Tốc độ:
1x
Đô thị Việt Nam “nghẽn” vì thiếu dữ liệu hay thiếu cách dùng?
Mỗi buổi sáng ở các đô thị lớn, hàng triệu người cùng bước vào một nhịp sống quen thuộc, giao thông dày đặc, hạ tầng căng mình chịu áp lực, những cơn mưa không quá lớn cũng đủ khiến nhiều khu vực rơi vào cảnh ngập cục bộ. Những hình ảnh ấy lặp lại đến mức nhiều người bắt đầu coi đó là chuyện bình thường của đô thị hóa nhanh.
Khi nói về nguyên nhân, người ta thường nhắc đến thiếu vốn, thiếu quy hoạch đồng bộ hay thiếu công nghệ hiện đại. Nhưng nếu quan sát kỹ hơn cách các đô thị đang được vận hành, có thể nhận ra đô thị Việt Nam không thiếu dữ liệu, mà thiếu cách dùng dữ liệu để điều hành và phát triển. Camera giao thông đã phủ rộng nhiều tuyến đường. Hồ sơ đất đai, dân cư, doanh nghiệp đang được số hóa với tốc độ nhanh. Các ứng dụng phản ánh hiện trường, tổng đài đô thị thông minh ngày càng quen thuộc với người dân. Dữ liệu hiện diện ở khắp nơi, nhưng đô thị vẫn chủ yếu vận hành theo lối phản ứng sau sự cố, xử lý từng vấn đề riêng lẻ thay vì dự báo và dẫn dắt phát triển.
Trong bối cảnh thế giới đang bước nhanh vào kỷ nguyên quản lý đô thị bằng dữ liệu, IoT và trí tuệ nhân tạo, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để dữ liệu thực sự trở thành nền tảng cho quyết định đô thị, cho quy hoạch, cho thị trường bất động sản và cho tăng trưởng dài hạn. Trong khoảng một thập niên trở lại đây, Việt Nam đã có bước tiến đáng kể về hạ tầng số cho quản lý đô thị. Trung tâm điều hành đô thị thông minh được xây dựng ở hầu hết các tỉnh, thành phố, tích hợp dữ liệu từ giao thông, y tế, giáo dục, tài nguyên môi trường đến an ninh trật tự.
Tại những đô thị lớn như TP.HCM hay Hà Nội, chính quyền có thể theo dõi tình hình đô thị theo thời gian thực, tiếp nhận và xử lý phản ánh của người dân nhanh hơn so với trước đây. Những bước đi đó cho thấy nỗ lực rõ ràng trong việc đưa công nghệ vào quản lý đô thị. Vấn đề là, sau khi “nhìn thấy” nhiều hơn nhờ dữ liệu, chúng ta đã thực sự “làm khác” chưa? Nếu đi sâu vào cách các hệ thống này vận hành, có thể thấy dữ liệu hiện nay chủ yếu được sử dụng cho mục tiêu giám sát và báo cáo. Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng nhiều nhất ở khâu nhận diện và thống kê như phát hiện vi phạm giao thông, lấn chiếm vỉa hè hay phân loại phản ánh hiện trường.
Tái định nghĩa cách quản lý đô thị trên toàn cầu
Trong khi Việt Nam vẫn đang loay hoay với bài toán tích hợp và khai thác dữ liệu, nhiều đô thị trên thế giới đã bước sang một giai đoạn phát triển khác, nơi dữ liệu được coi như một dạng hạ tầng chiến lược của đô thị, có vai trò tương đương giao thông, điện, nước hay viễn thông. Sự dịch chuyển này không diễn ra đồng loạt, nhưng có một điểm chung, đó là dữ liệu ngày càng được đưa vào lõi của quá trình ra quyết định, thay vì chỉ dừng lại ở giám sát hay báo cáo.
Singapore thường được nhắc đến như ví dụ điển hình cho cách tiếp cận coi dữ liệu là nền móng của quản lý đô thị hiện đại. Nhưng điều đáng học nhất ở đây không nằm ở công nghệ. Quốc đảo này không chỉ đầu tư mạnh cho công nghệ, mà quan trọng hơn là xây dựng một tư duy quản trị dựa trên dữ liệu từ cấp chiến lược. Thông qua các nền tảng số và mô hình “bản sao số” của đô thị, Singapore có thể mô phỏng tác động của các chính sách lớn liên quan đến nhà ở, giao thông, sử dụng đất hay thích ứng với biến đổi khí hậu trong nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ, trước khi đưa ra quyết định.
