Ứng dụng AI giải bài toán ùn tắc và phát thải giao thông

Hội thảo "Di chuyển, Trí tuệ nhân tạo và Xã hội: Củng cố tương lai giao thông vận tải tại Việt Nam" đã chính thức diễn ra tại Hà Nội.

Sự kiện do Hội Khoa học Kinh tế Việt Nam (VEA), Tạp chí điện tử VnEconomy và Viện Nghiên cứu Công nghệ vì Cộng đồng (TFGI) đồng tổ chức, phối hợp chuyên môn cùng Viện Nghiên cứu Chính sách và Chiến lược (IPSS). Với sự tham dự của gần 100 đại biểu bao gồm lãnh đạo bộ, ngành, doanh nghiệp và các chuyên gia, hội thảo đã phác họa bức tranh toàn cảnh về việc ứng dụng công nghệ để giải quyết những "điểm nghẽn" cố hữu của hạ tầng giao thông hiện đại.

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam duy trì đà tăng trưởng cao cùng tốc độ đô thị hóa nhanh chóng, thu nhập bình quân của người dân tăng lên kéo theo nhu cầu khổng lồ về các phương tiện di chuyển thuận tiện và an toàn. Tuy nhiên, sự bùng nổ phương tiện cá nhân lại đang tạo ra áp lực nặng nề lên môi trường và cơ sở hạ tầng.

Nhìn nhận vấn đề dưới góc độ kinh tế đô thị, Tiến sĩ Trần Tiến Dũng, Cục Phát triển đô thị (Bộ xây dựng), cho biết: "Mỗi năm Hà Nội mất khoảng gần 2 tỷ USD lãng phí do tắc đường, kẹt xe, tai nạn giao thông". Phân tích sâu hơn về cấu trúc, ông Dũng nhấn mạnh hiện tượng giao thông "con lắc", nơi người dân di chuyển ồ ạt từ vùng ven vào lõi đô thị mỗi sáng và chiều, đòi hỏi một giải pháp đồng bộ kết hợp giữa không gian đa tâm và hạ tầng thông minh.

Dưới góc độ thực tiễn triển khai, ông Lương Đức Thắng, Phó phòng Quản lý kết cấu hạ tầng giao thông (Sở Xây dựng Hà Nội), cho biết quá trình kiến tạo hệ sinh thái giao thông xanh luôn đòi hỏi sự tính toán kỹ lưỡng. Đối với những chủ trương lớn mang tính đột phá, cơ quan quản lý luôn đặt quyền lợi của cộng đồng lên hàng đầu. Ông khẳng định: "Mọi chính sách đưa ra (như khu vực phát thải thấp, miễn phí xe buýt, làn giao thông thông minh) đều phải trả lời được câu hỏi: Người dân thực sự được hưởng lợi gì và AI đáp ứng điều đó như thế nào?".

Đứng trước bài toán hóc búa này, Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ được xem là công cụ tối ưu hóa lộ trình, mà còn là "chìa khóa" cốt lõi để giảm phát thải và bảo vệ môi trường. Trong bài phát biểu, ông Nguyễn Hoa Cương, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Chính sách và Chiến lược (IPSS), đã nêu bật tiềm năng khổng lồ của nền tảng công nghệ này đối với tiến trình kiến tạo không gian sống bền vững: "Đối với quản lý nhà nước, đó là tối ưu hóa giao thông, dự báo nhu cầu bảo trì, tính toán và tối ưu hóa lượng phát thải".

Cũng ở khía cạnh chuyển đổi năng lượng xanh, đặc biệt là hạ tầng xe điện (EV), Tiến sĩ Trần Tiến Dũng, Cục Phát triển đô thị (Bộ xây dựng), đã gợi mở một mô hình ứng dụng thiết thực để giải quyết nút thắt về hạ tầng lưới điện: "Việc ứng dụng AI sẽ cho phép chúng ta xác định được những khu vực cũng như là thói quen của người dùng khi sử dụng xe điện. Việc này sẽ giúp chúng ta điều phối cũng như là tối ưu hóa các điểm cung cấp năng lượng ở từng khu vực, đảm bảo làm sao mạng lưới điện của chúng ta không vượt quá công suất".

