Từ bản sao số đến đô thị thông minh: ‘Cuộc chơi’ bắt đầu từ dữ liệu

Đừng nhìn bản sao số chỉ là màn hình 3D, mà phải bắt đầu từ dữ liệu

Với TP.HCM, bài toán đang chuyển từ việc có bản đồ số sang xây dựng một trục dữ liệu địa không gian dùng chung cho toàn thành phố. TP.HCM sau khi vận hành mô hình chính quyền mới từ ngày 1/7/2025, trên địa bàn hợp nhất với Bình Dương và Bà Rịa - Vũng Tàu, có diện tích khoảng 6.772 km², dân số khoảng 14 triệu người, gồm 168 xã, phường và một đặc khu. Quy mô không gian lớn hơn kéo theo yêu cầu quản lý dữ liệu cũng phức tạp hơn.

Ranh giới hành chính, thửa đất, công trình xây dựng, hạ tầng kỹ thuật… là những lớp dữ liệu nền để thành phố có thể xây dựng một “bản sao số” phản ánh tương đối đầy đủ trạng thái của đô thị.

Theo ThS. Nguyễn Văn Hồng (Trung tâm Công nghệ thông tin và Địa không gian TP.HCM - GITC), bản sao số thất bại vì thiếu nền dữ liệu, không phải vì thiếu công nghệ hiển thị. Chính vì thế, một bản sao số đô thị có thể được hình dung qua 3 tầng. Tầng đầu tiên là dữ liệu nền, gồm ranh giới hành chính, thửa đất, công trình, hạ tầng kỹ thuật. Tầng thứ hai là dữ liệu sống theo thời gian thực, được bổ sung từ camera, cảm biến IoT, ảnh vệ tinh và các hệ thống quan trắc. Tầng thứ ba là mô hình, mô phỏng và AI, nơi dữ liệu được biến thành dự báo và hỗ trợ ra quyết định.

Trong ba tầng này, dữ liệu nền có tốc độ thay đổi chậm nhất nhưng lại giữ vai trò quyết định đối với các tầng phía trên. Nếu dữ liệu nền sai, mô hình 3D có thể vẫn đẹp, giao diện vẫn hiện đại, thuật toán AI vẫn có thể đưa ra kết quả, nhưng kết quả đó không đúng. ThS. Hồng cho rằng: “Một mô phỏng đẹp trên nền dữ liệu sai vẫn là một mô phỏng sai”. Đây cũng là lí do bản sao số không nên được nhìn đơn thuần như một sản phẩm công nghệ 3D. Giá trị thực sự của nó nằm ở khả năng mô tả hiện trạng, theo dõi diễn biến theo thời gian thực, dự báo và cuối cùng là thử nghiệm các kịch bản trước khi quyết định được đưa ra ngoài thực tế.

TP.HCM đang có gì trong “trục dữ liệu” địa không gian?

Cũng theo ông Nguyễn Văn Hồng, GITC hiện vận hành khoảng 100 lớp dữ liệu GIS nền và chuyên đề, 34 hệ thống và nền tảng ứng dụng GIS cùng khoảng 20 chỉ số ảnh viễn thám. Các lớp dữ liệu được sử dụng cho nhiều lĩnh vực như xây dựng, du lịch, nông nghiệp và y tế dự phòng, trong khi hạ tầng phần mềm được xây dựng trên nền mã nguồn mở.

Thành phố cũng đang thí điểm nền tảng dữ liệu dùng chung theo hướng SaaS tại một số phường, xã. Định hướng tiếp theo là mở rộng dữ liệu 3D theo từng mức độ chi tiết, khai thác dữ liệu radar mở để giám sát sụt lún, ngập lụt, đường bờ và phát triển khả năng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Nhưng số lượng lớp dữ liệu hay hệ thống chưa phải câu trả lời cuối cùng. Vấn đề quan trọng hơn là các dữ liệu đó có thể nói chuyện với nhau hay không. Để một trục dữ liệu địa không gian thực sự hoạt động, GITC đặt ra 5 điều kiện: Thứ nhất là nền dữ liệu có thẩm quyền và định danh thống nhất; thứ hai là chuẩn dữ liệu đi trước. Tiếp đến, dữ liệu cần được cập nhật liên tục; thứ tư, kiến trúc cần có độ mở để kết nối; và cuối cùng là cơ chế kiểm định, giám sát khi AI tham gia vào quá trình phân tích hoặc hành động.

