Bên lề Smart City Asia 2026, ông Trần Thanh Tùng, đại diện Cục Chuyển đổi số quốc gia - Bộ Khoa học và Công nghệ, đã có cuộc trao đổi với phóng viên về những ngộ nhận phổ biến, các rào cản dữ liệu và tương lai quản trị đô thị thông minh tại Việt Nam.

Thưa ông, hiện nay cụm từ “Digital Twin” được nhắc đến rất nhiều trong các diễn đàn đô thị thông minh. Nhưng thực tế nhiều người vẫn chưa hiểu rõ khái niệm này. Theo ông, đâu là bản chất thật sự của Urban Digital Twin?

Một trong những ngộ nhận phổ biến hiện nay là nhiều nơi cho rằng chỉ cần dựng mô hình 3D của đô thị là đã có Digital Twin. Thực tế hoàn toàn không phải như vậy.

Mô hình 3D chỉ là lớp hiển thị trực quan. Còn bản chất của Urban Digital Twin là tạo ra một “bản sao số động” của đô thị ngoài đời thực, nơi dữ liệu được cập nhật liên tục, có khả năng phân tích, mô phỏng, dự báo và hỗ trợ điều hành. Tức là hệ thống đó không chỉ “nhìn thấy” đô thị mà còn “hiểu” đô thị đang vận hành như thế nào.

Chúng tôi thường nhấn mạnh bốn yếu tố cốt lõi của Urban Digital Twin gồm: “mô hình số động”, “đa nguồn dữ liệu”, “thời gian thực” và “tối ưu hóa điều hành”. Nếu chỉ có mô hình trực quan mà không có dữ liệu động, không có AI phân tích hoặc không tạo ra được các phản hồi điều hành thì chưa thể gọi là Digital Twin đúng nghĩa.

Ông nhiều lần nhắc đến cụm từ “năng lực quản trị mới”,  vì sao ông cho rằng Digital Twin không chỉ là một công nghệ?

Bởi vì công nghệ này đang làm thay đổi cách chính quyền vận hành đô thị. Trong mô hình truyền thống, đô thị thường quản lý theo kiểu phản ứng. Tức là ùn tắc xảy ra rồi mới phân luồng; ngập nước xảy ra rồi mới xử lý; sự cố hạ tầng xảy ra rồi mới khắc phục.

Còn Digital Twin cho phép cơ quan quản lý mô phỏng các kịch bản ngay trên không gian số trước khi sự cố xảy ra ngoài thực tế. Ví dụ, nếu hệ thống AI phân tích dữ liệu thời tiết, camera giao thông và cảm biến IoT cho thấy một khu vực có nguy cơ ngập trong 30 phút tới, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo sớm, điều phối giao thông hoặc đề xuất vận hành trạm bơm từ trước.

Hay trong giao thông đô thị, hệ thống có thể dự báo nguy cơ ùn tắc dựa trên mật độ phương tiện, sự kiện đông người hoặc lưu lượng di chuyển theo thời gian thực. Điều đó đồng nghĩa với việc đô thị chuyển từ mô hình “xử lý sự cố” sang “điều hành dự báo”. Đây chính là thay đổi rất lớn về tư duy quản trị.

Nhiều địa phương hiện đầu tư khá mạnh cho trung tâm điều hành thông minh, camera và cảm biến. Theo ông, đó đã đủ để hình thành đô thị thông minh hay chưa?

Đó mới là điều kiện cần, chưa phải điều kiện đủ. Rất nhiều địa phương hiện nay đang có xu hướng đầu tư mạnh vào phần cứng như camera, trung tâm IOC hay cảm biến IoT. Nhưng vấn đề cốt lõi không nằm ở số lượng thiết bị mà ở dữ liệu. Nếu dữ liệu không liên thông thì hệ thống sẽ hoạt động rời rạc.

Hiện nay, dữ liệu đô thị thường nằm phân tán ở nhiều cơ quan khác nhau như giao thông, xây dựng, tài nguyên môi trường, điện lực, cấp thoát nước… Mỗi nơi sử dụng một chuẩn dữ liệu khác nhau. Khi dữ liệu không “nói chuyện” được với nhau thì rất khó triển khai AI hoặc Digital Twin hiệu quả. Đây là lý do vì sao nhiều đô thị có rất nhiều hệ thống nhưng khả năng điều hành tổng thể vẫn còn hạn chế.

Theo tôi, đô thị thông minh không phải là tập hợp các phần mềm riêng lẻ mà phải là một hệ sinh thái dữ liệu liên thông.

Ông đánh giá như thế nào về vai trò của AI trong đô thị thông minh thế hệ mới?

