Ứng dụng AI và dữ liệu lớn trong dự báo phát triển kinh tế-xã hội Việt Nam

AI là lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn cần đến trí thông minh của con người. Những nhiệm vụ này gồm học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, âm thanh, thậm chí ra quyết định tự động.

Phân tích dữ liệu lớn là quá trình thu thập, xử lý và khai thác giá trị từ những tập dữ liệu có quy mô rất lớn, tốc độ phát sinh nhanh và đa dạng về định dạng, với mục tiêu tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích phục vụ cho việc ra quyết định.

Hai công nghệ này sẽ giúp biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, đang được coi là động lực thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội bền vững, gắn kết chặt chẽ với các mục tiêu của chính phủ Việt Nam về xây dựng chính phủ số, kinh tế số và xã hội số.

Theo một báo cáo do Trung tâm Không gian mạng Viettel (Viettel Cyberspace) thực hiện, 92% ứng dụng trong chuyển đổi số có liên quan tới AI và phân tích dữ liệu.

“AI chính là cốt lõi để chuyển đổi số, hay nói cách khác muốn chuyển đổi số phải phát triển và ứng dụng AI”, ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel Cyberspace, cho biết.

Tại Việt Nam, AI cùng dữ liệu lớn đã và đang được triển khai trên nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, y tế, giáo dục, môi trường, giao thông, nông nghiệp… Tuy nhiên, mức độ ứng dụng thực tế ở các công ty, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, vẫn còn hạn chế do thiếu lộ trình trình triển khai phù hợp, thiếu nguồn dữ liệu về yêu cầu thị trường và thiếu nguồn nhân lực chất lượng cao.

Bài viết này sẽ khái quát vai trò của AI và dữ liệu lớn trong chuyển đổi số, nêu thực trạng, tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực chính, đồng thời phân tích cơ hội và thách thức.

Vai trò của AI và dữ liệu lớn trong chuyển đổi số

Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI và dữ liệu lớn bổ trợ lẫn nhau. AI khai thác mô hình, thuật toán để học từ dữ liệu lớn, giúp tự động hóa và tối ưu các quy trình. Dữ liệu lớn cung cấp nguồn nguyên liệu đầu vào quý giá để đào tạo và vận hành các mô hình AI.

Ông Nguyễn Mạnh Quý và một số chuyên gia khác khẳng định AI là “trái tim” của chuyển đổi số, hay muốn chuyển đổi số thành công thì phải phát triển và ứng dụng AI.

Ví dụ, trong xây dựng đô thị thông minh, thay vì hàng trăm con người theo dõi camera giao thông, AI có thể tự động phân tích hình ảnh để phát hiện vi phạm và đưa cảnh báo, tăng hiệu quả quản lý. Nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, nông nghiệp thông minh, bảo hiểm, công nghệ môi trường… đều ghi nhận những ứng dụng thiết thực của AI và dữ liệu lớn.

AI và dữ liệu lớn giúp xử lý, phân tích nhanh chóng các dữ liệu giám sát môi trường, dự báo thiên tai, phân tích thị trường, hỗ trợ chẩn đoán bệnh, cải tiến quy trình giáo dục…, từ đó thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.

Về góc độ kinh tế, các chuyên gia cho rằng việc nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong tương lai sẽ góp phần giải quyết những vấn đề trong phát triển kinh tế – xã hội và hỗ trợ doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh.

Báo cáo của Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia (NIC) cho thấy AI có tiềm năng rất lớn: Đến năm 2040, AI có thể đóng góp thêm 120 – 130 tỉ USD cho GDP Việt Nam, gồm khoảng 45-55 tỉ USD từ tiêu dùng các sản phẩm, dịch vụ tích hợp AI và 60-75 tỉ USD từ lợi ích năng suất thông qua tự động hoá và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Chiến lược phát triển quốc gia của chính phủ đã xác định tới năm 2030 đưa AI trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, góp phần phát triển kinh tế – xã hội, với mục tiêu thu hút phát triển doanh nghiệp AI, nghiên cứu, ứng dụng công nghệ này rộng rãi.

