TP Hồ Chí Minh đang từng bước ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quản trị đô thị, từ giao thông, an ninh đến cung cấp dịch vụ công.
Dữ liệu - "điểm nghẽn" cần tháo gỡ để AI phát huy hiệu quả
AI chỉ có thể phát huy hiệu quả khi được vận hành trên nền tảng dữ liệu đầy đủ, chuẩn hóa và liên thông. Đây cũng là một trong những thách thức lớn của nhiều đô thị hiện nay, trong đó có TP Hồ Chí Minh, khi dữ liệu vẫn phân tán ở nhiều cơ quan, chưa hình thành được hệ thống dữ liệu dùng chung phục vụ quản trị.
Thực tế hiện nay, dữ liệu đô thị được tạo ra từ nhiều lĩnh vực như giao thông, quy hoạch, môi trường, y tế, dân cư hay dịch vụ công. Tuy nhiên, các hệ thống thông tin chủ yếu được xây dựng phục vụ yêu cầu quản lý của từng đơn vị, khiến dữ liệu thiếu tính đồng bộ, chưa thống nhất về cấu trúc và khó chia sẻ. Điều này làm giảm hiệu quả khai thác dữ liệu trong công tác điều hành cũng như triển khai các ứng dụng AI.
PGS.TS Phạm Trần Vũ, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Bách khoa (Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh), cho rằng, AI chỉ có thể phân tích và đưa ra dự báo chính xác khi được cung cấp dữ liệu đầu vào có chất lượng. Nếu dữ liệu thiếu đồng nhất về cấu trúc, định dạng hoặc không được cập nhật thường xuyên, khả năng phân tích và hỗ trợ ra quyết định của AI sẽ bị hạn chế.
Theo ông Vũ, xu hướng của nhiều đô thị trên thế giới hiện nay là xây dựng hệ điều hành đô thị (Urban Operating System) - nền tảng tích hợp dữ liệu từ các lĩnh vực như giao thông, môi trường, quy hoạch, hạ tầng kỹ thuật, năng lượng, an ninh và dịch vụ công. Trên nền tảng đó, AI có thể khai thác, phân tích dữ liệu theo thời gian thực để hỗ trợ quá trình điều hành.
Các chuyên gia cũng cho rằng, dữ liệu dùng chung không chỉ dừng ở việc số hóa mà phải được chuẩn hóa, liên thông và cập nhật thường xuyên. Khi đó, AI mới có thể kết nối thông tin từ nhiều lĩnh vực, nhận diện xu hướng, dự báo rủi ro và hỗ trợ chính quyền ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì chỉ dựa vào các báo cáo định kỳ.
Thực trạng ngập tại TP Hồ Chí Minh đặt ra yêu cầu cấp thiết ứng dụng AI trong dự báo ngập đô thị, hỗ trợ cơ quan quản lý chủ động ứng phó.
Theo ông Lâm Đình Thắng, nguyên Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh, các mô hình đô thị thông minh cấp xã được triển khai nhằm xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tập trung, tích hợp trên nền tảng Trung tâm Điều hành thông minh (IOC) và mô hình "bản sao số" đô thị (Digital Twin). Nhờ đó, dữ liệu từ nhiều lĩnh vực được hiển thị trên cùng một nền tảng, giúp lãnh đạo địa phương theo dõi tình hình kinh tế - xã hội, giám sát giao thông, an ninh, quy hoạch và hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Hiệu quả của AI cũng phụ thuộc trực tiếp vào khả năng kết nối và khai thác đồng thời dữ liệu từ nhiều nguồn. Bài toán dự báo ngập tại TP Hồ Chí Minh là một ví dụ điển hình. Thay vì chỉ dựa vào lượng mưa, AI có thể kết hợp dữ liệu về địa hình, hệ thống thoát nước, mực nước triều và các thông số quan trắc để đánh giá nguy cơ ngập tại từng khu vực.
ThS. Lê Ngọc Quyền, Phó Giám đốc Đài Khí tượng Thủy văn Bắc Bộ (nguyên Giám đốc Đài Khí tượng Thủy văn Nam Bộ), cho biết nhóm nghiên cứu đã xây dựng mô hình AI trên cơ sở 1.188 kịch bản mưa và triều, kết hợp dữ liệu địa hình, hệ thống thoát nước cùng các yếu tố thủy văn. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt hệ số tương quan R² = 0,99, với độ chính xác khoảng 93,8% trong dự báo các điểm ngập.
Không chỉ nâng cao độ chính xác, AI còn rút ngắn đáng kể thời gian xử lý. Nếu các mô hình mô phỏng truyền thống cần nhiều giờ để tính toán, mô hình AI có thể thực hiện nhanh hơn khoảng 540 lần, tạo điều kiện để cơ quan quản lý cập nhật dự báo gần theo thời gian thực.
Theo ông Quyền, lợi thế này đặc biệt quan trọng đối với TP Hồ Chí Minh, nơi các trận mưa lớn thường ảnh hưởng đến giao thông, đời sống và hoạt động sản xuất, kinh doanh. Khi được tích hợp với hệ thống quan trắc và điều hành đô thị, AI có thể hỗ trợ cơ quan quản lý chủ động cảnh báo, tổ chức giao thông, điều tiết lực lượng và triển khai các phương án ứng phó.
