Công nghiệp Việt Nam trong cuộc đua Net Zero - Bài 2: Robot AI mở lối kinh tế tuần hoàn

Khi phế liệu trở thành nguồn tài nguyên chiến lược

Trong nhiều thập niên, tăng trưởng công nghiệp toàn cầu được xây dựng trên mô hình kinh tế tuyến tính. Tài nguyên được khai thác, đưa vào sản xuất, tiêu dùng rồi thải bỏ. Mô hình này từng tạo ra những bước phát triển mạnh mẽ nhưng cũng kéo theo nhiều hệ lụy về môi trường.

Nguồn tài nguyên thiên nhiên ngày càng suy giảm. Lượng chất thải phát sinh liên tục gia tăng. Trong khi đó, phát thải khí nhà kính vẫn là thách thức lớn đối với hầu hết các quốc gia. Khi mục tiêu phát triển bền vững trở thành xu thế tất yếu, nhiều nền kinh tế bắt đầu chuyển sang mô hình tuần hoàn. Theo cách tiếp cận này, chất thải không còn là điểm kết thúc của một chu trình sản xuất mà trở thành điểm khởi đầu cho một chu trình giá trị mới.

Đối với ngành công nghiệp, đây được xem là một thay đổi mang tính căn bản. Nếu trước đây doanh nghiệp chủ yếu tìm cách xử lý chất thải với chi phí thấp nhất thì nay nhiều đơn vị bắt đầu nhìn nhận phế liệu như một nguồn nguyên liệu thứ cấp có giá trị kinh tế.

Tại Việt Nam, quá trình công nghiệp hóa nhanh chóng đang tạo ra khối lượng lớn phế liệu từ các ngành luyện kim, cơ khí, điện tử, nhựa và vật liệu xây dựng. Đây là nguồn tài nguyên rất đáng chú ý nếu được thu gom, phân loại và tái chế hiệu quả.

Trong ngành thép, việc sử dụng thép phế liệu giúp giảm nhu cầu khai thác quặng sắt, đồng thời cắt giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Với ngành nhôm, tái chế từ phế liệu có thể tiết kiệm tới 90% năng lượng so với sản xuất từ quặng nguyên khai. Tương tự, trong lĩnh vực cơ khí chế tạo, việc tái sử dụng phoi tiện, mẩu thép thừa hay phế phẩm sản xuất không chỉ giúp giảm chi phí nguyên liệu mà còn hạn chế lượng chất thải phải xử lý.

Tuy nhiên, khoảng cách giữa tiềm năng và thực tế vẫn còn khá lớn. Một trong những nguyên nhân quan trọng là công đoạn phân loại vật liệu chưa đáp ứng được yêu cầu của nền kinh tế tuần hoàn hiện đại.

Tại nhiều doanh nghiệp, hoạt động phân loại vẫn dựa chủ yếu vào lao động thủ công. Công nhân phải nhận diện vật liệu bằng kinh nghiệm hoặc dựa trên các đặc điểm cảm quan đơn giản. Phương pháp này khó bảo đảm độ chính xác khi xử lý khối lượng lớn vật liệu hỗn hợp.

Chỉ cần một lượng nhỏ tạp chất lẫn vào dòng nguyên liệu tái chế cũng có thể ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm đầu ra. Trong ngành luyện kim, phế liệu nhôm lẫn đồng hoặc nhựa có thể làm giảm chất lượng cả mẻ luyện. Điều đó đồng nghĩa doanh nghiệp phải tiêu tốn thêm năng lượng để xử lý, kéo theo chi phí sản xuất và lượng phát thải carbon tăng lên.

Thực tế, câu chuyện tuần hoàn tài nguyên không còn là lựa chọn mà đang trở thành yêu cầu phát triển của nhiều nền kinh tế. Theo Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc (UNEP), thế giới hiện tiêu thụ lượng tài nguyên gấp hơn ba lần so với 50 năm trước. Nếu xu hướng này tiếp tục, nhu cầu nguyên liệu toàn cầu có thể tăng gần gấp đôi vào năm 2060. Điều đó đồng nghĩa áp lực lên môi trường, năng lượng và chi phí sản xuất sẽ ngày càng lớn.

Trước thách thức đó, nhiều quốc gia đã chuyển trọng tâm từ khai thác tài nguyên sang tối ưu vòng đời vật liệu. Liên minh châu Âu xem kinh tế tuần hoàn là một trong những trụ cột của Thỏa thuận xanh châu Âu. Nhật Bản và Hàn Quốc cũng xây dựng chiến lược quốc gia về tuần hoàn tài nguyên nhằm giảm phụ thuộc vào nguồn nguyên liệu nhập khẩu.

Đối với Việt Nam, quá trình công nghiệp hóa đang tạo ra lượng lớn phế liệu từ các khu công nghiệp, nhà máy và đô thị. Nếu được thu gom, phân loại và tái sử dụng hiệu quả, đây có thể trở thành một “mỏ tài nguyên thứ cấp” với giá trị kinh tế rất lớn. Tuy nhiên, để khai thác được nguồn tài nguyên đặc biệt này, yếu tố quyết định nằm ở công nghệ phân loại và tái chế.

