Xây dựng chuỗi giá trị cho kinh tế tầm thấp ở Việt Nam
Bảo Bình
13/10/2026
Chia sẻ
UAV mới chỉ là điểm khởi đầu của kinh tế tầm thấp. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng kết nối thiết bị, khai thác dữ liệu và phát triển những dịch vụ mới từ nền tảng công nghệ dùng chung…
Kinh tế tầm thấp đang mở ra một hướng ứng dụng mới của công nghệ bay không người lái (UAV), từ vận chuyển hàng hóa đến các hoạt động phục vụ sản xuất và quản lý. Tuy nhiên, theo ông Phạm Đắc Bảo, Giám đốc VNPT UAV Lab thuộc Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển thiết bị bay không người lái của VNPT-IT, nếu chỉ nhìn vào thiết bị bay thì chưa thể thấy hết giá trị kinh tế của lĩnh vực này.
CHUỖI GIÁ TRỊ CỦA KINH TẾ TẦM THẤP
Theo ông Bảo, kinh tế tầm thấp thường được hình dung là hệ sinh thái các hoạt động bay ở độ cao thấp, thường dưới khoảng 1.000 m, dù phạm vi có thể khác nhau tùy cách định nghĩa và quản lý của từng quốc gia. Hệ sinh thái này gồm phương tiện bay có người lái và không người lái, cùng hạ tầng, dịch vụ và hệ thống quản lý liên quan. Trong một số tình huống, UAV có thể bổ trợ hoặc đảm nhận các nhiệm vụ như vận chuyển hàng hóa, logistics; về lâu dài, các phương tiện như eVTOL cũng có thể mở ra dịch vụ vận chuyển hành khách.
Dù vậy, phương tiện bay mới chỉ là một mắt xích trong quá trình tạo ra giá trị. “UAV có thể ghi hình, chụp ảnh hoặc thu thập dữ liệu bằng các cảm biến, nhưng để dữ liệu đó trở nên hữu ích về mặt kinh tế, cần có quy trình tiếp nhận, xử lý, phân tích và chuyển hóa thành thông tin phục vụ một ứng dụng hoặc quyết định cụ thể”, ông Phạm Đắc Bảo nói.
Theo ông, chuỗi giá trị của kinh tế tầm thấp không dừng ở sản xuất hoặc vận hành UAV. Phía sau thiết bị còn có kết nối dữ liệu, nền tảng quản lý, công nghệ xử lý và các ứng dụng phục vụ từng lĩnh vực. Những lớp công nghệ này quyết định khả năng biến dữ liệu thu thập được thành thông tin hữu ích, qua đó hỗ trợ hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản lý.
Chuyên gia cho biết hệ sinh thái này gồm bốn lớp: thiết bị bay; kết nối để truyền dữ liệu; nền tảng và AI để xử lý, phân tích dữ liệu; và các ứng dụng đưa kết quả vào thực tế. Ở lớp cuối cùng, công nghệ được chuyển thành những dịch vụ hữu ích cho người dân và doanh nghiệp. Cách tiếp cận này đặt ra yêu cầu nhìn nhận UAV như một thành phần của hệ sinh thái công nghệ, thay vì một sản phẩm độc lập. Bởi vì thiết bị có thể thu thập được nhiều dữ liệu, nhưng nếu không có năng lực quản lý và khai thác, dữ liệu khó trở thành cơ sở cho các quyết định hoặc tạo ra dịch vụ có giá trị.
QUẢN TRỊ ĐỘI BAY UAV QUY MÔ LỚN
Ngoài ra, khi số lượng UAV tăng lên, yêu cầu quản lý và điều phối cũng trở nên phức tạp hơn. Theo ông Bảo, nếu chỉ vận hành một vài thiết bị, việc quản lý tương đối đơn giản. Tuy nhiên, khi quy mô mở rộng lên hàng trăm, hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn thiết bị, việc tổ chức hoạt động và điều phối các UAV đòi hỏi một hệ thống quản lý đồng bộ hơn.
Các đơn vị có thể sử dụng nhiều dòng thiết bị từ những nhà sản xuất khác nhau. Nếu mỗi nhà sản xuất cung cấp một nền tảng điều khiển riêng, hệ thống vận hành sẽ dễ bị phân mảnh. Việc tích hợp thiết bị, chia sẻ nhiệm vụ và khai thác năng lực của toàn bộ đội bay khi đó có thể gặp khó khăn.
Theo chuyên gia, cách tiếp cận cần hướng tới là đồng bộ hóa và chuẩn hóa, cho phép nhiều dòng thiết bị được tích hợp trên một hệ thống có khả năng quản lý, điều phối và phân công nhiệm vụ. Mục tiêu là tăng năng lực phục vụ, đồng thời tối ưu nguồn lực đầu tư của doanh nghiệp và các đơn vị sử dụng.