AI sẽ là “bộ não” của đô thị tương lai. Nếu trước đây các hệ thống chủ yếu thu thập và hiển thị dữ liệu thì nay AI có thể phân tích dữ liệu, phát hiện bất thường, dự báo xu hướng và hỗ trợ ra quyết định. Đó là khác biệt rất lớn.

Ví dụ, AI có thể tự động nhận diện tình trạng ùn tắc giao thông, phát hiện phương tiện dừng đỗ sai quy định, cảnh báo nguy cơ tai nạn hoặc phân tích nguy cơ ngập nước dựa trên dữ liệu mưa và địa hình.

Trong lĩnh vực môi trường, AI có thể dự báo chất lượng không khí hoặc đánh giá nguy cơ ô nhiễm. Trong dịch vụ công, AI có thể hỗ trợ xử lý hồ sơ, trả lời tự động hoặc phân tích hành vi người dân để tối ưu dịch vụ.

Tuy nhiên, AI chỉ thông minh khi có dữ liệu đủ lớn và đủ sạch. Nếu dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc cập nhật không liên tục thì AI rất khó phát huy hiệu quả. Vì vậy, dữ liệu vẫn là nền tảng quan trọng nhất của đô thị thông minh.

Theo ông, đâu là “điểm nghẽn” lớn nhất hiện nay của Việt Nam trong quá trình phát triển Urban Digital Twin?

Theo tôi, có ba vấn đề lớn. Thứ nhất là liên thông dữ liệu. Nhiều địa phương hiện chưa có cơ chế chia sẻ dữ liệu hiệu quả giữa các đơn vị quản lý. 

Thứ hai là thiếu kiến trúc tổng thể. Một số nơi triển khai theo kiểu đầu tư từng phần, thiếu chiến lược dài hạn nên hệ thống khó kết nối với nhau.

Thứ ba là nguồn nhân lực. Digital Twin không chỉ là bài toán công nghệ mà còn liên quan đến quản trị dữ liệu, vận hành hệ thống, AI, GIS, BIM, IoT… Đây là lĩnh vực cần đội ngũ nhân sự có năng lực liên ngành.

Ngoài ra, vấn đề bảo mật và an toàn dữ liệu cũng rất quan trọng. Khi đô thị vận hành dựa trên dữ liệu thời gian thực, nếu hệ thống bị tấn công hoặc rò rỉ dữ liệu sẽ ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động quản lý.

Việt Nam hiện đã sẵn sàng cho giai đoạn phát triển đô thị thông minh dựa trên Digital Twin hay chưa?

Tôi cho rằng Việt Nam đang có nhiều điều kiện thuận lợi. Thời gian qua, nhiều chủ trương, chính sách quan trọng liên quan đến chuyển đổi số và đô thị thông minh đã được ban hành. Đặc biệt, Nghị định số 269/2025/NĐ-CP về phát triển đô thị thông minh đã tạo nền tảng pháp lý quan trọng cho việc triển khai các mô hình Urban Digital Twin tại Việt Nam.

Bên cạnh đó, nhiều địa phương lớn như TP Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng đã bắt đầu đầu tư mạnh cho hạ tầng dữ liệu, giao thông thông minh và trung tâm điều hành đô thị. Đó là những nền tảng rất quan trọng.

Tuy nhiên, điều cần thiết hiện nay là phải có chiến lược dữ liệu dài hạn và lựa chọn đúng bài toán ưu tiên của từng đô thị. Không nên triển khai theo phong trào hoặc chạy theo công nghệ.

Theo ông, hình ảnh đô thị thông minh trong 10 năm tới sẽ như thế nào?

Tôi cho rằng trong tương lai, đô thị sẽ vận hành theo hướng “dự báo và tối ưu” thay vì chỉ phản ứng với sự cố. AI, dữ liệu lớn và Digital Twin sẽ trở thành ba trụ cột quan trọng của mô hình quản trị đô thị mới. Khi đó, giao thông, năng lượng, cấp thoát nước, môi trường hay dịch vụ công sẽ được kết nối trên cùng một nền tảng dữ liệu thống nhất.

Đô thị có thể tự phân tích trạng thái vận hành, phát hiện nguy cơ và hỗ trợ chính quyền đưa ra quyết định theo thời gian thực. Đó không còn là câu chuyện viễn tưởng mà đang diễn ra rất nhanh trên thế giới. Việt Nam hoàn toàn có cơ hội tham gia vào quá trình đó nếu xây dựng được nền tảng dữ liệu đủ tốt ngay từ bây giờ.

Xin trân trọng cảm ơn ông!