Tại Trung Quốc, họ triển khai quản lý đô thị bằng công nghệ với quy mô rất lớn và mức độ can thiệp sâu vào vận hành hàng ngày. Các mô hình điều hành đô thị dựa trên AI tại những thành phố như Hàng Châu hay Thâm Quyến cho phép hệ thống trực tiếp tham gia điều phối giao thông, an ninh, cứu hộ theo thời gian thực. Ở đây, đô thị được nhìn nhận như một cỗ máy vận hành liên tục, nơi mỗi tín hiệu giao thông, mỗi dòng phương tiện, mỗi sự cố đều được xử lý tức thời thông qua dữ liệu và thuật toán.
Cách làm này mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc giảm ùn tắc, rút ngắn thời gian phản ứng và tối ưu nguồn lực, đặc biệt trong các đô thị có quy mô dân số rất lớn. Quan trọng hơn, mô hình Trung Quốc cho thấy một thực tế, dữ liệu và AI chỉ phát huy hết sức mạnh khi được trao quyền tham gia trực tiếp vào điều hành, chứ không chỉ dừng ở vai trò tham mưu. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng đặt ra những câu hỏi dài hạn về quản trị dữ liệu, quyền riêng tư và mức độ phụ thuộc của đô thị vào các hệ thống công nghệ tập trung.
Trong khi đó, tại Hoa Kỳ và nhiều quốc gia châu Âu, công nghệ đô thị lại được sử dụng theo một triết lý ít phô trương hơn nhưng không kém phần hiệu quả. Thay vì xây dựng những trung tâm điều hành đồ sộ, nhiều thành phố tập trung vào phân tích dữ liệu để phục vụ chính sách và thị trường. Dữ liệu được dùng để dự báo rủi ro, tối ưu ngân sách, xác định các khu vực cần ưu tiên đầu tư và đánh giá hiệu quả chính sách sau khi ban hành. Ở các đô thị như New York hay Los Angeles, dữ liệu giúp chính quyền phân bổ nguồn lực chính xác hơn, giảm lãng phí và tăng tính minh bạch.
Tại châu Âu, cách tiếp cận này còn đi xa hơn khi gắn dữ liệu đô thị với khái niệm dữ liệu mở và quyền của người dân. Ở những thành phố như Barcelona hay Amsterdam, dữ liệu còn trở thành nguyên liệu cho đổi mới sáng tạo, cho các doanh nghiệp công nghệ và cho thị trường bất động sản. Khi dữ liệu quy hoạch, hạ tầng, dân cư được công bố minh bạch, thị trường vận hành dựa nhiều hơn vào thông tin chính thức và phân tích dài hạn, thay vì tin đồn hay kỳ vọng ngắn hạn.
Việt Nam không thiếu công nghệ, vấn đề nằm ở tư duy quản trị
Khi dữ liệu chưa trở thành “trí nhớ” của đô thị. Đặt Việt Nam vào bức tranh toàn cầu về quản lý đô thị bằng dữ liệu, có thể thấy khoảng cách lớn nhất không nằm ở việc thiếu camera, cảm biến hay phần mềm, mà nằm ở cách dữ liệu được đưa vào quá trình ra quyết định. Trong khi nhiều đô thị trên thế giới đã coi dữ liệu là nền tảng bắt buộc cho quy hoạch, ngân sách và chính sách dài hạn, thì tại Việt Nam, dữ liệu vẫn chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ, minh họa hoặc phục vụ giám sát.
So với Singapore, khác biệt cốt lõi không nằm ở trình độ công nghệ, mà ở tư duy vận hành. Một hạn chế khác mang tính cấu trúc là chất lượng và độ dài của dữ liệu lịch sử. Trí tuệ nhân tạo chỉ thực sự phát huy sức mạnh khi được nuôi dưỡng bằng dữ liệu đủ sạch, đủ dài và đủ liên thông. Tuy nhiên, tại Việt Nam, nhiều hệ thống dữ liệu đô thị vẫn được triển khai theo từng dự án, từng nhiệm kỳ, thiếu một kiến trúc dữ liệu thống nhất và dài hạn. Dữ liệu được tạo ra nhiều, nhưng phân tán, thiếu chuẩn hóa, khó tích lũy thành “trí nhớ đô thị” để phục vụ dự báo.
So với các mô hình điều hành đô thị bằng AI tại Hàng Châu hay Thâm Quyến, nơi dữ liệu được thu thập và tích lũy liên tục để phục vụ vận hành thời gian thực, Việt Nam vẫn đang ở giai đoạn xây dựng từng mảnh ghép rời rạc. Đáng chú ý hơn, quản lý đô thị ở Việt Nam vẫn còn tách rời thị trường. Ở nhiều quốc gia, dữ liệu đô thị là nền tảng cho thị trường bất động sản, tài chính và logistics phát triển minh bạch.