Robot AI thay đổi cuộc chơi ngành tái chế

Robot ngày nay không chỉ thực hiện mệnh lệnh. Chúng còn có khả năng quan sát, phân tích và đưa ra quyết định trong quá trình vận hành.

Nền tảng của hệ thống này là sự kết hợp giữa thị giác máy tính, cảm biến thông minh và các thuật toán học sâu. Trên các băng chuyền xử lý phế liệu, camera độ phân giải cao liên tục ghi nhận hình ảnh vật liệu. Đồng thời, các cảm biến laser 3D, công nghệ quang phổ cận hồng ngoại và cảm biến huỳnh quang tia X thu thập thêm dữ liệu về cấu trúc cũng như thành phần hóa học của từng vật thể. Khối lượng dữ liệu khổng lồ này được truyền về bộ xử lý trung tâm. Tại đây, các thuật toán AI sẽ thực hiện việc nhận diện vật liệu chỉ trong thời gian cực ngắn.

Điểm khác biệt lớn nhất nằm ở khả năng học hỏi của hệ thống. Càng tiếp xúc với nhiều dữ liệu thực tế, AI càng nâng cao độ chính xác trong nhận diện vật liệu. Những loại phế liệu có hình dạng tương đồng nhưng thành phần khác nhau vẫn có thể được phân biệt nhờ dữ liệu quang phổ và quá trình huấn luyện trước đó.

Khi vật liệu được xác định, hệ thống sẽ tính toán vị trí và tọa độ không gian rồi gửi lệnh cho robot thực hiện thao tác phân loại. Toàn bộ quá trình diễn ra chỉ trong vài phần nghìn giây. Các cánh tay robot tốc độ cao liên tục gắp, phân tách và đưa vật liệu vào từng khu vực riêng biệt. Khác với lao động thủ công, robot có thể hoạt động 24 giờ mỗi ngày mà không bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường hay cường độ làm việc.

Nhiều khảo sát tại các tổ hợp công nghiệp ở Đông Nam Á cho thấy hệ thống robot AI có thể nâng tốc độ phân loại lên gấp nhiều lần so với phương pháp truyền thống. Một robot Delta hiện đại có khả năng thực hiện từ 60 đến 80 lần gắp mỗi phút, trong khi tỷ lệ nhận diện sai giảm xuống dưới 2%.

Những con số này có ý nghĩa rất lớn đối với hoạt động tái chế. Bởi độ chính xác chính là yếu tố quyết định chất lượng nguyên liệu đầu vào và hiệu quả của toàn bộ chuỗi tuần hoàn phía sau.

Sự phát triển của robot AI cũng đang làm thay đổi cách nhìn về phế liệu. Nếu trước đây doanh nghiệp xem đây là chi phí xử lý thì nay nhiều đơn vị bắt đầu coi đó là nguồn tài nguyên chiến lược. Khi công nghệ có thể phân loại chính xác và nhanh chóng, giá trị kinh tế của dòng vật liệu thứ cấp tăng lên đáng kể. Điều này tạo thêm động lực để doanh nghiệp đầu tư vào các mô hình sản xuất tuần hoàn.

Xu hướng đó không chỉ diễn ra tại các nền kinh tế phát triển mà đang lan rộng sang nhiều quốc gia châu Á, trong đó có Việt Nam. Khi yêu cầu giảm phát thải ngày càng khắt khe, tái chế và tuần hoàn vật liệu sẽ trở thành một phần quan trọng trong chiến lược cạnh tranh của doanh nghiệp.

Tại Nhật Bản, nhiều trung tâm tái chế hiện đã ứng dụng robot AI để nhận diện và phân loại hàng trăm loại vật liệu khác nhau trên cùng một dây chuyền. Hệ thống có thể phân biệt nhôm, thép, đồng, nhựa kỹ thuật hay các hợp kim đặc biệt chỉ trong thời gian rất ngắn. Điều này giúp nâng cao đáng kể tỷ lệ thu hồi vật liệu có giá trị.

Trong khi đó, các doanh nghiệp tái chế điện tử tại Đức đang sử dụng robot kết hợp thị giác máy tính để tháo dỡ và phân loại thiết bị điện tử đã qua sử dụng. Nhờ khả năng nhận diện chính xác từng linh kiện, tỷ lệ thu hồi các kim loại quý như vàng, bạc và đồng được cải thiện đáng kể so với phương pháp truyền thống.

Những kinh nghiệm này cho thấy AI không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý mà còn mở rộng khả năng tái chế đối với nhiều loại vật liệu trước đây rất khó phân loại. Đây cũng là hướng đi mà nhiều doanh nghiệp công nghiệp Việt Nam đang bắt đầu quan tâm khi tìm kiếm các giải pháp giảm phát thải và tối ưu tài nguyên.

