AI có thể làm gì cho đô thị thông minh?
Từ trợ lý AI có thể tra cứu văn bản pháp luật trong vài giây, hệ thống tự động nhận diện vi phạm giao thông đến mô hình dự báo ngập gần như theo thời gian thực, những ứng dụng công nghệ từng được xem là của tương lai đang hiện diện ngày càng rõ nét trong quá trình xây dựng đô thị thông minh (ĐTTM) tại Thành phố Hồ Chí Minh (HCM).
Xu hướng ứng dụng AI trong đô thị thông minh
Theo báo cáo phân tích xu hướng công nghệ của Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP. HCM (SIHUB) công bố ngày 9/7/2026, đến tháng 4/2026, thế giới đã ghi nhận hơn 29.400 sáng chế về AI trong lĩnh vực ĐTTM. Hoạt động nghiên cứu và đăng ký sáng chế tăng mạnh từ năm 2016, phản ánh xu hướng đẩy nhanh ứng dụng AI vào quản trị và vận hành đô thị.
Báo cáo cho thấy, các công nghệ AI được ứng dụng nhiều nhất hiện nay gồm học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự báo. Những công nghệ này đang được triển khai trong nhiều lĩnh vực như điều hành giao thông, dịch vụ công, y tế, an ninh, năng lượng và quản lý môi trường, góp phần nâng cao năng lực quản trị, tối ưu hóa vận hành và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tại Việt Nam, đến nay đã có 133 sáng chế, giải pháp hữu ích liên quan đến AI trong ĐTTM được đăng ký bảo hộ, cùng 45 nhiệm vụ KH&CN đã được nghiệm thu.
Theo bà Đặng Thị Kim Nhung, chuyên viên phân tích thông tin của SIHUB, những số liệu này cho thấy hoạt động nghiên cứu và ứng dụng AI trong quản trị đô thị, đang được thúc đẩy, tạo nền tảng để các địa phương và doanh nghiệp phát triển các giải pháp phục vụ xây dựng ĐTTM.
Từ nghiên cứu đến ứng dụng
Trong lĩnh vực hành chính công, PGS. TS. Ngô Minh Vũ, Đại học Kinh tế TP. HCM, cho biết nhóm nghiên cứu của trường Đại học Kinh tế TP. HCM, đã phát triển trợ lý AI ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), kết hợp Graph RAG đa tác tử - công nghệ cho phép AI khai thác dữ liệu theo mạng lưới liên kết, phối hợp nhiều tác tử để tra cứu, đối chiếu và tổng hợp thông tin, qua đó nâng cao độ chính xác của kết quả trả lời, nhằm hỗ trợ cán bộ, công chức tra cứu và xử lý hệ thống văn bản quy phạm pháp luật.
Theo PGS. TS. Ngô Minh Vũ, khác với chatbot thông thường chỉ tìm kiếm theo từ khóa, trợ lý AI có thể phân tích ngữ cảnh, truy vết nguồn thông tin, đối chiếu nhiều văn bản và tự động ưu tiên các văn bản còn hiệu lực. Hệ thống còn hỗ trợ soạn thảo văn bản, điền biểu mẫu và xây dựng trợ lý chuyên biệt cho từng đơn vị, góp phần rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ, nâng cao độ chính xác trong tham mưu và ra quyết định của cơ quan nhà nước.
Kết quả thử nghiệm tại Sở KH&CN TP. HCM cho thấy, mô hình đạt hiệu quả tích cực về khả năng truy xuất tài liệu, kiểm chứng nguồn thông tin, bảo đảm yêu cầu bảo mật và có thể mở rộng cho nhiều đơn vị khác nhau.
Theo PGS. TS. Ngô Minh Vũ, việc nhân rộng trợ lý AI cần gắn với quá trình chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng đồ thị tri thức và phát triển các tác tử AI chuyên biệt theo từng lĩnh vực quản lý.
