Phía sau AI, đô thị công nghệ cao cần thêm những gì để vận hành thông minh?

Hai nhà máy AI, 4 trung tâm dữ liệu và bài toán hạ tầng tính toán

Theo ông Phạm Minh Tuấn, Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn FPT kiêm Tổng Giám đốc FPT Software, thế giới đang chứng kiến sự hội tụ của năm nhóm công nghệ nền tảng, gồm AI, dữ liệu, an ninh mạng, điện toán lượng tử và Physical AI, tức AI gắn với các hệ thống vật lý như robot, thiết bị bay không người lái và phương tiện tự hành.

Sự thay đổi này kéo theo yêu cầu mới đối với hạ tầng số. Muốn dùng AI để xử lý dữ liệu đô thị, hỗ trợ điều hành giao thông, dự báo nhu cầu năng lượng hay mô phỏng hoạt động của công trình, thành phố phải có đủ năng lực tính toán, dữ liệu đầu vào đáng tin cậy và khả năng kết nối với các hệ thống đang vận hành.

Ông Phạm Minh Tuấn nhận định AI, hạ tầng tính toán và dữ liệu đang trở thành một dạng hạ tầng mới, gắn với năng lực phát triển kinh tế và chủ quyền công nghệ. Với TP.HCM, yêu cầu đặt ra là xây dựng hạ tầng số có thể phục vụ nhiều lĩnh vực, từ quản lý đô thị, tài chính đến năng lượng, logistics và sản xuất.

Hạ tầng tính toán hiệu năng cao (HPC), bộ xử lý đồ họa GPU và các nền tảng điện toán chuyên dụng có thể đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu quy mô lớn, mô phỏng và tối ưu hóa. Ông Tuấn đề xuất TP.HCM xem xét kết hợp HPC với máy tính lượng tử để giải quyết các bài toán chuyên sâutrong tài chính, năng lượng và logistics. Theo đó, nguồn lực từ doanh nghiệp công nghệ cũng có thể góp phần đáp ứng nhu cầu này. FPT cho biết đang vận hành hai nhà máy AI tại Việt Nam và Nhật Bản, cùng bốn trung tâm dữ liệu đạt chuẩn quốc tế với hơn 7.000 tủ rack. Năng lực đó cho thấy doanh nghiệp công nghệ trong nước có thể tham gia cung cấp hạ tầng và giải pháp AI. Tuy nhiên, với một đô thị, lựa chọn đầu tư không thể chỉ dựa trên quy mô hạ tầng sẵn có mà cần tính đến nhu cầu sử dụng, khả năng kết nối, chi phí vận hành và phương án khai thác lâu dài.

Dữ liệu đô thị: Đầu vào quyết định chất lượng của AI

AI có thể xử lý lượng thông tin lớn, nhưng kết quả vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, mức độ cập nhật và khả năng kết nối giữa các nguồn. Trong một đô thị, dữ liệu giao thông, năng lượng, môi trường, công trình và dịch vụ công thường nằm ở nhiều hệ thống khác nhau. Nếu các nguồn dữ liệu thiếu đồng bộ hoặc không thể chia sẻ theo quy tắc thống nhất, việc hình thành bức tranh tổng thể về hoạt động của thành phố sẽ gặp trở ngại.

Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM xác định AI, điện toán đám mây, điện toán biên và bản sao số là những hướng công nghệ cần được lựa chọn theo từng nhu cầu cụ thể, như công tác dự báo, quản lý hạ tầng, tối ưu hóa sản xuất và cung ứng dịch vụ. Sở cũng lưu ý rằng chất lượng dữ liệu, an toàn thông tin và khả năng tích hợp cần được tính đến ngay từ khâu xác định nhiệm vụ công nghệ. Dữ liệu cần được tổ chức như một phần của hạ tầng đô thị, thay vì chỉ phục vụ từng ứng dụng riêng lẻ.

Trong khi đó, ông Phạm Minh Tuấn đề xuất TP.HCM xây dựng nền tảng dữ liệu đô thị thống nhất, dùng chung, làm cơ sở phát triển trung tâm điều hành đô thị thông minh, bản sao số và các công cụ AI hỗ trợ ra quyết định. Để hình thành nền tảng này, cơ quan quản lý và doanh nghiệp công nghệ cần phối hợp từ khâu xác định nhu cầu dữ liệu, xây dựng hệ thống đến tích hợp và vận hành.

Bản sao số có thể tạo ra mô hình số của một công trình hoặc hệ thống đô thị để theo dõi, mô phỏng và phân tích. Khi được kết nối với dữ liệu cập nhật, mô hình này giúp đánh giá các phương án vận hành trước khi áp dụng ngoài thực tế. Trong mối liên kết đó, AI đảm nhiệm việc phân tích, phát hiện quy luật hoặc dự báo, còn bản sao số cung cấp môi trường mô phỏng và dữ liệu mô tả đối tượng.