Thực trạng ứng dụng và tiềm năng của AI, dữ liệu lớn ở Việt Nam

Hiện nay, Việt Nam có nhiều điều kiện thuận lợi để phát triển AI và dữ liệu lớn. Ngành công nghệ thông tin – truyền thông (ICT) Việt Nam đang tăng trưởng nhanh. Tổng doanh thu của ngành ICT ước đạt 4,24 triệu tỉ đồng (hơn 166 tỉ USD) vào năm 2024, tăng 13,2% so với 2023. Đóng góp vào GDP Việt Nam của ngành ICT năm 2024 ước tính khoảng 989.000 tỉ đồng, tương đương mức tăng 11,2% so với năm 2023.

Báo cáo giữa năm 2025 của Bộ KH-CN cho biết hiện Việt Nam có hơn 75.000 doanh nghiệp công nghệ số hoạt động ổn định. Ngoài ra, nước ta hiện có hơn 1 triệu lao động CNTT – nguồn nhân lực quý giá. Không những thế, nhiều công ty như FPT, Viettel, VNPT… đã xây dựng trung tâm nghiên cứu và phát triển AI tại Việt Nam, thu hút chuyên gia nước ngoài tới làm việc.

Một khảo sát của Microsoft năm 2025 cho thấy tinh thần sẵn sàng và tin tưởng vào AI ở doanh nghiệp Việt rất cao. Cụ thể hơn, 95% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng sử dụng các tác tử AI trong đội ngũ sẽ tăng năng suất trong 12-18 tháng tới, cao hơn nhiều so với mức trung bình toàn cầu (78%).

Việt Nam cũng đứng thứ 3 toàn cầu về chỉ số “tin tưởng vào AI” và thứ 5 về “chấp nhận AI” (65,6 và 71,6 điểm). Điều này cho thấy người Việt nói chung rất cởi mở và sẵn sàng tiếp cận công nghệ mới.

Song thực tế triển khai AI và dữ liệu lớn còn khiêm tốn. Theo báo cáo của NIC, khoảng 60% người dân ở 4 thành phố lớn từng sử dụng AI ít nhất một lần, nhưng chỉ có 3% dùng hàng ngày. Năng lực ứng dụng AI của các doanh nghiệp truyền thống, đặc biệt là vừa và nhỏ, còn nhiều hạn chế như đã nêu trên.

Tại hội nghị AI giữa tháng 7 vừa qua, lãnh đạo Trung tâm Xúc tiến thương mại và đầu tư TP.HCM (ITPC) cảnh báo các doanh nghiệp sản xuất đang gặp khó khăn trong tiếp cận AI do thiếu hạ tầng, thiếu quy trình triển khai rõ ràng. Trong khi đó, AI đòi hỏi hạ tầng điện toán mạnh (trung tâm dữ liệu có khả năng nâng cấp linh hoạt, công suất cao và giải pháp làm mát tiên tiến, siêu máy tính, điện toán đám mây) và bộ dữ liệu lớn, điều mà nhiều đơn vị Việt Nam hiện chưa có.

Dù còn nhiều thách thức, tiềm năng ứng dụng AI và dữ liệu lớn ở Việt Nam là rất lớn. Số hóa và tích hợp dữ liệu từ khắp các ngành (tài chính, y tế, giáo dục, nông nghiệp…) đang được đẩy mạnh theo Chiến lược Chuyển đổi số quốc gia. Các dự án đổi mới sáng tạo từ trung ương đến địa phương như xây dựng Trung tâm dữ liệu quốc gia, hoàn thiện khung pháp lý dữ liệu (luật an toàn thông tin mạng, luật bảo vệ dữ liệu cá nhân…) đều hướng tới “biến dữ liệu thành giá trị” như yếu tố then chốt.

Thiếu tá Đào Đức Triệu, Tổng Thư ký Hiệp hội Dữ liệu quốc gia, cho biết kỷ nguyên phát triển mới của công nghệ đã sản sinh ra các loại tài nguyên mới, trong đó dữ liệu là nguồn tài nguyên chiến lược của nền kinh tế số và chuyển đổi số quốc gia. Vì vậy, việc nâng cao năng lực phân tích, xử lý và quản trị dữ liệu là yêu cầu cấp thiết với mọi tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân.

Bên cạnh đó, Việt Nam có lợi thế về dân số trẻ, đông đảo cán bộ trẻ am hiểu công nghệ. Đây là tiềm năng để đào tạo lực lượng lao động cho nền kinh tế AI.

