AI đang mở ra kỳ vọng thay đổi cục diện giao thông đô thị Việt Nam, từ việc dự báo dòng xe, tối ưu đèn tín hiệu cho đến tái thiết quy hoạch. Nhưng để biến tiềm năng thành hiện thực, cần hạ tầng dữ liệu, nhân lực và hành lang pháp lý đủ mạnh.
TP.HCM và Hà Nội nhiều năm liền nằm trong danh sách các thành phố tắc đường hàng đầu châu Á. Theo dữ liệu của TomTom Traffic Index công bố tháng 3/2025, Hà Nội xếp thứ 10 còn TP.HCM xếp thứ 15 châu Á về mức độ ùn tắc, với thời gian di chuyển trung bình kéo dài hơn 60% so với trạng thái thông thoáng. Báo cáo này cho biết người dân TP.HCM mất khoảng 176 giờ mỗi năm chỉ để “đứng chờ trên đường”.
Đặc biệt, theo Sở GTVT TP.HCM, đến quý I/2025 thành phố có hơn 10,2 triệu phương tiện, trong đó xe máy chiếm gần 85%. Trong khi đó quỹ đất giao thông chỉ đạt khoảng 12,3% tổng diện tích đô thị, thấp hơn tiêu chuẩn tối thiểu 20-25% khuyến nghị bởi Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD). Thực tế này khiến hầu hết các giải pháp mở rộng đường sá chỉ là “liều thuốc giảm đau tạm thời”.
Dùng học đồ thị để “nhìn” được toàn mạng lưới giao thông
Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các kỹ thuật học đồ thị (graph learning), đang trở thành chìa khóa cho giao thông đô thị.
TS Ngô Bá Hưng, chuyên gia trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu sau tiến sĩ tại ĐH Quốc gia Chonnam (Hàn Quốc), người đã công bố nhiều công trình ở CVPR, ICCV, AAAI, nhận định: “Học đồ thị (graph learning) và học chuyển giao (transfer learning) tập trung vào việc xử lý dữ liệu không đồng nhất và thích ứng mô hình với nguồn dữ liệu mới. Ở Việt Nam, những kỹ thuật này có thể áp dụng vào bài toán phân tích giao thông đô thị, nơi học đồ thị giúp mô hình hóa mạng lưới đường sá và dự đoán ùn tắc (ví dụ, tại TP.HCM hoặc Hà Nội)”.
Trên thực tế, Seoul đã xây dựng mô hình học đồ thị cho toàn bộ mạng giao thông với hơn 5.400 nút giao và 12.000 đoạn đường, thu thập dữ liệu từ camera, GPS xe buýt, điện thoại di động. Kết quả là hệ thống này có thể cảnh báo sớm các “điểm nóng”, tự điều chỉnh đèn tín hiệu giảm thời gian chờ trung bình 23% so với trước đó (theo báo cáo của Seoul Metropolitan Government, tháng 2/2025).
Ở Việt Nam, TP.HCM đã khởi động trung tâm điều hành giao thông thông minh từ cuối 2020, tích hợp hơn 1.000 camera quét biển số, đếm mật độ xe. Tuy nhiên, theo ông Đặng Quốc Vinh (Ban Quản lý dự án đầu tư xây dựng các công trình giao thông TP.HCM), hệ thống vẫn mới dừng ở mức thu thập và giám sát, chưa xây dựng được mô hình AI dự báo và tối ưu đèn tín hiệu dựa trên dữ liệu lớn.
Một thí điểm đáng chú ý gần đây là dự án mô hình hóa giao thông khu vực ngã sáu Gò Vấp (TP.HCM), nơi được xem là “ác mộng” mỗi giờ cao điểm. Trong 6 tháng cuối năm 2024, thành phố đã phối hợp cùng nhóm nghiên cứu từ Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM triển khai thử hệ thống học máy trên tập dữ liệu từ camera, thiết bị đo tốc độ, kết hợp mô phỏng VISSIM.
Kết quả ban đầu cho thấy việc điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu dựa theo dự báo AI đã giúp giảm trung bình 17% thời gian chờ tại ngã sáu, giảm tiêu thụ nhiên liệu khoảng 12%. Dù mới là dự án thử nghiệm nhỏ, song đây được xem là tiền đề để mở rộng ra các nút giao phức tạp khác như Hàng Xanh, Cộng Hòa – Trường Chinh.