Ba giá trị cốt lõi trên hành trình Net Zero

Không phải ngẫu nhiên mà robot AI được xem là một trong những công nghệ tiêu biểu của quá trình chuyển đổi kép. Giá trị mà công nghệ này mang lại không chỉ nằm ở năng suất hay hiệu quả sản xuất mà còn tác động trực tiếp đến các mục tiêu phát triển bền vững.

Giá trị đầu tiên là nâng cao chất lượng nguyên liệu tái chế. Trong các ngành luyện kim như thép và nhôm, chất lượng nguyên liệu đầu vào có ý nghĩa quyết định đối với hiệu quả vận hành. Khi phế liệu được phân loại chính xác, lượng tạp chất giảm xuống mức tối thiểu. Nhờ đó, thời gian xử lý ngắn hơn và mức tiêu hao năng lượng cũng thấp hơn.

Nhiều nghiên cứu cho thấy nguyên liệu tái chế có độ tinh khiết cao có thể giúp giảm từ 10% đến 20% lượng năng lượng sử dụng trong các công đoạn luyện kim. Điều đó đồng nghĩa lượng khí nhà kính phát sinh từ hoạt động sản xuất cũng được cắt giảm đáng kể.

Giá trị thứ hai là bảo vệ người lao động. Phân loại phế liệu công nghiệp luôn được xem là một trong những công việc tiềm ẩn nhiều rủi ro. Bụi kim loại, hóa chất, vật sắc nhọn và môi trường làm việc độc hại có thể ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe người lao động.

Khi robot thay thế con người ở những vị trí này, doanh nghiệp không chỉ nâng cao năng suất mà còn cải thiện các tiêu chí về môi trường và xã hội trong bộ chỉ số ESG. Đây là yếu tố ngày càng được các đối tác quốc tế quan tâm khi đánh giá năng lực phát triển bền vững của doanh nghiệp.

Giá trị thứ ba là hình thành mô hình tuần hoàn nội bộ trong nhà máy. Trước đây, nhiều loại phế liệu được bán ra bên ngoài với giá trị thấp. Sau đó, doanh nghiệp lại phải mua nguyên liệu mới để phục vụ sản xuất. Quy trình này vừa làm tăng chi phí vừa phát sinh thêm phát thải trong hoạt động vận chuyển.

Nói cách khác, robot AI không chỉ thay đổi một công đoạn sản xuất mà đang góp phần định hình lại cách thức doanh nghiệp quản lý tài nguyên. Tuy nhiên, để công nghệ này phát huy hiệu quả trên diện rộng, vẫn còn nhiều nút thắt cần được tháo gỡ. Chi phí đầu tư ban đầu là thách thức dễ nhận thấy nhất đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Bên cạnh đó, chất lượng dòng phế liệu trong nước còn khá phức tạp, đòi hỏi hệ thống AI phải được huấn luyện bằng những bộ dữ liệu phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

Một vấn đề khác là nguồn nhân lực. Robot AI là sự kết hợp của cơ điện tử, tự động hóa, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Trong khi đó, lực lượng kỹ sư có khả năng vận hành và làm chủ công nghệ này vẫn còn hạn chế. Một điểm đáng chú ý là robot AI đang dần trở thành cầu nối giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh. Nếu dữ liệu là nền tảng của nhà máy thông minh thì AI chính là công cụ biến dữ liệu thành các quyết định vận hành cụ thể. Từ việc nhận diện vật liệu, tối ưu quy trình tái chế đến kiểm soát chất lượng đầu ra, mọi hoạt động đều được thực hiện dựa trên dữ liệu được thu thập và phân tích theo thời gian thực.

Trong tương lai, khi công nghệ cảm biến, điện toán biên và trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các hệ thống tái chế có thể tự học và tự tối ưu hóa trong quá trình vận hành. Điều này mở ra khả năng hình thành những nhà máy tuần hoàn thông minh, nơi chất thải của công đoạn này trở thành nguyên liệu của công đoạn khác.

Đây cũng là xu hướng đang được nhiều tập đoàn công nghiệp lớn trên thế giới theo đuổi trong chiến lược Net Zero. Thay vì xem chất thải là gánh nặng môi trường, doanh nghiệp sẽ coi đó là nguồn tài nguyên có thể tái tạo giá trị nhiều lần trong cùng một hệ sinh thái sản xuất.

Tuy nhiên, công nghệ dù hiện đại đến đâu cũng khó tạo ra chuyển biến mạnh mẽ nếu thiếu cơ chế hỗ trợ, nguồn nhân lực và hệ sinh thái đổi mới đồng bộ. Để tăng tốc hành trình Net Zero, Việt Nam cần nhiều hơn những giải pháp công nghệ đơn lẻ mà phải xây dựng một nền công nghiệp xanh dựa trên năng lực làm chủ công nghệ, tài chính xanh và các chính sách thúc đẩy đổi mới sáng tạo.

Chánh Định Minh - Hoàng Bắc