phương án điều tiết van và máy bơm chống ngập.

Cụ thể, khi xảy ra ùn tắc giao thông, dữ liệu từ camera AI kết hợp với cảm biến đo mực nước có thể giúp xác định tình trạng ùn tắc có liên quan đến ngập úng cục bộ hay không.

Để thực hiện những chức năng này, nhà máy AI (AI Factory) đóng vai trò tập hợp, xử lý, làm sạch và gắn nhãn dữ liệu, huấn luyện mô hình, tiếp nhận thông tin phản hồi để tiếp tục hoàn thiện hệ thống.

Doanh nghiệp công nghệ cần được tạo điều kiện

Dù công nghệ có thể giải quyết nhiều vấn đề trong quản lý đô thị, việc đưa các giải pháp từ nghiên cứu, thử nghiệm vào ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức. “Chúng ta thử nghiệm, làm trong phòng thí nghiệm rất tốt nhưng đưa vào thực tế thì lại không đưa vào được”, ông Huy nhận xét.

Từ kinh nghiệm triển khai tại Hà Nội, ông Huy dẫn chứng việc thành phố giao nhiệm vụ xây dựng hệ thống bản đồ số cho doanh nghiệp đổi mới sáng tạo, thay vì chỉ dừng ở nghiên cứu, thử nghiệm. Cách làm này vừa đáp ứng nhu cầu quản lý đô thị, vừa giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực công nghệ thông qua những nhiệm vụ cụ thể.

Việc chủ động xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ số và hệ thống thông tin địa lý (GIS) còn có ý nghĩa đối với bảo đảm an ninh, chủ quyền dữ liệu, hạn chế phụ thuộc vào các nền tảng nước ngoài.

Hay như tại Trung Quốc, mô hình hỗ trợ đổi mới sáng tạo không chỉ tập trung vào đầu tư hạ tầng mà còn tạo điều kiện để doanh nghiệp phát triển ứng dụng. Còn tại New Zealand, Nhà nước tham gia đầu tư vào doanh nghiệp đổi mới sáng tạo, đồng thời thuê chuyên gia hỗ trợ về tài chính, công nghệ, pháp lý và giao nhiệm vụ để doanh nghiệp triển khai.

Từ những kinh nghiệm trên, ông Huy nhấn mạnh vai trò phối hợp giữa Nhà nước, nhà khoa học và doanh nghiệp. Trong đó, TP.HCM có thể giao những bài toán cụ thể như chống ngập, giảm ùn tắc giao thông cho các doanh nghiệp đổi mới sáng tạo.

Tuy nhiên, phát triển đô thị thông minh đòi hỏi nguồn vốn đầu tư lớn và hạ tầng công nghệ đồng bộ, từ GPU, CPU, điện toán đám mây, nền tảng AI dùng chung đến đường truyền cáp quang, mạng 5G và camera AI.

Cùng với đó là các hệ thống cảm biến Internet vạn vật (IoT) phục vụ đo mực nước, nhiệt độ, chất lượng không khí, bụi mịn và những thông số môi trường khác. Dữ liệu từ các hệ thống này được tích hợp, xử lý trên nền tảng AI để hỗ trợ dự báo và điều hành đô thị.

Từ nhu cầu đầu tư lớn, ông Huy đề xuất mở rộng các hình thức huy động nguồn lực, đặc biệt là hợp tác công - tư (PPP).

Ngoài nguồn lực trong nước, ông đề cập Quỹ Urban Resilience Trust Fund của Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB) cùng các chương trình của UN-Habitat như những kênh TP.HCM có thể tìm kiếm cơ hội hợp tác để phát triển đô thị thông minh, tăng khả năng chống chịu trước biến đổi khí hậu.

MAI CA