Các ứng dụng cụ thể của AI và dữ liệu lớn theo lĩnh vực

Quy hoạch đô thị và đô thị thông minh: AI và dữ liệu lớn đang thay đổi căn bản cách quy hoạch và quản lý đô thị. Ở Việt Nam, nhiều kiến trúc sư và quy hoạch viên bắt đầu ứng dụng AI vào công việc. AI có thể tự động hóa các bước thiết kế kiến trúc và quy hoạch, từ thu thập dữ liệu hiện trạng, đánh giá vị trí, đến đề xuất ý tưởng, mô phỏng dự án, giúp tăng tốc và nâng cao chất lượng thiết kế.

Chủ tịch Hội Kiến trúc sư Hà Nội – Nguyễn Văn Hải cho rằng AI đã mang lại những bước tiến vượt bậc, thay đổi toàn diện lĩnh vực quy hoạch, kiến trúc. Cụ thể, AI có thể sử dụng dữ liệu lớn để mô phỏng các kịch bản phát triển đô thị, dự đoán xu hướng quy hoạch tương lai và tự động hóa thiết kế thông minh, hỗ trợ xây dựng thành phố thông minh. Trong đó, công ty cổ phần Kiến trúc Lập phương Cubic (Hà Nội) cho biết đã ứng dụng công nghệ số để tái sử dụng dữ liệu kiến trúc, giảm thời gian thiết kế dự án cao tầng từ 100 lần thậm chí lên đến 1.000 lần so với phương pháp truyền thống.

Giáo dục: AI đang mang đến cơ hội đổi mới trong giáo dục Việt Nam. Nhiều địa phương đã triển khai thí điểm các giải pháp AI để hỗ trợ giảng dạy và học tập. Ví dụ, TP.HCM và Hà Nội năm học 2024-2025 đã tăng cường đào tạo học sinh về kiến thức AI và thử nghiệm trường học thông minh ứng dụng AI.

AI cho phép cá nhân hóa việc học, chẳng hạn phân tích dữ liệu học tập của từng học sinh, đưa ra phản hồi cá nhân và xây dựng lộ trình học tập phù hợp với năng lực mỗi em. Công nghệ này cũng giúp tự động hóa các công tác lặp đi lặp lại như ra đề, chấm điểm, đánh giá kết quả học tập, từ đó nâng cao chất lượng giáo dục và đảm bảo công bằng hơn về đánh giá kết quả học tập. Tuy nhiên, theo ông Nguyễn Sơn Hải, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin thuộc Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD-ĐT), việc khai thác hiệu quả các công cụ AI còn gặp nhiều rào cản do phần lớn giáo viên hạn chế về năng lực sử dụng, thiếu hướng dẫn cụ thể và sự chênh lệch trong khả năng tiếp cận công nghệ giữa các vùng miền. Việc nâng cao năng lực số của đội ngũ giáo viên được xác định là nhiệm vụ trọng tâm của ngành giáo dục trong thời gian tới.

Vì thế, Bộ GD-ĐT đã phối hợp với các trường đại học tổ chức các chương trình đào tạo, hội nghị về AI trong giáo dục nhằm nâng cao kỹ năng cho giáo viên, cán bộ quản lý.

Y tế: Ngành y tế Việt Nam xác định AI là một trong những giải pháp then chốt để hiện thực hóa chuyển đổi số trong lĩnh vực này. Theo Bộ Y tế, AI giúp nâng cao năng suất, chất lượng khám chữa bệnh và cải cách hành chính y tế. Cụ thể, AI có thể hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh (như đọc X-quang, CT, MRI), tối ưu hóa quy trình điều trị, theo dõi bệnh nhân từ xa và cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe.

AI cũng được dùng để phát triển phần mềm cảnh báo dịch bệnh, quản lý y tế thông minh. Chưa hết, công nghệ này góp phần theo dõi và phân tích xu hướng dịch bệnh (ví dụ dự báo điểm bùng phát) một cách nhanh chóng.

Bộ Y tế đã triển khai chương trình nhằm đào tạo 15.000 cán bộ y tế về AI giai đoạn 2025-2026, góp phần thúc đẩy AI trong khám chữa bệnh, nghiên cứu khoa học và quản trị y tế. Mục tiêu đề ra là xây dựng quản trị y tế thông minh, hỗ trợ ra quyết định lâm sàng qua AI và phát triển phần mềm giám sát dịch tễ để đáp ứng các thách thức y tế trong tương lai.