Vấn đề dữ liệu, nhân lực: “Máu của AI” chưa đủ chảy
Trong quá trình chia sẻ kinh nghiệm với LG Display, dự án cảnh sát Hàn Quốc, TS Ngô Bá Hưng nhấn mạnh: “Dữ liệu là ‘máu của AI’ vì nó cung cấp thông tin cho mô hình học máy học hỏi và đưa ra quyết định chính xác”. Nhưng ở Việt Nam, dữ liệu còn rời rạc, chuẩn hóa kém, chủ yếu phục vụ xử phạt vi phạm.
Ông Lê Xuân Bình, Phó Viện trưởng Viện Chiến lược Giao thông, tại Tọa đàm “Đô thị thông minh và giao thông” Hà Nội tháng 3/2025, thẳng thắn: “Phần lớn dữ liệu lưu lượng, luồng xe chỉ do từng quận huyện tự thu thập, chưa kết nối thành cơ sở dữ liệu liên thông toàn thành phố. Nếu không gom lại, AI cũng chỉ là vỏ rỗng, không ‘học’ được gì”.
Cùng với đó, nguồn nhân lực cho học sâu, học đồ thị chuyên về giao thông còn thiếu. Báo cáo thị trường AI Việt Nam 2025 của TopDev cho thấy chỉ có khoảng 1.200 kỹ sư machine learning chuyên sâu, chủ yếu làm fintech, e-commerce, rất hiếm dự án tập trung giao thông đô thị.
TS Hưng chia sẻ qua dự án giám sát Hàn Quốc: “Quản trị rủi ro phải bắt đầu từ dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu không bias để tránh lỗi sản xuất hàng loạt. Với dự án liên quan đến Cảnh sát Hàn Quốc (qua các hợp tác nghiên cứu về AI cho giám sát và remote sensing), bài học là tích hợp privacy-by-design, như anonymization dữ liệu để tránh vi phạm quyền riêng tư”.
Việt Nam đang sửa Luật Giao thông đường bộ, chuẩn bị Luật Dữ liệu cá nhân 2026. Đây sẽ là hàng rào pháp lý cho việc ẩn danh dữ liệu camera, GPS, tránh lộ thông tin di chuyển công dân.
Nếu không, AI cho giao thông có thể trở thành công cụ xâm phạm riêng tư, thậm chí thiên vị khi xử lý vi phạm.
Góc nhìn quy hoạch: AI không chỉ để “trang trí công nghệ”
PGS.TS Đỗ Thị Hồng, chuyên gia quy hoạch giao thông (ĐH Kiến trúc Hà Nội) nhận định tại Diễn đàn Quy hoạch 4.0 tháng 5/2025: “Nguy hiểm nhất là coi AI chỉ như công cụ làm đẹp cho các dự án ‘smart city’. AI phải được dùng để phân tích, dự báo, gợi ý phân bổ lại không gian đô thị, chứ không chỉ cắm thêm vài camera rồi tuyên bố thông minh”.
Chính vì vậy, nhiều đô thị ở Mỹ, châu Âu còn dùng dữ liệu học máy từ giao thông để tái cấu trúc phân khu chức năng, giãn mật độ dân cư, điều mà Hà Nội, TP.HCM sẽ phải cân nhắc khi tốc độ đô thị hóa chưa hề giảm.
TS Hưng nói rất rõ: “Ngay cả mô hình tiên tiến cũng vô nghĩa nếu dữ liệu không đủ tốt. Điều này nhấn mạnh nhu cần xây dựng kho dữ liệu quốc gia là vô cùng cần thiết”.
Ông Lê Trung Hiếu, chuyên gia quy hoạch giao thông thuộc Hội Quy hoạch Phát triển Đô thị Việt Nam, chia sẻ tại Diễn đàn Đô thị bền vững diễn ra ở Hà Nội tháng 4/2025: “Việc tiếp tục trải nhựa, làm cầu vượt, mở rộng lộ giới gần như không còn khả thi với các quận trung tâm. Chúng ta buộc phải dùng đến công nghệ dữ liệu lớn, AI để phân tích, dự báo và điều phối giao thông thông minh, nếu không muốn chôn chân mãi trong khói xe”.
Đây không chỉ là bài toán hạ tầng mà còn là câu chuyện tầm nhìn. Một đô thị thông minh thực sự là nơi dùng dữ liệu để “thấy trước tương lai”, từ đó điều phối giao thông, quy hoạch bến bãi, luồng dân cư hợp lý, để không ai phải “dành cả thanh xuân” trong khói bụi kẹt xe.