Ở góc độ quản lý đô thị, TS. Dương Ngọc Hiếu, Phó Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật Điện toán, Trường Đại học Bách khoa TP. HCM, cho biết hệ thống giám sát thông minh ứng dụng AI kết hợp dữ liệu lớn, có thể phân tích hình ảnh theo thời gian thực để theo dõi giao thông, giám sát an ninh, phát hiện vi phạm và hỗ trợ điều hành đô thị. Việc tích hợp AI với dữ liệu lớn và nền tảng bản đồ GIS, không chỉ giúp theo dõi diễn biến trên địa bàn trực quan hơn, mà còn tăng khả năng dự báo, cảnh báo sớm và hỗ trợ ra quyết định nhanh, chính xác hơn.
Một ứng dụng khác được đánh giá có tiềm năng lớn là hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị dựa trên nền tảng AI. Theo nhóm nghiên cứu của ThS. Lê Ngọc Quyền, Đài Khí tượng Thuỷ văn Khu vực Nam Bộ, hệ thống kết hợp dữ liệu từ radar thời tiết, trạm đo mưa, trạm đo triều, camera giao thông và các mô hình địa hình để đưa ra dự báo ngập theo thời gian thực.
Kết quả thử nghiệm cho thấy thời gian xử lý một kịch bản chỉ khoảng 20 giây, nhanh hơn khoảng 540 lần so với mô hình thủy lực truyền thống. Đồng thời, đạt độ chính xác cao trong dự báo điểm ngập và độ sâu ngập. Người dân có thể theo dõi bản đồ ngập theo thời gian thực, nhận cảnh báo sớm trên nền tảng WebGIS hoặc ứng dụng di động, trong khi cơ quan quản lý có thêm công cụ hỗ trợ điều hành, ứng phó thiên tai.
Muốn AI hiệu quả, dữ liệu cần được kết nối
Theo PGS. TS. Phạm Trần Vũ, Trường Đại học Bách khoa TP. HCM, mục tiêu của ĐTTM là xây dựng một hệ thống có khả năng kết nối dữ liệu, các lĩnh vực và các cấp quản lý trên cùng một nền tảng thống nhất. Theo ông, AI chỉ là công nghệ hỗ trợ, giúp xử lý dữ liệu, phân tích thông tin và hỗ trợ ra quyết định, chứ không phải thành phần cốt lõi của ĐTTM. Muốn phát huy hiệu quả, AI cần được tích hợp sâu vào nền tảng điều hành chung, nơi các hệ thống giao thông, y tế, năng lượng hay dịch vụ công có thể chia sẻ và khai thác dữ liệu đồng bộ.
Thực tế tại TP. HCM cho thấy, nền tảng cho quá trình này đang từng bước hình thành. Đó là, thành phố đã xây dựng trung tâm dữ liệu tập trung, chuẩn bị đầu tư hạ tầng tính toán phục vụ AI và hoàn thiện cơ chế, chính sách chuyển đổi số. Tuy nhiên, chính ông Vũ cũng lưu ý, phần lớn các ứng dụng AI hiện nay vẫn hoạt động độc lập, thiếu liên thông dữ liệu và chưa được tích hợp vào hệ thống điều hành đô thị, đây là rào cản lớn khiến AI chưa phát huy hết tiềm năng trong quản lý tổng thể.
PGS. TS. Ngô Minh Vũ cho rằng, trợ lý AI hành chính công chỉ phát huy hiệu quả khi được xây dựng trên nền dữ liệu chuẩn hóa, có khả năng truy xuất, kiểm chứng nguồn thông tin và cập nhật văn bản còn hiệu lực. Cho nên, thay vì tiếp tục phát triển các ứng dụng riêng lẻ, AI cần được tích hợp vào một nền tảng điều hành đô thị thống nhất, để khai thác hiệu quả dữ liệu và tăng cường phối hợp giữa các lĩnh vực.
Những kết quả nghiên cứu và thử nghiệm bước đầu tại TP. HCM cũng cho thấy, AI đang từng bước tham gia vào nhiều khâu của quá trình quản trị đô thị. Nhưng để các giải pháp này triển khai hiệu quả trên quy mô lớn, TP. HCM cần tiếp tục đầu tư hạ tầng dữ liệu, tăng cường liên thông giữa các hệ thống và xây dựng nền tảng điều hành thống nhất, đây mới là nền tảng để AI phát huy hết tiềm năng trong quá trình xây dựng ĐTTM./.