Môi trường và thiên tai: Dữ liệu lớn và AI được sử dụng rộng rãi trong dự báo, giám sát và ứng phó với thiên tai, biến đổi khí hậu. Ngành khí tượng thủy văn Việt Nam kết hợp công nghệ mới với kho dữ liệu khổng lồ để cải thiện độ chính xác cảnh báo sớm thiên tai. Các mô hình dự báo lũ sử dụng AI cho kết quả chính xác cao hơn và thời gian cảnh báo nhanh hơn, giúp cộng đồng có thêm thời gian ứng phó. Khả năng lưu trữ dữ liệu khí hậu lịch sử ngày càng tăng giúp nâng cao độ tin cậy dự báo dài hạn, phục vụ quy hoạch phòng chống biến đổi khí hậu.

Ví dụ, Google DeepMind có mô hình GenCast dùng trong dự báo thời tiết toàn cầu. Mô hình này được đào tạo dựa trên dữ liệu về nhiệt độ, sức gió và áp suất không khí trong 40 năm từ năm 1979-2018 và có thể đưa ra dự báo thời tiết cho 15 ngày chỉ trong 8 phút, ít hơn nhiều so với con số hàng giờ hiện nay. Khả năng dự báo của GenCast được chứng minh là chính xác hơn so với những mô hình dự báo hàng đầu thế giới hiện có. Tại Trung Quốc, cơ quan khí tượng đã tích hợp đánh giá rủi ro và cảnh báo cụ thể về thảm họa khí tượng thủy văn vào các hệ thống quản lý địa phương được AI hỗ trợ. Mỗi khi có thiên tai, hệ thống sẽ xác định mức độ rủi ro và kích hoạt kế hoạch ứng phó cụ thể tới từng cấp cơ quan trong hệ thống phòng chống thiên tai.

Tại Việt Nam, AI đã được nghiên cứu sử dụng trong dự báo lũ quét, giám sát mực nước sông và dự báo nắng mưa. Đây là bước đầu cải thiện khả năng cảnh báo sớm cho dân cư ở vùng có rủi ro cao.

Ngoài ra, AI còn giúp phân tích dữ liệu chất lượng không khí, rừng, biển, mô phỏng kịch bản biến đổi khí hậu để hoạch định chính sách môi trường bền vững.

Giao thông: Ứng dụng AI trong giao thông góp phần xây dựng hệ thống vận hành thông minh, giảm ùn tắc và tai nạn.

TP.HCM đã ký hợp tác với Đại học Monash (Úc) để phát triển giao thông thông minh ứng dụng AI và dữ liệu lớn. Ông Đoàn Văn Tấn, Giám đốc Trung tâm quản lý điều hành giao thông đô thị TP.HCM, nói rằng trong kế hoạch triển khai, thành phố sẽ xây dựng hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian thực, thông qua công nghệ cảm biến, camera giám sát lưu lượng xe, tốc độ, cùng các yếu tố liên quan.

AI sẽ được dùng để dự đoán sự cố giao thông và điều chỉnh tín hiệu tự động, giúp tối ưu hóa luồng di chuyển theo thời gian thực. Ví dụ, hệ thống điều khiển đèn xanh-đỏ thông minh có khả năng tự cân bằng dựa trên tình hình thực tế và mô hình lưu lượng dự báo.

Trong tương lai, TP.HCM hướng đến việc mở rộng sử dụng digital twin (bản sao số của đô thị) để mô phỏng kịch bản giao thông phức tạp, từ đó hoạch định giải pháp vận hành hiệu quả hơn.

Tương tự TP.HCM, nhiều thành phố lớn khác, gồm cả Hà Nội, cũng đang nghiên cứu áp dụng AI vào dự báo và quản lý giao thông để giảm ùn tắc, nâng cao an toàn, hướng đến phát triển đô thị xanh, thông minh.

Nông nghiệp: Dữ liệu lớn và AI ngày càng được ứng dụng vào sản xuất nông nghiệp thông minh. Theo Bộ KH-CN, phân tích dữ liệu lớn có thể dự báo biến động cung cầu, giá cả vật tư và sản phẩm nông nghiệp. Ví dụ, các hệ thống dữ liệu lớn trong ngành nông nghiệp thu thập thông tin về sản lượng, thời tiết, giá thị trường… nhằm dự báo giá lúa gạo, cà phê và các mặt hàng xuất khẩu chủ lực.

