AI, IoT, truyền thông thế hệ mới nâng năng lực làm chủ công nghệ của Việt Nam

Từ các chia sẻ học thuật chuyên sâu

Tại Hội thảo “Công nghệ mới và ứng dụng trong lĩnh vực điện - điện tử - tự động hóa” do Trường Đại học Giao thông Vận tải (GTVT) tổ chức ngày 8/5/2026, TS. Nguyễn Duy Việt, Trường Đại học GTVT cho biết, trong bối cảnh Việt Nam bắt đầu đưa vào khai thác các tuyến đường sắt đô thị sử dụng hệ thống điều khiển chạy tàu dựa trên thông tin (CBTC), giai đoạn vận hành ban đầu thường phát sinh nhiều vấn đề liên quan đến độ tin cậy, tính sẵn sàng, khả năng bảo trì và an toàn (RAMS).

Khác với giai đoạn từ thiết kế đến chạy thử, vận hành thương mại đòi hỏi hệ thống phải duy trì khả năng ổn định dưới tác động của hoạt động khai thác, điều kiện môi trường, năng lực nhân sự vận hành/bảo trì, cấu hình vận hành (thời gian giãn cách chạy tàu, biểu đồ chạy tàu) và cơ chế quản trị thay đổi.

Trên cơ sở đó, một bộ giải pháp kỹ thuật được nghiên cứu đề xuất nhằm nâng cao mức độ đáp ứng các chỉ tiêu RAMS của hệ thống trong 12-24 tháng đầu vận hành. Đó là thiết lập cơ chế quản trị RAMS trong tổ chức vận hành, cải thiện công tác thu thập và phân tích dữ liệu chẩn đoán hệ thống, từng bước áp dụng các phương pháp bảo trì theo độ tin cậy, tăng cường quản trị cấu hình và thay đổi, đồng thời nâng cao năng lực nhân sự qua đào tạo và phối hợp giữa các bộ phận vận hành.

Việc triển khai giải pháp này có thể giúp các đơn vị khai thác đường sắt đô thị từng bước nâng cao độ tin cậy và tính sẵn sàng của hệ thống, đồng thời duy trì các tiêu chuẩn an toàn cao trong giai đoạn vận hành ban đầu. Qua đó, hệ thống CBTC có thể đạt được mức độ ổn định cao hơn khi bước sang giai đoạn vận hành tiếp theo.

Chia sẻ về kinh tế tầm thấp đang nổi lên như một hướng phát triển quan trọng của nền kinh tế số và giao thông thông minh, nhờ sự hội tụ của công nghệ hàng không không người lái, hạ tầng kết nối thế hệ mới, AI và các nền tảng quản lý không phận số, TS. Lê Xuân Chiến, Trung tâm Công nghệ cao MobiFone cho rằng, giá trị gia tăng dài hạn của kinh tế tầm thấp không chỉ nằm ở phương tiện bay mà còn tập trung mạnh vào các lớp nền tảng như quản lý giao thông không người lái, kết nối truyền thông, dữ liệu và dịch vụ vận hành an toàn.

Kinh tế tầm thấp là một hệ sinh thái kinh tế - kỹ thuật mới nổi, trong đó giá trị không chỉ được tạo ra bởi bản thân phương tiện bay mà bởi sự tích hợp giữa phương tiện, hạ tầng mặt đất, hạ tầng số, dữ liệu và các nền tảng điều phối không phận.

Trong cấu trúc đó, các công nghệ kết nối, định vị, dẫn đường, quản lý giao thông không người lái và phân tích dữ liệu giữ vai trò hạ tầng cốt lõi, quyết định khả năng vận hành an toàn, liên tục và có thể mở rộng của các hoạt động bay tầm thấp.

Theo TS. Nguyễn Minh Huy, Trường Đại học GTVT, trong những năm gần đây, thị giác máy tính (computer vision) kết hợp học sâu (deep learning) đã trở thành công nghệ quan trọng trong các hệ thống giao thông thông minh (ITS), cho phép tự động phân tích dữ liệu video để phát hiện phương tiện, đếm lưu lượng và giám sát giao thông theo thời gian thực.

Trong các hệ thống này, phát hiện và theo dõi đối tượng là hai bước then chốt, quyết định độ chính xác của các nhiệm vụ phân tích giao thông. Tại các đô thị lớn ở Việt Nam như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh giao thông có đặc trưng hỗn hợp và mật độ cao, với nhiều loại phương tiện lưu thông đồng thời. Do đó, hiện tượng che khuất, chồng lấn và khoảng cách di chuyển gần giữa các phương tiện làm giảm độ ổn định của quá trình phát hiện và theo dõi đối tượng trong video.

Để đáp ứng yêu cầu hội nhập, TS. Nguyễn Minh Huy và các cộng sự đã nghiên cứu, thiết kế thành công hệ thống nhận diện và theo dõi phương tiện giao thông theo thời gian thực trên Raspberry Pi 5. Các mô hình YOLOv11, MobileNet-SSD và RT-DETR được kết hợp với các thuật toán MOSSE, KCF và ByteTrack để đánh giá độ chính xác, tốc độ xử lý và mức độ sử dụng tài nguyên phần cứng.

