Với Nhật Bản, ứng dụng AI và drone không chỉ nhằm cắt giảm chi phí. Đây còn là giải pháp duy trì an toàn khai thác trong bối cảnh hạ tầng già hóa, nhân lực kỹ thuật thiếu hụt và nhu cầu đi lại quốc tế tăng mạnh.
Nhật Bản đưa AI và drone vào sân bay, thu hút làn sóng khách quốc tế
Thanh Minh
03/09/2026
Thay vì xây dựng hệ thống riêng cho từng sân bay, mô hình mới kết nối dữ liệu từ nhiều sân bay vào một nền tảng AI dùng chung, giúp hệ thống học từ các sự cố đã xảy ra để ngày càng phát hiện chính xác hơn những dấu hiệu bất thường và nguy cơ hỏng hóc...
Trước áp lực thiếu nhân lực, hạ tầng xuống cấp và lượng khách quốc tế tăng nhanh, các sân bay Nhật Bản đang thử nghiệm mạng lưới giám sát bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy bay không người lái (drone), nhằm phát hiện sớm bất thường trên đường băng, hệ thống đèn hiệu và các công trình phụ trợ.
Theo hãng tin Nikkei, sáng kiến này do Sumitomo Corporation dẫn dắt, với sự tham gia của 19 sân bay, trong đó có những sân bay lớn như Narita, Kansai và các sân bay địa phương. Hệ thống được kỳ vọng giúp nâng hiệu quả công tác kiểm tra, bảo trì lên khoảng hai lần, trong bối cảnh Nhật Bản hướng tới mục tiêu đón 60 triệu khách quốc tế vào năm 2030.
AI THAY THẾ MỘT PHẦN CÔNG VIỆC KIỂM TRA THỦ CÔNG
Tại các sân bay, hoạt động kiểm tra đường băng, đèn dẫn đường và khu vực hạ tầng thường phải thực hiện thường xuyên, kể cả vào ban đêm hoặc trong điều kiện thời tiết bất lợi. Nhân viên phải di chuyển trên phạm vi rộng để phát hiện các dấu hiệu bất thường như hư hỏng mặt đường, vật thể lạ, đèn không hoạt động hoặc các vấn đề liên quan đến công trình.
Trong khi đó, lực lượng lao động tại Nhật Bản ngày càng thu hẹp. Bộ Đất đai, Hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản cho biết tình trạng thiếu nhân lực đang trở thành một hạn chế đối với khả năng mở rộng hoạt động hàng không. Vì vậy, cơ quan này thúc đẩy ứng dụng IoT, AI và các công nghệ tự động hóa nhằm nâng năng suất khai thác sân bay.
Theo kế hoạch của Sumitomo, camera và các thiết bị cảm biến sẽ thu thập hình ảnh, dữ liệu về đường băng và cơ sở hạ tầng. AI sau đó phân tích dữ liệu để nhận diện những dấu hiệu khác thường, giúp nhân viên bảo trì tập trung vào các vị trí có nguy cơ phát sinh sự cố, thay vì phải kiểm tra thủ công toàn bộ khu vực.
Mô hình này tương tự giải pháp mà Sumitomo đang triển khai trong lĩnh vực đường sắt. Camera gắn trên tàu ghi lại hình ảnh đường ray và khu vực xung quanh, dữ liệu được truyền qua mạng 5G lên nền tảng đám mây, sau đó AI phân tích để xác định các vị trí có khả năng bất thường. Doanh nghiệp cho biết mô hình có thể mở rộng sang kiểm tra đường băng và các loại hạ tầng khác.
Điểm đáng chú ý là Sumitomo không phát triển một hệ thống riêng cho từng sân bay. Doanh nghiệp hướng tới một mô hình dùng chung, trong đó dữ liệu lỗi được tổng hợp từ nhiều đơn vị để tiếp tục huấn luyện và cải thiện độ chính xác của AI. Theo tài liệu giới thiệu của Sumitomo, mạng lưới này bao gồm 34 công ty đường sắt, 19 sân bay cùng các nhà cung cấp công nghệ AI, viễn thông và xe tự hành. Mục tiêu là giảm hơn 30–50% chi phí vận hành và phát triển hệ thống.
DRONE MỞ RỘNG PHẠM VI GIÁM SÁT TẠI SÂN BAY
Bên cạnh AI, drone được xem là công cụ giúp giảm những công việc kiểm tra có tính lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi nhân viên phải tiếp cận các khu vực khó di chuyển.