Từ bán dẫn, hệ thống nhúng đến robot: AI cần những lớp công nghệ nào?

AI không thể tự vận hành nếu thiếu phần cứng và các hệ thống kết nối với thế giới thực. Để thu nhận thông tin từ môi trường, điều khiển thiết bị hoặc tham gia vào hoạt động vật lý, một hệ thống cần cảm biến, thiết bị xử lý, hệ thống nhúng, mạng kết nối và phần mềm điều khiển. Những thành phần này tạo nên cầu nối giữa dữ liệu số với các hoạt động diễn ra trong đô thị.

Theo Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM, định hướng của Thành phố tập trung vào những công đoạn thiết kế, đóng gói, kiểm thử và tích hợp có khả năng phát triển từ nguồn lực hiện có, gắn với nhu cầu của cơ sở sản xuất, kho vận và đơn vị quản lý hạ tầng. Một giải pháp đô thị có thể cần phần cứng để thu thập dữ liệu, phần mềm để xử lý, AI để phân tích và hệ thống điều khiển để thực thi.

Với Physical AI, mối liên hệ giữa AI và thế giới vật lý thể hiện trực tiếp hơn. Robot, thiết bị bay không người lái (UAV) và phương tiện tự hành có thể được sử dụng để giám sát, thu thập dữ liệu, vận chuyển hoặc hỗ trợ vận hành hạ tầng. Nhưng để hoạt động trong môi trường thực tế, các hệ thống này cần dữ liệu phù hợp, năng lực xử lý và điều khiển đáng tin cậy, đồng thời phải đáp ứng những yêu cầu về an toàn.

Ông Phạm Minh Tuấn cho rằng TP.HCM có thể tổ chức thử nghiệm có kiểm soát đối với drone, phương tiện tự hành và các ứng dụng Physical AI, phục vụ quản trị đô thị và phát triển kinh tế tầm thấp. Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM cũng đề xuất lựa chọn ứng dụng UAV trong phạm vi cụ thể, gắn với điều kiện an toàn và yêu cầu quản lý vận hành.

“

Hạ tầng số của đô thị công nghệ cao cần bắt đầu từ các bài toán có đơn vị sử dụng rõ ràng. AI tạo năng lực phân tích và hỗ trợ quyết định; dữ liệu cung cấp đầu vào; bán dẫn, hệ thống nhúng, robot và các công nghệ kết nối đưa năng lực xử lý vào hoạt động thực tế; an ninh mạng bảo vệ hệ thống trong quá trình khai thác.

An ninh mạng và điện toán lượng tử: Lớp bảo vệ cho hạ tầng số

Ông Phạm Minh Tuấn xem an ninh mạng và điện toán lượng tử là hai hướng công nghệ có vai trò chiến lược trong bảo vệ chủ quyền quốc gia trên môi trường số. Trong định hướng của FPT, Quantum AI, an ninh mạng, UAV, dữ liệu và công nghệ đường sắt là những nhóm được doanh nghiệp ưu tiên đầu tư, hướng tới làm chủ công nghệ lõi. Đối với đô thị công nghệ cao, yêu cầu đặt ra là xây dựng năng lực bảo vệ và vận hành hệ thống số một cách chủ động, đồng thời lựa chọn công nghệ phù hợp.

Theo ông Phạm Minh Tuấn, nên kết hợp điện toán lượng tử với hạ tầng tính toán hiệu năng cao để giải quyết một số bài toán tối ưu và phân tích chuyên sâu. Ông Tuấn cũng đề xuất TP.HCM lấy nhu cầu thực tế làm điểm khởi đầu, huy động doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học và startup cùng phát triển giải pháp. Hướng đi này đòi hỏi Thành phố chuẩn bị dữ liệu, hạ tầng thử nghiệm, cơ chế phối hợp và các đơn vị tiếp nhận sản phẩm. Khi công nghệ được tích hợp theo nhu cầu cụ thể và hiệu quả vận hành được kiểm chứng, các khoản đầu tư mới có cơ sở tạo ra giá trị cho nền kinh tế đô thị.

Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM cũng yêu cầu xem xét an toàn thông tin và khả năng tích hợp ngay từ khi xác định nhiệm vụ. Như vậy, yêu cầu bảo vệ hệ thống cần gắn với quá trình lựa chọn công nghệ, thiết kế kết nối và tổ chức vận hành, thay vì chỉ được xử lý khi ứng dụng đã hoàn thành.

Thế Lâm