Từ thực tiễn này có thể thấy, AI không hoạt động độc lập mà chỉ phát huy hiệu quả khi được vận hành trên nền tảng dữ liệu đầy đủ, liên thông và cập nhật liên tục. Đây cũng là tiền đề để mở rộng ứng dụng AI trong quản lý giao thông, bảo đảm an ninh, vận hành hạ tầng và cung cấp các dịch vụ công thông minh.
Dữ liệu từ hệ thống camera kết hợp AI có thể hỗ trợ nhận diện phương tiện, giám sát giao thông và cảnh báo sớm các tình huống bất thường.
AI đi vào từng bài toán của đô thị
Nếu ở bài toán dự báo ngập, AI cho thấy khả năng phân tích và dự báo từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thì trong quản trị đô thị, công nghệ này cũng đang được mở rộng sang nhiều lĩnh vực như giao thông, an ninh và y tế, góp phần thay đổi cách chính quyền theo dõi, điều hành và ra quyết định.
TS Dương Ngọc Hiếu, Phó Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật Điện toán, Trường Đại học Bách khoa (Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh), cho biết sự phát triển của công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) đã nâng vai trò của camera từ thiết bị ghi hình đơn thuần thành công cụ có khả năng tự động nhận diện phương tiện, phân tích hành vi, phát hiện dấu hiệu bất thường và cung cấp thông tin gần như theo thời gian thực cho cơ quan quản lý.
Khi các dữ liệu hình ảnh này được kết nối với cơ sở dữ liệu của đô thị, AI có thể phân tích lưu lượng giao thông, phát hiện điểm ùn tắc, nhận diện vi phạm hoặc cảnh báo các nguy cơ về an ninh trật tự. Thay vì phải tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn riêng lẻ, cơ quan quản lý có thể khai thác dữ liệu tập trung để có cái nhìn toàn diện hơn về tình hình trên địa bàn, qua đó rút ngắn thời gian xử lý và nâng cao hiệu quả điều hành.
Việc triển khai các nền tảng AI cũng được điều chỉnh theo đặc thù của từng địa phương. Tại phường Vũng Tàu, công nghệ được ứng dụng để cảnh báo người dân và du khách tại các khu vực biển có nguy cơ mất an toàn. Trong khi đó, tại phường Phú Nhuận, địa phương kỳ vọng AI sẽ góp phần nâng cao năng lực quản lý trên địa bàn có mật độ dân cư, doanh nghiệp và phương tiện cao.
Bà Nguyễn Thị Như Ý, Chủ tịch UBND phường Phú Nhuận, cho biết việc kết hợp bảng điều khiển số (Dashboard) với mô hình Digital Twin sẽ giúp lãnh đạo địa phương theo dõi trực quan các chỉ tiêu kinh tế - xã hội, giám sát diễn biến trên địa bàn và kịp thời xử lý các tình huống phát sinh, từng bước chuyển từ phương thức điều hành chủ yếu dựa trên báo cáo sang quản trị dựa trên dữ liệu được cập nhật liên tục.
Không chỉ trong quản trị đô thị, AI cũng đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong lĩnh vực y tế - nơi luôn chịu áp lực lớn tại các đô thị đông dân. TS Trần Tùng, Giám đốc Tư vấn Giải pháp Chuyển đổi số Y tế, Công ty TNHH Hệ thống Thông tin FPT, cho biết khi được tích hợp với AI, dữ liệu y tế có thể giúp bác sĩ tra cứu thông tin nhanh hơn, phân tích dữ liệu chuyên môn, giảm thời gian xử lý hồ sơ và nâng cao hiệu quả quản trị bệnh viện. AI không thay thế đội ngũ y tế mà đóng vai trò công cụ hỗ trợ, giúp tận dụng hiệu quả kho dữ liệu phục vụ chẩn đoán, điều trị và tối ưu nguồn lực.
AI được kỳ vọng hỗ trợ đội ngũ y tế khai thác dữ liệu chuyên môn, nâng cao hiệu quả quản trị bệnh viện và chất lượng khám chữa bệnh.
Đối với TP Hồ Chí Minh, việc triển khai các mô hình thí điểm tại Đặc khu Côn Đảo, phường Phú Nhuận và phường Vũng Tàu không chỉ nhằm thử nghiệm nền tảng công nghệ mà còn kiểm chứng khả năng kết nối, chia sẻ và khai thác dữ liệu phục vụ quản trị. Theo lãnh đạo thành phố, các mô hình sẽ tiếp tục được đánh giá, hoàn thiện trước khi xem xét nhân rộng, bảo đảm phù hợp với điều kiện thực tế của từng địa phương.
Những mô hình đang được triển khai là bước thử nghiệm quan trọng trong quá trình đưa AI vào quản trị đô thị. Thực tiễn sẽ là thước đo hiệu quả của công nghệ, từ dự báo ngập, điều hành giao thông, bảo đảm an ninh đến quản lý y tế và cung cấp dịch vụ công. Trong tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW, mục tiêu không chỉ là ứng dụng AI ở nhiều lĩnh vực mà quan trọng hơn là nâng cao năng lực quản trị, xây dựng nền hành chính hiện đại, phục vụ người dân và doanh nghiệp ngày càng hiệu quả hơn.