Từ những so sánh đó có thể rút ra một điểm chung, Việt Nam không thiếu công nghệ, mà thiếu một tư duy hệ thống về dữ liệu đô thị. Chính vì vậy, con đường phù hợp cho Việt Nam không thể là sao chép nguyên mẫu của bất kỳ quốc gia nào, mà là một cách tiếp cận “lai”, chọn lọc kinh nghiệm quốc tế để phù hợp với điều kiện trong nước.
Việt Nam có thể học Singapore về tư duy dài hạn, coi dữ liệu là nền tảng cho quy hoạch và ngân sách. Kinh nghiệm của Trung Quốc có thể được áp dụng có chọn lọc ở những lĩnh vực cần phản ứng nhanh như giao thông, cứu hộ và an toàn đô thị. Cách làm của Mỹ gợi mở về việc sử dụng dữ liệu để đánh giá, điều chỉnh chính sách và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, trong khi châu Âu cung cấp bài học quan trọng về quản trị dữ liệu, dữ liệu mở và vai trò của thị trường.
Cơ hội cho nhà đầu tư - doanh nghiệp: AI, GovTech và PropTech
Chính trong quá trình chuyển dịch đó, cơ hội cho doanh nghiệp và nhà đầu tư dần lộ diện. Tuy nhiên, cần nói rõ rằng đây không phải là mảnh đất “ăn xổi”, cũng không dành cho những ai chỉ bán công nghệ theo dự án. Khác với giai đoạn trước, khi công nghệ đô thị chủ yếu được nhìn nhận như chi phí quản lý, giai đoạn tới sẽ chứng kiến sự dịch chuyển rõ rệt. Dữ liệu đô thị trở thành nguồn lực kinh tế và những doanh nghiệp biết khai thác nguồn lực đó sẽ chiếm lợi thế dài hạn.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cơ hội không còn nằm ở các ứng dụng nhận diện đơn giản, mà ở năng lực dự báo và mô phỏng. AI trong quản lý đô thị có thể dự báo ùn tắc giao thông theo kịch bản phát triển hạ tầng, dự báo ngập lụt theo biến đổi khí hậu và quá trình bê tông hóa, hay phân tích biến động dân số để xác định nhu cầu nhà ở, trường học, y tế trong 5 - 10 năm tới. Đây là những bài toán mà chính quyền đô thị rất cần, nhưng không thể tự phát triển nếu thiếu sự tham gia của khu vực tư nhân.
GovTech (Government Technology), dù ít hào nhoáng hơn AI nhưng lại là lĩnh vực có nền tảng bền vững nhất. Quản lý đô thị càng phức tạp, nhu cầu về các nền tảng hỗ trợ ra quyết định, đánh giá hiệu quả chính sách, phân bổ ngân sách dựa trên dữ liệu càng trở nên cấp thiết. GovTech không chỉ dừng ở số hóa thủ tục hành chính, mà tiến tới các công cụ giúp chính quyền hiểu rõ hơn tác động của từng chính sách đối với không gian đô thị, thị trường bất động sản và an sinh xã hội. Đối với nhà đầu tư, GovTech mang đặc trưng của một thị trường tăng trưởng chậm nhưng ổn định, với hợp đồng dài hạn và mức độ gắn kết cao giữa doanh nghiệp và chính quyền địa phương.
Trong khi đó, PropTech là lĩnh vực hưởng lợi trực tiếp và nhanh nhất từ quá trình dữ liệu hóa đô thị. Khi dữ liệu quy hoạch, hạ tầng, dân cư và giao thông ngày càng được số hóa và chuẩn hóa, thị trường bất động sản buộc phải thay đổi cách vận hành. Giá đất, tiềm năng phát triển dự án hay sức hấp dẫn của một khu vực không còn chỉ dựa vào thông tin rời rạc hay kỳ vọng ngắn hạn, mà được phân tích trên nền dữ liệu dài hạn. PropTech vì thế không chỉ là công cụ cho nhà đầu tư, mà còn trở thành cầu nối giữa quản lý đô thị và thị trường, giúp giảm méo mó thông tin và tăng tính minh bạch.
Điểm chung của cả AI, GovTech và PropTech là sự dịch chuyển của lợi thế cạnh tranh. Doanh nghiệp nào hiểu được logic vận hành của đô thị dữ liệu, doanh nghiệp đó sẽ không chỉ hưởng lợi trong một chu kỳ ngắn, mà có khả năng đứng vững trong nhiều chu kỳ phát triển tiếp theo.
Hoàng Nam