AI còn hỗ trợ nông dân dự đoán năng suất cây trồng thông qua phân tích dữ liệu lịch sử khí hậu và canh tác. Khi trời mưa bão bất thường, dữ liệu lớn giúp đưa ra dự đoán chính xác để bà con kịp thời triển khai biện pháp phòng tránh.

Công nghệ thị giác máy tính và máy bay không người lái (drone) đã được áp dụng trong một số mô hình tại ĐBSCL để theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sâu bệnh sớm.

Trước lúc có phân tích dữ liệu lớn, những người nông dân giàu kinh nghiệm có thể phát hiện ra các dấu hiệu mất mùa, nhưng khi đó đã quá muộn để làm bất cứ điều gì. Sử dụng phân tích dữ liệu, có thể theo dõi các dấu hiệu cây bị bệnh và thậm chí dự đoán liệu cây trồng có đang bị đe dọa hay không dựa trên các vụ thu hoạch hiện tại và trước đây.

Bất kỳ vấn đề nào trong quá trình canh tác, như chậm trễ trong thu hoạch và thay đổi cung cầu của khách hàng, đều có thể gây ra nhiều biến động về giá cả thị trường. Dữ liệu lớn cũng có khả năng phân tích tình trạng hiện tại của thị trường và đưa ra dự đoán giá dựa trên đó, đảm bảo rằng nông dân có cơ hội tốt nhất để kiếm lợi nhuận. Đáng chú ý, các công ty khởi nghiệp Việt như NextFarm, Farmonaut… đã phát triển nền tảng sử dụng AI để phát hiện dị thường cho cây trồng, phân tích sâu bệnh cây trồng vật nuôi, dự báo sản lượng nông nghiệp.

Cơ hội và thách thức

Cơ hội: Việt Nam đang có nhiều thuận lợi để trở thành một điểm sáng về AI trong khu vực, xếp hạng cao trong các chỉ số về sẵn sàng chuyển đổi số và tin tưởng công nghệ này. Chính phủ đã ban hành Chiến lược AI đến năm 2030 và đầu tư mạnh cho hạ tầng số, công nghệ mới. Dân số trẻ, tỉ lệ sử dụng internet và smartphone cao (hơn 70% dân số) tạo môi trường thuận lợi để triển khai các giải pháp công nghệ.

Môi trường khởi nghiệp trong lĩnh vực AI đang phát triển khi nhiều quỹ đầu tư trong và ngoài nước đổ tiền vào các startup Việt. Việc FPT, Viettel, VNPT tham gia phát triển AI, hợp tác với các hãng công nghệ lớn Mỹ như Microsoft, Google và Amazon, là đòn bẩy giúp nâng cao năng lực công nghệ.

Trong kỷ nguyên 4.0, áp lực và nhu cầu cải tổ nhanh từ thực tiễn (ví dụ y tế công, giao thông đô thị, giáo dục trực tuyến) tạo ra thị trường lớn cho giải pháp AI.

Ngoài ra, Việt Nam đang gia nhập các mạng lưới quốc tế về đổi mới sáng tạo, tăng cường hợp tác nghiên cứu và trao đổi nhân lực với nước ngoài. Điều này giúp tiếp cận tri thức và kinh nghiệm toàn cầu về AI.

Thách thức: Dù có tiềm năng, Việt Nam còn đối mặt nhiều thách thức để khai thác AI và dữ liệu lớn hiệu quả. Về hạ tầng, việc phát triển các trung tâm dữ liệu và năng lực điện toán đám mây đáp ứng nhu cầu AI (mật độ cao, hiệu suất lớn) là việc cần thiết. Việc thiếu cơ sở hạ tầng và nguồn lực (nhân lực, tài chính) khiến doanh nghiệp nội địa khó triển khai các hệ thống AI lớn mà phải dựa vào giải pháp nước ngoài.

Việc triển khai AI và dữ liệu đòi hỏi chi phí rất lớn. Doanh nghiệp không chỉ cần đầu tư hạ tầng máy chủ, thiết bị chuyên dụng mà còn phải trả tiền bản quyền phần mềm và thu hút chuyên gia giỏi. Với những công ty có tiềm lực tài chính hạn chế, việc tự xây dựng toàn bộ hệ thống là rất khó thực hiện. Vì vậy, ngày càng nhiều công ty chuyển sang thuê dịch vụ điện toán đám mây để giảm chi phí ban đầu.

