Chiến lược thành phố thông minh AI của Hàn Quốc mở rộng khắp Đông Nam Á

Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng và Giao thông vận tải (MOLIT) Hàn Quốc mới đây đã công bố sáng kiến ​​này là một phần của chương trình Mạng lưới Thành phố K-City (K-City Network program) 2026, một khuôn khổ do chính phủ hỗ trợ được thiết kế không chỉ để xuất khẩu năng lực công nghệ của Hàn Quốc mà còn để định vị Hàn Quốc như một đối tác chiến lược toàn cầu trong quá trình chuyển đổi các thành phố đang đô thị hóa nhanh chóng.

Sáng kiến ​​này phản ánh một sự chuyển đổi rộng lớn hơn, trong đó các thành phố đang phát triển từ các mô hình dựa trên cơ sở hạ tầng sang các hệ thống vận hành đô thị thông minh được hỗ trợ bởi dữ liệu thời gian thực và AI.

Đây là một trong những ví dụ quan trọng nhất về ngoại giao đô thị dựa trên công nghệ và hợp tác đô thị quốc tế trong những năm gần đây của Hàn Quốc.

AI như hệ điều hành của thành phố hiện đại

Trong thập kỷ qua, Hàn Quốc đã nổi lên như một trong những quốc gia tiên tiến nhất thế giới trong việc triển khai cơ sở hạ tầng thành phố thông minh/đô thị thông minh (TPTM/ĐTTM), tích hợp AI, hệ thống cảm biến IoT, nền tảng dữ liệu thời gian thực, hệ sinh thái di động số và các công cụ quản lý đô thị dự đoán vào môi trường đô thị, đặc biệt là ở các thành phố như Seoul và Busan.

Việc quốc tế hóa chuyên môn này hiện phản ánh tham vọng chiến lược vượt ra ngoài việc xuất khẩu công nghệ, hướng tới việc tạo ra các mối quan hệ đối tác quản trị đô thị dài hạn có khả năng định hình thế hệ thành TPTM tiếp theo trên khắp châu Á.

Đông Nam Á được xem là một môi trường đặc biệt màu mỡ cho các sáng kiến ​​như vậy. Khu vực này đang trải qua một trong những quá trình đô thị hóa nhanh nhất thế giới, với các thành phố mở rộng với tốc độ phi thường, thường chịu áp lực đáng kể từ tắc nghẽn giao thông, căng thẳng môi trường, thiếu hụt cơ sở hạ tầng và những điểm yếu liên quan đến khí hậu.

Theo dự báo của các cơ quan phát triển đô thị quốc tế, dân số đô thị ở một số quốc gia ASEAN dự kiến ​​sẽ tiếp tục tăng đáng kể trong thập kỷ tới, làm tăng nhu cầu về hệ thống giao thông hiệu quả hơn, cơ sở hạ tầng kiên cường và các dịch vụ công cộng dựa trên dữ liệu.

Điều làm cho sáng kiến ​​này đặc biệt quan trọng là nó vượt ra khỏi thế hệ mô hình TPTM trước đây chủ yếu tập trung vào cơ sở hạ tầng vật chất và các dịch vụ số riêng lẻ. Cách tiếp cận mới ngày càng coi AI như lớp trí tuệ vận hành của chính thành phố, có khả năng liên tục phân tích điều kiện đô thị, dự đoán sự gián đoạn và phối hợp động các phản ứng trên nhiều lĩnh vực.

Sự phát triển này phản ánh một sự chuyển đổi rộng lớn hơn trong quản trị đô thị toàn cầu. Trong khi các dự án TPTM trước đây thường tập trung vào việc lắp đặt cảm biến, camera hoặc các nền tảng số độc lập, thế hệ hiện tại nhấn mạnh các hệ thống vận hành đô thị tích hợp, trong đó AI hoạt động như một công cụ hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa.

Về mặt thực tiễn, điều này có nghĩa là luồng giao thông, phản ứng khẩn cấp, hệ thống cấp nước, giám sát an toàn cấu trúc và thậm chí cả các quy trình quản lý thảm họa ngày càng có thể được quản lý thông qua các hệ sinh thái dữ liệu thời gian thực liên tục học hỏi từ hành vi của chính thành phố.

Đối với các thành phố đang phát triển nhanh chóng, sự chuyển đổi này đặc biệt có giá trị vì nó cho phép các cơ quan công quyền chuyển từ các mô hình quản trị phản ứng sang các hệ thống dự đoán và thích ứng. Thay vì phản ứng với tắc nghẽn sau khi nó đã xảy ra, hệ thống AI có thể dự báo trước tình trạng tắc nghẽn giao thông.