Cuối tháng 8/2026, Hiroshima Airport đã phối hợp với ALSOK Hiroshima và KDDI Smart Drone thử nghiệm hệ thống drone có khả năng tự cất hạ cánh và sạc pin tại chỗ. Drone bay vào ban đêm để kiểm tra tình trạng hoạt động của đèn đường băng, đèn đường lăn và đèn tiếp cận. Hình ảnh được truyền về từ xa, giúp nhân viên quan sát nhiều cụm đèn mà không cần trực tiếp có mặt tại hiện trường.
Một thử nghiệm khác tại sân bay Itami cũng cho thấy drone có thể hỗ trợ kiểm tra hệ thống đèn và phát hiện vật thể lạ trên đường băng. Sân bay này có khoảng 3.000 đèn cần được kiểm tra thường xuyên. Việc sử dụng drone giúp giảm thời gian di chuyển của nhân viên, đồng thời mở ra khả năng kết hợp hình ảnh, dữ liệu quét laser và AI để đánh giá tình trạng mặt đường cũng như các vật thể có nguy cơ ảnh hưởng đến an toàn bay.
Nhật Bản trước đó cũng đã thử nghiệm AI trong bảo trì hệ thống băng chuyền hành lý. Các cảm biến IoT ghi nhận những thay đổi nhỏ về độ rung trong quá trình vận hành, sau đó AI phân tích để phát hiện dấu hiệu hỏng hóc trước khi sự cố xảy ra. Nhân viên kỹ thuật có thể lên kế hoạch thay thế linh kiện vào thời điểm phù hợp, thay vì chờ thiết bị ngừng hoạt động.
Tuy nhiên, việc đưa drone vào khu vực sân bay không đơn giản. Các chuyến bay trong vùng hạn chế phải tuân thủ quy định hàng không, được cấp phép và phối hợp chặt chẽ với đơn vị quản lý sân bay. Vì vậy, drone trước mắt nhiều khả năng được sử dụng trong các nhiệm vụ kiểm tra đã xác định rõ lộ trình, thời gian và khu vực hoạt động, thay vì bay tự do.
Alibaba Group Holding công bố chip trí tuệ nhân tạo (AI) mới mà tập đoàn này gọi là mạnh nhất Trung Quốc, đồng thời hé lộ kế hoạch huấn luyện mô hình AI với quy mô lên tới 10 nghìn tỷ tham số.
Snapdragon® X Elite được trang bị trên Googlebook, dòng laptop mới được thiết kế cho Gemini Intelligence.
Asian Games lần thứ 20 trở thành phép thử quy mô lớn đối với hệ thống vận hành esports được chuẩn hóa, từ kiểm tra thiết bị đến giám sát và rà soát sau trận đấu. Hệ thống đã được thử nghiệm qua ba sự kiện diễn ra từ tháng 1 đến tháng 6/2026 tại Nhật Bản, Singapore và Việt Nam…
Mục tiêu 50.000 người không chỉ là số người trực tiếp tham gia các hoạt động đào tạo, mà sẽ hình thành mạng lưới những người có khả năng tiếp tục truyền đạt kiến thức, qua đó mở rộng phạm vi tiếp cận đến nhiều nhóm người dùng khác nhau...
Huawei dự báo các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI agent) tự chủ có thể chiếm hơn 90% tổng lưu lượng token AI trên toàn cầu vào năm 2035...
Để trở thành công cụ sử dụng thường quy trong điều trị, mô hình AI vẫn cần được đánh giá thêm trong các nghiên cứu lâm sàng và trên nhiều nhóm người bệnh hơn...
Điện thoại gập có thể chiếm phần lớn lượng smartphone mới bán ra. Tuy nhiên, quá trình này khó diễn ra nhanh như cuộc chuyển dịch từ điện thoại phổ thông sang smartphone. Và rào cản lớn nhất hiện nay là giá bán...
Châu Á - Thái Bình Dương được dự báo cần 19.120 máy bay chở khách mới trong hai thập kỷ tới, trong đó công nghệ máy bay một lối đi tầm xa và máy bay cỡ nhỏ đang mở thêm khả năng kết nối trực tiếp giữa các thành phố trong khu vực...
Khi hạ tầng công nghệ thông tin ngày càng phân tán giữa chi nhánh, trung tâm dữ liệu, đám mây và các môi trường công nghệ vận hành, doanh nghiệp không còn có thể chỉ dựa vào một tường lửa truyền thống…
Thương vụ này không chỉ đánh dấu một bước tiến quan trọng trong chiến lược phát triển của ADI mà còn mở ra những cơ hội mới trong việc triển khai trí tuệ vật lý (Physical Intelligence) trong các hệ thống thế hệ mới.