Trong đó, câu chuyện tiêu chuẩn đặc biệt quan trọng khi thành phố chuyển sang dữ liệu 3D. Các chuẩn như CityGML 3.0, CityJSON, 3D Tiles, IFC và OGC API được đề cập nhằm hạn chế tình trạng dữ liệu bị khóa vào một nhà cung cấp. Theo ThS. Nguyễn Văn Hồng, không nhất thiết toàn bộ thành phố phải được số hóa ở mức chi tiết cao nhất. Dữ liệu 3D cần gắn với nhu cầu quản lý thực tế, thay vì chạy theo việc số hóa càng chi tiết càng tốt.

Mấu chốt là dữ liệu

Trao đổi với Một Thế Giới, PGS.TS Lê Trung Chơn cho rằng vấn đề cốt lõi của bản đồ và dữ liệu không gian không nằm ở việc lựa chọn một công nghệ hay một cách thể hiện duy nhất. Ông nhấn mạnh rằng “mấu chốt là dữ liệu”, và dữ liệu phải “nhất thống”, tức bảo đảm tính nhất quán, toàn vẹn, độ chính xác, độ tin cậy và yếu tố thời gian. Khi các yêu cầu này được bảo đảm, dữ liệu mới có thể trở thành nền tảng đáng tin cậy cho các ứng dụng không gian.

“

Bản đồ về bản chất là một phương thức hiển thị dữ liệu, còn việc dữ liệu có phù hợp với mục tiêu sử dụng hay không mới quyết định giá trị của bản đồ. Vì thế, yếu tố quan trọng là xác định dữ liệu nào là dữ liệu nền có thẩm quyền, tiêu chuẩn nào được sử dụng và ai chịu trách nhiệm cập nhật dữ liệu đó.

AI thông minh đến đâu vẫn cần một “địa chỉ” đáng tin cậy

Khi nền dữ liệu đủ tốt, lớp công nghệ phía trên có thể mở rộng rất nhanh. Theo trình bày của ThS. Nguyễn Văn Hồng, AI trong không gian địa lí cũng xuất hiện một rủi ro riêng: Geo-hallucination - AI tạo ra thông tin không gian sai nhưng có vẻ rất thuyết phục. Vì thế, khi AI chuyển từ phân tích sang hành động điều khiển hệ thống, con người vẫn cần giữ vai trò kiểm soát. Đơn cử, AI có thể đề xuất điều chỉnh đèn tín hiệu giao thông theo thời gian thực, nhưng bước phê duyệt cuối cùng vẫn cần con người thực hiện, ít nhất trong giai đoạn đầu.

Qua đó cho thấy, trục dữ liệu địa không gian không chỉ là câu chuyện của GIS, mà còn liên quan trực tiếp đến quy hoạch, xây dựng, giao thông, môi trường, hạ tầng ngầm, quản trị đất đai và sau cùng là cách chính quyền đưa ra quyết định.

ThS. Nguyễn Văn Hồng cho rằng, trục dữ liệu không gian không phải sản phẩm của một đơn vị - nó là hạ tầng dùng chung của cả thành phố. Nếu coi bản sao số là “bộ não mô phỏng” của đô thị, dữ liệu địa không gian chính là phần nền giúp bộ não đó nhận diện đúng thành phố mà nó đang mô phỏng. Công nghệ 3D, cảm biến, vệ tinh hay AI có thể tiếp tục phát triển, nhưng giá trị của chúng cuối cùng vẫn phụ thuộc vào việc dữ liệu phía dưới có đúng, thống nhất, được cập nhật và đáng tin cậy hay không.