Thay vì chờ đợi sự cố về cấu trúc trong các tòa nhà cũ, hệ thống giám sát thông minh có thể phát hiện các kiểu rung động bất thường và đưa ra cảnh báo trước khi rủi ro leo thang.

Chuyển đổi giao thông đô thị tại Việt Nam và Philippines

Một trong những khía cạnh chiến lược quan trọng nhất của các dự án thí điểm nằm ở giao thông đô thị, vốn vẫn là một trong những thách thức cấp bách nhất tại các khu vực đô thị lớn ở Đông Nam Á.

Các dự án tại Việt Nam của Hàn Quốc sẽ giúp giới thiệu dịch vụ vận tải theo yêu cầu tại TP. Hồ Chí Minh và triển khai hệ thống điều khiển giao lộ thông minh dựa trên AI tại Cần Thơ để cải thiện lưu lượng giao thông.

Tại TP. Hồ Chí Minh, việc ứng dụng hệ thống giao thông đáp ứng nhu cầu dựa trên AI và dữ liệu lớn có thể trở thành mô hình thực tiễn để giải quyết một trong những vấn đề then chốt của các thành phố đang phát triển nhanh chóng: sự không phù hợp giữa giao thông công cộng theo tuyến cố định và nhu cầu di chuyển liên tục thay đổi.

Hệ thống giao thông đáp ứng nhu cầu (DRT) sử dụng thuật toán AI để tối ưu hóa tuyến đường một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu hành khách theo thời gian thực, điều kiện giao thông và hiệu quả dịch vụ. Thay vì chỉ dựa vào lịch trình cố định, các phương tiện có thể điều chỉnh tuyến đường và tần suất theo mô hình sử dụng thực tế.

Một ví dụ thực tiễn giúp minh họa tầm quan trọng của nó. Trong giờ cao điểm đi lại, một số khu vực có thể có sự tăng đột biến về nhu cầu do tập trung nhân viên văn phòng, lịch học hoặc hoạt động thương mại. Thông qua các mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu di chuyển trong quá khứ và hiện tại, hệ thống có thể tự động tăng tần suất dịch vụ, điều hướng lại phương tiện và giảm thiểu thời gian chờ đợi.

Trong môi trường đô thị lớn, điều này có thể tạo ra những cải tiến hoạt động có thể đo lường được. Các nghiên cứu từ các hệ thống giao thông thông minh tương tự ở châu Á và châu Âu đã chỉ ra rằng định tuyến động dựa trên AI có thể giảm thời gian chờ trung bình từ 20% - 35%, đồng thời cải thiện tỷ lệ sử dụng phương tiện và giảm thiểu sự kém hiệu quả trong vận hành.

Tương tự, tại Cần Thơ, việc sử dụng phát hiện bất thường bằng AI kết hợp với điều khiển giao thông thông minh mang lại một khía cạnh an toàn quan trọng, đặc biệt là tại các giao lộ phức tạp nơi nguy cơ tai nạn thường tập trung.

Trong khi đó, tại Bacoor, Philippines, quản lý giao thông thời gian thực bằng AI và tối ưu hóa đèn giao thông có thể cải thiện đáng kể lưu thông đô thị. Hệ thống điều khiển tín hiệu giao thông thích ứng đã chứng minh được những cải tiến hiệu suất đáng kể trong nhiều dự án thí điểm quốc tế, trong một số trường hợp giảm thời gian chờ trung bình tại giao lộ từ 15% - 30%.

Penang và sự trỗi dậy của trí tuệ đô thị hình ảnh thời gian thực

Dự án tại George Town, Penang (Malaysia), tập trung vào camera giám sát được hỗ trợ bởi AI, đại diện cho một bước tiến quan trọng khác trong quản trị ĐTTM: thị giác máy tính như một công cụ quản lý thành phố thời gian thực.

Không giống như các hệ thống CCTV truyền thống yêu cầu người vận hành phải tự tay diễn giải hình ảnh, các hệ thống được tăng cường bởi AI sử dụng các mô hình thị giác máy tính để tự động xác định các mô hình tắc nghẽn, sự cố giao thông, tai nạn và hành vi bất thường của phương tiện. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường đô thị đông đúc, nơi các sự cố đường bộ có thể nhanh chóng dẫn đến gián đoạn giao thông trên toàn thành phố.

Ví dụ, nếu một vụ tai nạn làm tắc nghẽn một tuyến đường quan trọng trong giờ cao điểm, hệ thống AI có thể ngay lập tức phát hiện sự kiện, phân loại mức độ nghiêm trọng và kích hoạt các giao thức định tuyến lại giao thông trong thời gian thực, đồng thời thông báo cho các dịch vụ khẩn cấp. Điều này làm giảm đáng kể thời gian phản hồi và cải thiện sự phối hợp giữa các cơ quan giao thông vận tải và các cơ quan an toàn công cộng.

