Chuyển đổi giao thông Việt Nam và Đông Nam Á dưới tác động của AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một làn sóng công nghệ có khả năng tạo ra những thay đổi sâu sắc đối với lĩnh vực giao thông và di chuyển, tương tự nhưng ở quy mô lớn hơn nhiều so với tác động mà các nền tảng gọi xe công nghệ từng tạo ra tại Việt Nam cách đây một thập kỷ.

Tại hội thảo “Di chuyển, trí tuệ nhân tạo (AI) và xã hội: Củng cố tương lai lĩnh vực giao thông vận tải tại Việt Nam” mới đây, ông Nguyễn Anh Dương, Trưởng phòng Nghiên cứu tổng hợp và hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu Chính sách và chiến lược (IPSS), đã nhận định: “Hiện nay, làn sóng công nghệ mới trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sẽ tạo ra bước ngoặt còn lớn hơn đối với hệ thống giao thông Việt Nam”.

Ứng dụng AI, hiện nay nhiều địa phương đang triển khai hệ thống camera AI, trung tâm điều hành giao thông thông minh và các nền tảng phân tích dữ liệu.

Riêng Hà Nội đã lắp đặt hơn 1.800 camera AI phục vụ quản lý giao thông và tiếp tục mở rộng quy mô. Các hệ thống này không chỉ hỗ trợ giám sát mà còn giúp phát hiện, xử lý vi phạm giao thông hiệu quả hơn, giảm sự phụ thuộc vào phương thức kiểm tra thủ công. Kết quả ban đầu cho thấy hàng nghìn trường hợp vi phạm đã được phát hiện chỉ sau thời gian ngắn vận hành.

Xu hướng này cũng diễn ra tại nhiều quốc gia Đông Nam Á. Tại Singapore, AI được sử dụng để dự báo sớm nguy cơ ùn tắc trong hệ thống giao thông công cộng trước khi tình trạng này lan rộng trên toàn mạng lưới. Trong khi đó, tại Jakarta (Indonesia), AI hỗ trợ điều hướng giao thông trong điều kiện thời tiết cực đoan hoặc ngập lụt, giúp phương tiện được chuyển hướng sang các tuyến đường an toàn hơn và giảm thiểu gián đoạn di chuyển.

Các chuyên gia cho rằng AI đang tạo ra ba tác động lớn đối với hệ sinh thái giao thông. Thứ nhất là nâng cao hiệu quả quản lý và điều hành giao thông đô thị thông qua việc thu thập, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực. Thứ hai là thúc đẩy quá trình chuyển đổi sang giao thông xanh và phương tiện điện. Thứ ba là tác động trực tiếp đến thị trường lao động và hoạt động logistics.

Trong tiến trình chuyển đổi sang xe điện, AI được xem là công cụ hỗ trợ quan trọng. Nhiều quốc gia Đông Nam Á đã đặt ra những mục tiêu đầy tham vọng về phát triển phương tiện sử dụng năng lượng sạch.

Singapore hướng tới chỉ đăng ký mới các phương tiện sử dụng năng lượng sạch từ năm 2030 và loại bỏ hoàn toàn xe động cơ đốt trong vào năm 2040.

Malaysia đặt mục tiêu phát triển mạnh hạ tầng xe điện vào năm 2030, còn Indonesia muốn đưa hàng triệu xe điện vào lưu thông trước năm 2030 nhằm phục vụ mục tiêu phát thải ròng bằng 0 vào năm 2060.

Việt Nam cũng đã cam kết đạt phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050 và ban hành các chương trình hành động thúc đẩy chuyển đổi năng lượng xanh trong ngành giao thông vận tải.

Trong bối cảnh đó, AI có thể hỗ trợ xác định vị trí tối ưu để xây dựng trạm sạc dựa trên nhu cầu thực tế, quản lý pin, điều phối phương tiện, phát triển mạng lưới bảo dưỡng và vận hành các nền tảng giao thông số.

Không chỉ hỗ trợ vận hành, AI còn giúp các nhà hoạch định chính sách mô phỏng các kịch bản phát triển khác nhau, đánh giá sự cân bằng giữa mục tiêu kinh tế, môi trường và xã hội để xây dựng lộ trình chuyển đổi phù hợp.

Hiệu quả của AI trong giao thông bước đầu đã được chứng minh. Một số báo cáo cho thấy việc ứng dụng AI trong điều hành giao thông tại Hà Nội đã giúp cải thiện đáng kể lưu lượng phương tiện và giảm ùn tắc. Trên một số tuyến đường được triển khai giải pháp AI, thời gian di chuyển giảm tới 31% trong khi lưu lượng phương tiện vẫn tăng khoảng 13%.

Tuy nhiên, để AI phát huy đầy đủ tiềm năng, Việt Nam vẫn phải vượt qua nhiều rào cản. Trở ngại đầu tiên là tình trạng phân mảnh dữ liệu. Dữ liệu giao thông hiện vẫn nằm rải rác ở nhiều cơ quan và tổ chức khác nhau, khiến việc chia sẻ và liên thông còn hạn chế. Dù đã có nhiều quy định thúc đẩy kết nối dữ liệu, việc hình thành các hệ thống đồng bộ vẫn là thách thức lớn.

Rào cản thứ hai là sự chênh lệch về năng lực công nghệ giữa các địa phương. Những bước tiến đáng kể hiện vẫn tập trung chủ yếu ở Hà Nội và TP.HCM, trong khi nhiều địa phương khác và các doanh nghiệp vận tải, logistics quy mô nhỏ chưa đủ nguồn lực để đầu tư vào AI. Điều này làm gia tăng nguy cơ xuất hiện khoảng cách số giữa các khu vực và giữa các nhóm doanh nghiệp.

Rào cản thứ ba là chi phí đầu tư. Việc xây dựng hạ tầng AI đòi hỏi nguồn lực lớn cho hệ thống camera, cảm biến, trung tâm dữ liệu, nền tảng xử lý thông tin và năng lượng phục vụ vận hành. Đối với doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, chi phí triển khai AI vẫn là thách thức đáng kể. Nếu công nghệ quá đắt đỏ hoặc quá phức tạp, việc mở rộng ứng dụng trên diện rộng sẽ gặp nhiều khó khăn.

Về chính sách, Việt Nam đã xây dựng được nền tảng pháp lý tương đối đầy đủ cho phát triển AI, nhưng các chuyên gia cho rằng cần tiếp tục cập nhật những khái niệm mới như AIoT (trí tuệ nhân tạo vạn vật). 

Để tận dụng hiệu quả cơ hội từ AI, các chuyên gia đề xuất Việt Nam cần xây dựng nền tảng dữ liệu giao thông tích hợp trên quy mô quốc gia, hỗ trợ các địa phương ngoài Hà Nội và TP.HCM tiếp cận công nghệ mới, phát triển các hành lang logistics dựa trên AI và mở rộng cơ chế thử nghiệm chính sách (sandbox) cho các mô hình giao thông mới như giao hàng bằng thiết bị tự động hoặc phương tiện không người lái... 

Nội dung đầy đủ bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 22 phát hành ngày 01/06/2026. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây: 

Link: https://premium.vneconomy.vn/dat-mua/an-pham/tap-chi-kinh-te-viet-nam-so-22-2026.html