VNPT tiếp cận theo hướng này thông qua nền tảng VNPT UAV Platform. Nền tảng được định hướng quản lý đa thiết bị, không phụ thuộc cố định vào một nhà cung cấp thiết bị hay một giải pháp riêng lẻ. Các thiết bị đáp ứng yêu cầu kết nối có thể được tích hợp vào hệ thống, tạo nền để phát triển các ứng dụng chuyên ngành. Nền tảng có thể kết hợp dữ liệu từ UAV với AI và cơ sở dữ liệu không gian để hỗ trợ các ứng dụng như nông nghiệp, giám sát tài nguyên và quản lý đất đai. VNPT cũng định hướng mở rộng khả năng tích hợp thiết bị, tuy nhiên, phạm vi tương thích với các dòng UAV của những nhà sản xuất khác nhau cần được làm rõ thêm.
Như vậy, một thiết bị bay có thể được xem xét trong tổng thể năng lực vận hành của hệ thống, thay vì chỉ gắn với một nhiệm vụ hoặc một dự án. Việc điều phối thiết bị và tổ chức các nhiệm vụ trên nền tảng chung cũng mở ra khả năng sử dụng nguồn lực linh hoạt hơn.
Ông Phạm Đắc Bảo cho rằng hoạt động bay cần được tự động hóa, có thể lập lịch và lặp lại theo chương trình đã thiết lập. Thay vì mỗi người điều khiển một thiết bị, nền tảng tự động hóa có thể hỗ trợ điều hành nhiều thiết bị cùng lúc.
Để mô hình này tạo ra hiệu quả kinh tế, khả năng tích hợp về kỹ thuật cần đi cùng khả năng phối hợp trong vận hành. Quan trọng hơn, nền tảng công nghệ phải giải quyết được nhu cầu của các đơn vị sử dụng. Từ chi phí đầu tư ban đầu đến chi phí vận hành, khả năng tái sử dụng thiết bị và giá trị của dịch vụ sau triển khai sẽ là những yếu tố cần được đánh giá để xác định hiệu quả thực tế.
Hơn 300 đại biểu trong nước và quốc tế tham dự Diễn đàn IRIFF 2026 tại Hà Nội, tập trung trao đổi về mô hình tài trợ nghiên cứu, liên kết Nhà nước – nhà khoa học – doanh nghiệp và chuyển giao công nghệ chiến lược...
Sở Khoa học và Công nghệ Hà Nội triển khai đợt hỗ trợ thứ nhất năm 2026, với tổng kinh phí 50 tỷ đồng, thông qua cấp phiếu hỗ trợ điện tử trên ứng dụng iHanoi...
Ngày 4/11, Airbus ký hai Biên bản ghi nhớ (MoU) với các đối tác Việt Nam, gồm Vietnam Airlines, FPT và Đại học FPT, nhằm thúc đẩy hợp tác trong lĩnh vực hàng không số và đào tạo nguồn nhân lực hàng không vũ trụ.
AI công nghiệp và công nghệ bản sao số đang mở ra cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam chuyển từ sản xuất, lắp ráp sang các công đoạn có giá trị gia tăng cao hơn như thiết kế, kỹ thuật và đổi mới sáng tạo...
AI công nghiệp đang làm thay đổi cách sản phẩm được thiết kế, thử nghiệm và sản xuất. Trong mô hình nhà máy mới, kỹ sư sẽ không chỉ làm việc với máy móc và các quy trình kỹ thuật mà còn phối hợp với các tác nhân AI công nghiệp (Industrial AI Agents)...
Hợp tác hướng tới hỗ trợ các doanh nghiệp và tổ chức tại Việt Nam đánh giá, chuẩn bị cho quá trình chuyển đổi sang các giải pháp bảo mật có khả năng chống chịu trước những tiến bộ của điện toán lượng tử…
Những phương thức mã hóa đang được sử dụng rộng rãi hiện nay có nguy cơ không còn đủ khả năng bảo vệ dữ liệu trước các năng lực tính toán mới...
AI và dữ liệu đang mở rộng vai trò của marketing, từ hỗ trợ doanh nghiệp nhận diện thị trường, tiếp cận khách hàng đến cá nhân hóa trải nghiệm. Tuy nhiên, công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành hiệu quả kinh doanh và niềm tin có thể kiểm chứng…
Sự phát triển của AI và các công cụ phân tích dữ liệu đang mở ra những cách tiếp cận mới trong quản trị rủi ro tài chính, từ nhận diện sớm nguy cơ bất ổn của thị trường đến kiểm soát những rủi ro phát sinh từ chính quá trình ứng dụng công nghệ...
Chủ tịch Airbus International nhận định AI đang tạo ra cơ hội lớn nhưng cũng đi kèm các rủi ro cần kiểm soát. Với đặc thù là nhà sản xuất thiết bị hàng không, Airbus phải đặt an toàn lên ưu tiên hàng đầu trong mọi hoạt động, bao gồm cả việc ứng dụng AI...