Không chỉ phát huy tác dụng ở việc vận tải hành khách, AI còn mang lại lợi ích sinh thái to lớn trong lĩnh vực vận tải hàng hóa (logistics) thông qua việc hạn chế xe chạy rỗng, tối ưu hóa điểm dừng và cắt giảm lãng phí nhiên liệu. Đại diện khối tư nhân, ông Nguyễn Duy Hồng, Giám đốc Vận hành Công ty YCH Việt Nam, tiết lộ những con số ấn tượng từ thực tiễn: "AI giúp nhận diện chữ ký đã đăng ký trước của người nhận hàng. Toàn bộ hệ thống AI giúp giảm 80-85% thời gian làm kế hoạch, giảm 30-40% chi phí thông qua việc giảm tải các công việc lặp đi lặp lại. AI gợi ý đơn hàng đi vào đâu, giao giờ nào thay vì làm thủ công".

Tuy nhiên, để AI có thể phát huy sức mạnh tổng thể thay vì chỉ là các giải pháp đơn lẻ, việc đồng bộ hóa dữ liệu là một bước đi thiết yếu. Đặt tầm quan trọng vào hệ thống dữ liệu tập trung, ông Lương Đức Thắng chia sẻ: "Với định hướng mở rộng quy hoạch Hà Nội, chúng tôi rất cần hướng xử lý dữ liệu lớn từ AI để phục vụ quản lý". Ông cũng gợi mở hướng đi thống nhất: "Quan điểm của chúng tôi là cần xây dựng một cơ sở dữ liệu lớn tổng thể, có nội dung đào tạo chung để cán bộ và người dân tiếp nhận, xử lý thông tin hiệu quả nhất".

Nhằm khơi thông nguồn lực và đẩy nhanh tiến trình số hóa hạ tầng giao thông, ông Nguyễn Anh Dương, Trưởng phòng Nghiên cứu tổng hợp và Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu Chính sách và Chiến lược (IPSS), gợi mở việc áp dụng mô hình Hợp tác công tư (PPP) cần được tiếp cận một cách linh hoạt và sáng tạo hơn. Đặc thù của hạ tầng số đòi hỏi một tư duy quản trị rủi ro toàn diện và gắn kết chặt chẽ hơn giữa các bên. Ông Dương chỉ ra: "Trong PPP truyền thống, Nhà nước lo rủi ro hệ thống, pháp luật, quy mô; doanh nghiệp lo thị trường. Nhưng với AI, cả hai bên đều đối mặt với rủi ro chung lớn nhất: Bảo mật và An ninh mạng (dữ liệu)". Để hiện thực hóa mục tiêu này, việc kiến tạo một hành lang pháp lý minh bạch thông qua các "Tiêu chuẩn AI cho giao thông" cùng cơ chế hài hòa lợi ích sẽ là đòn bẩy quan trọng, thúc đẩy cộng đồng doanh nghiệp chủ động tham gia chia sẻ tài nguyên số một cách an toàn và bền vững.

Khép lại sự kiện, bức tranh về hệ sinh thái giao thông vận tải đã hiện lên rõ nét với ba trụ cột: Di chuyển, AI và Xã hội. Ở đó, công nghệ là động lực, nhưng thành bại lại nằm ở bài toán hợp tác nguồn lực và dữ liệu. Việc tháo gỡ kịp thời các điểm nghẽn về hạ tầng số và cơ chế chia sẻ lợi ích ngay từ lúc này sẽ là nền tảng vững chắc để chuyển đổi từ một nền giao thông truyền thống sang đô thị thông minh, góp phần bảo vệ môi trường và kiến tạo một tương lai di chuyển linh hoạt, hiệu quả cho mọi người dân.