Brunei: AI cho quản lý nước và Khả năng chống chịu thảm họa

Dự án thí điểm tại Brunei đặc biệt quan trọng vì mở rộng khái niệm TPTM vượt ra ngoài lĩnh vực giao thông vận tải sang lĩnh vực khả năng chống chịu đô thị và cơ sở hạ tầng môi trường.

Quản lý nước đang trở thành một thách thức ngày càng quan trọng đối với các thành phố đang phải đối mặt với biến đổi khí hậu, rủi ro lũ lụt và áp lực lên các tiện ích công cộng. Một nền tảng TPTM tích hợp dựa trên AI có thể giám sát mực nước hồ chứa, khả năng thoát nước, cường độ mưa và các khu vực dễ bị ngập lụt trong thời gian thực, cho phép chính quyền dự đoán rủi ro trước khi chúng trở thành tình trạng khẩn cấp.

Một ví dụ thực tiễn có thể được tìm thấy trong các hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt. Bằng cách tích hợp dự báo thời tiết, dữ liệu cảm biến thủy văn và các mô hình AI dự đoán, các thành phố có thể đưa ra cảnh báo cụ thể theo vị trí nhiều giờ trước khi xảy ra lũ lụt nghiêm trọng, giảm đáng kể cả thiệt hại kinh tế và rủi ro an toàn công cộng. Điều này đặc biệt quan trọng ở Đông Nam Á, nơi lũ lụt do gió mùa và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng ảnh hưởng đến dân cư đô thị.

Thái Lan và an toàn thông minh cho các tòa nhà cũ

Tại Surin (Thái Lan), việc tập trung vào an toàn cho các tòa nhà cũ đã mở ra một khía cạnh quan trọng khác của quản lý ĐTTM: khả năng phục hồi kết cấu được hỗ trợ bởi AI.

Nhiều thành phố trong khu vực Đông Nam Á có số lượng lớn các tòa nhà cũ không được thiết kế ban đầu theo các tiêu chuẩn về địa chấn, môi trường hoặc sử dụng hiện đại. Bằng cách kết hợp các công nghệ giảm chấn với hệ thống giám sát kết cấu dựa trên AI, các nhà chức trách có thể liên tục theo dõi các mô hình thiết kế ứng suất, sự mỏi vật liệu và các rung chấn bất thường.

Điều này có ý nghĩa thực tiễn đáng kể. Ví dụ, trong các tòa nhà công cộng cũ như trường học, bệnh viện và văn phòng thành phố, hệ thống AI có thể xác định các tín hiệu cảnh báo sớm về sự xuống cấp kết cấu mà nếu không sẽ không thể phát hiện được trong các cuộc kiểm tra định kỳ. Điều này không chỉ cải thiện an toàn công cộng mà còn tạo ra một mô hình có thể mở rộng cho việc quản lý tài sản đô thị mang tính phòng ngừa.

Từ các dự án thí điểm đến ngoại giao đô thị chiến lược

Có lẽ khía cạnh quan trọng nhất của sáng kiến ​​này nằm ở ý nghĩa chiến lược. Hàn Quốc không chỉ xuất khẩu công nghệ, mà còn xuất khẩu một mô hình quản trị đô thị.

Bằng cách tích hợp các khuôn khổ AI và TPTM của Hàn Quốc vào các hệ thống đô thị nước ngoài đang phát triển nhanh chóng, quốc gia này đang định vị mình là một nhân tố toàn cầu quan trọng trong tương lai của sự chuyển đổi đô thị.

Mô hình này kết hợp sự dẫn đầu về công nghệ, chiến lược công - tư và hợp tác quốc tế, tạo ra một hệ sinh thái trong đó đổi mới TPTM trở thành cả công cụ chính sách và ngành công nghiệp xuất khẩu.

Ông Kim Hyo-jung, Giám đốc Bộ phận Chính sách Đô thị tại Bộ Lao động và Công nghiệp, đã nhận định đúng đắn, các thành phố đang phát triển vượt ra ngoài cơ sở hạ tầng vật chất thành các hệ thống thông minh, tự điều chỉnh, nơi AI ngày càng đóng vai trò là lớp nhận thức trong quản lý đô thị.

Những gì đang được thử nghiệm trên khắp Đông Nam Á hiện nay hoàn toàn có thể trở thành mô hình tham khảo cho giai đoạn tiếp theo của sự phát triển TPTM trên toàn cầu./.

QA