Kết quả thực nghiệm trên dữ liệu giao thông đô thị cho thấy hiệu năng của hệ thống phụ thuộc rõ vào sự kết hợp giữa mô hình phát hiện và thuật toán theo dõi.

Chia sẻ về sự phát triển của mạng thông tin di động (TTDĐ), TS. Nguyễn Diệu Linh, Trường Đại học GTVT cho rằng, mạng TTDĐ thế hệ thứ sáu (6G) được kỳ vọng cung cấp tốc độ truyền dữ liệu ở mức terabit/giây, độ trễ siêu thấp (micro-giây) và số lượng thiết bị kết nối cực lớn. AI được tích hợp vào hệ thống 6G ngay từ cấp độ kiến trúc (AI-native) và đóng vai trò là thành phần cốt lõi chứ không chỉ là thành phần hỗ trợ.

Tuy nhiên, sự phức tạp, tính động cao và môi trường siêu kết nối của 6G cũng mang tới những thách thức bảo mật chưa từng có. Các cơ chế bảo mật tĩnh và dựa trên luật truyền thống không còn đủ khả năng bảo vệ hệ thống. Bảo mật dựa trên AI (AI-Driven Security) nổi lên như một mô hình bảo mật cốt lõi của 6G, trong đó AI được tích hợp sâu vào quá trình phát hiện, ngăn chặn, giảm thiểu và phục hồi sau tấn công.

Do mạng 6G được kỳ vọng sẽ trở thành nền tảng truyền thông toàn cầu, việc chuẩn hóa các cơ chế bảo mật dựa trên AI cũng là một thách thức quan trọng. Các hệ thống mạng của nhiều quốc gia và nhà cung cấp khác nhau cần phải hoạt động tương thích với nhau, đòi hỏi sự thống nhất về các giao thức bảo mật, phương thức xác thực và cơ chế chia sẻ thông tin mối đe dọa.

Đến hệ sinh thái công nghệ giao thông thông minh

Có thể thấy, các công trình nghiên cứu tại hội thảo không chỉ phản ánh xu hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực điện - điện tử - tự động hóa mà còn cho thấy sự dịch chuyển mạnh mẽ sang mô hình nghiên cứu gắn với ứng dụng thực tiễn.

AI, IoT, robot tự hành, 6G… không còn là các chủ đề mang tính lý thuyết mà đang được thử nghiệm trực tiếp trong các bài toán giao thông, đô thị và công nghiệp tại Việt Nam. Điều này cho thấy năng lực tiếp cận công nghệ mới của các nhóm nghiên cứu trong nước đang từng bước được nâng cao.

Trong bối cảnh Việt Nam thúc đẩy phát triển đường sắt tốc độ cao, đô thị thông minh và hạ tầng số, các nghiên cứu từ trường đại học và viện nghiên cứu sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hệ sinh thái công nghệ nội địa. Không chỉ góp phần đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, các công trình nghiên cứu còn tạo nền tảng cho việc làm chủ công nghệ và phát triển các giải pháp phù hợp điều kiện Việt Nam.

Trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy phát triển hạ tầng giao thông hiện đại, xây dựng đô thị thông minh và triển khai mạnh mẽ chương trình chuyển đổi số quốc gia, lĩnh vực điện - điện tử - tự động hóa ngày càng khẳng định vai trò là nền tảng công nghệ cốt lõi trong quá trình hiện đại hóa hệ thống kỹ thuật và phát triển kinh tế số.

Đây không chỉ là lĩnh vực cung cấp các giải pháp kỹ thuật phục vụ vận hành thiết bị hay dây chuyền sản xuất như trước đây mà đang trở thành trung tâm kết nối giữa công nghệ số, dữ liệu, AI và các hệ thống điều khiển thông minh.

Sự phát triển của AI, IoT, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, truyền thông thế hệ mới hay robot tự hành đang tạo ra những thay đổi sâu sắc trong cách thức vận hành và quản lý các hệ thống hạ tầng kỹ thuật hiện đại. Các hệ thống điện, giao thông, sản xuất công nghiệp hay quản lý đô thị đang từng bước chuyển đổi từ mô hình vận hành truyền thống sang mô hình vận hành thông minh dựa trên dữ liệu thời gian thực và khả năng tự động hóa cao.

Phát biểu tại Hội thảo, PGS. TS. Nguyễn Thanh Hải, Trưởng khoa Khoa Điện - Điện tử (Trường Đại học GTV) cho rằng, việc đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ như AI, IoT, truyền thông thế hệ mới hay các hệ thống điều khiển thông minh sẽ góp phần nâng cao năng lực làm chủ công nghệ của Việt Nam, đồng thời tạo nền tảng cho phát triển giao thông thông minh, công nghiệp số và hạ tầng kỹ thuật hiện đại trong tương lai.

PGS.TS. Nguyễn Thanh Hải kỳ vọng các kết quả nghiên cứu từ Hội thảo sẽ tiếp tục được phát triển, hoàn thiện và chuyển giao vào thực tiễn, góp phần thúc đẩy đổi mới sáng tạo và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho lĩnh vực điện - điện tử - tự động hóa trong giai đoạn mới./.

Ninh Diện