Về nhân lực, dù lực lượng IT ở Việt Nam đông đảo nhưng số lượng chuyên gia AI giỏi và kỹ sư dữ liệu còn hạn chế. Các báo cáo cho thấy khoảng cách về kỹ năng số giữa thành thị và nông thôn, giữa thế hệ trẻ và lớn tuổi còn lớn.

Về dữ liệu, một thách thức quan trọng là chủ quyền và bảo mật dữ liệu. Để Việt Nam phát triển các giải pháp AI mạnh mẽ, cần xây dựng hệ sinh thái dữ liệu bền vững, gồm nền tảng dữ liệu mở, tiêu chuẩn hóa dữ liệu và cơ chế kết nối, chia sẻ dữ liệu hiệu quả giữa các bộ ngành, địa phương. Điều này đảm bảo dữ liệu dồi dào, chất lượng cao, an toàn, minh bạch, hỗ trợ hiệu quả cho sự phát triển kinh tế số, chính phủ số và xã hội số, theo đúng chủ trương chuyển đổi số quốc gia.

Mặt khác, công tác bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh mạng và khung pháp lý liên quan, bao gồm cả Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân, tại Việt Nam vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và đối mặt với nhiều thách thức. Các khía cạnh đang được chú trọng bao gồm việc xây dựng cơ chế quản lý nhà nước hiệu quả, nâng cao nhận thức cho người dân và doanh nghiệp, đầu tư vào công nghệ bảo mật, đồng thời tích hợp các quy định chặt chẽ vào quá trình xây dựng nền kinh tế số.

Hội thảo lớn về vai trò thông tin KH-CN, hướng tới phát triển KT-XH

Ngày 29.8 tới, một hội thảo quy mô lớn và chuyên sâu về “Vai trò của thông tin khoa học công nghệ trong sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội” sẽ diễn ra tại Hội trường Trần Chí Đáo – Nhà điều hành Đại học Quốc gia TP.HCM.

Sự kiện được phối hợp tổ chức bởi Ban Tuyên giáo và Dân vận Trung ương, Bộ KH-CN, Liên hiệp các Hội khoa học và kỹ thuật Việt Nam, Hội Thông tin KH-CN Việt Nam và Đại học Quốc gia TP.HCM.

Đây là lần đầu tiên một hội thảo chuyên về thông tin KH-CN có quy mô lớn được tổ chức với sự chỉ đạo của nhiều cơ quan trung ương và địa phương. Hội thảo do Tạp chí Một Thế Giới cùng Đại học Quốc gia TP.HCM đồng thực hiện.

Sự kiện này mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong bối cảnh Tổng Bí thư Tô Lâm đã ký ban hành Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22.12.2024 của Bộ Chính trị, tập trung vào việc đột phá phát triển KH-CN, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, khẳng định tầm quan trọng chiến lược của KH-CN đối với sự phát triển đất nước.

Quy mô và thành phần tham dự hội thảo dự kiến quy tụ nhiều lãnh đạo cấp cao và chuyên gia đầu ngành, gồm:

• Ông Huỳnh Thành Đạt – Ủy viên Trung ương Đảng, Phó trưởng ban Tuyên giáo và Dân vận Trung ương.

• Ông Vũ Hải Quân – Ủy viên Trung ương Đảng, Giám đốc Đại học Quốc gia TP.HCM.

• Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Hoàng Minh.

• Đại diện Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam.

• Ông Trần Văn Tùng – Chủ tịch Hội Thông tin KH-CN Việt Nam.

Ngoài ra, sự kiện còn có sự tham gia của lãnh đạo các trường đại học, viện nghiên cứu, các chuyên gia, nhà khoa học, nhà nghiên cứu hàng đầu, cùng đại diện các doanh nghiệp hàng đầu trong nhiều lĩnh vực.

Đặc biệt, với tinh thần “đưa thông tin KH-CN đến với cuộc sống”, hội thảo cũng chào đón sự hiện diện của hàng chục cán bộ phụ trách khoa học, công nghệ, thông tin tại các xã, phường trên địa bàn TP.HCM, thể hiện sự quan tâm sâu sắc của chính quyền cơ sở với vai trò của KH-CN.