Hà Nội, TP.HCM giảm ùn tắc bằng AI, giáo dục hành vi qua công nghệ thực tế ảo
Theo Trung tâm Quản lý điều hành giao thông đô thị TP.HCM, hiện thành phố đã lắp đặt gần 100 cảm biến đo đếm lưu lượng phương tiện tại các trục giao thông chính như Võ Văn Kiệt, Mai Chí Thọ, Phạm Văn Đồng… Dữ liệu thu về được AI xử lý với tốc độ lên đến 100.000 tỷ phép tính/giây, giúp phân tích mật độ, dự báo điểm nóng ùn tắc theo thời gian thực và từ đó đưa ra phương án điều chỉnh đèn tín hiệu kịp thời, hợp lý.
Từ đầu năm 2025 đến nay, hệ thống này được ghi nhận góp phần giảm rõ rệt tình trạng ùn tắc vào giờ cao điểm. Ngoài ra, hệ thống cho phép cảnh sát giao thông điều chỉnh đèn tín hiệu từ xa mà không cần thao tác trực tiếp tại tủ điều khiển.
Không dừng lại ở điều phối, TP.HCM còn sử dụng AI để nâng cao nhận thức người tham gia giao thông. Một ví dụ điển hình là dự án Route2School Education do Viện Đô thị thông minh và Quản lý (ISCM – ĐH Kinh tế TP.HCM) phối hợp với ĐH Hasselt (Bỉ) triển khai. Dự án tích hợp yếu tố “game hóa” và thực tế ảo, giúp học sinh tự học luật giao thông, rèn kỹ năng phản xạ với tình huống thực tế thông qua mô phỏng. Với hơn 600 học sinh tham gia, chương trình cho thấy kết quả tích cực như tăng khả năng nhận diện rủi ro và cải thiện hành vi tham gia giao thông.
Bên cạnh đó, TP.HCM cũng đang triển khai các công nghệ như camera AI giám sát vi phạm, nhận diện xe gây tai nạn, phương tiện bị truy nã… Trong năm 2025, thành phố dự kiến thay thế 200 tủ tín hiệu, lắp mới 200 camera AI giám sát, bổ sung 300 camera đo đếm lưu lượng, hướng tới một hệ thống giao thông thông minh, đồng bộ.
Bên cạnh TP.HCM, Hà Nội cũng đang tích cực ứng dụng AI trong giao thông với Trung tâm Quản lý điều hành giao thông đô thị được thiết kế 12 chức năng cơ bản như giám sát, điều khiển giao thông, xử lý vi phạm, quản lý đỗ xe, vận tải, mô phỏng điều hành…
Hiện Hà Nội đã có hàng trăm cụm camera giám sát 24/24, tích hợp AI để nhận diện biển số, phát hiện vi phạm, đồng thời hỗ trợ tra cứu dữ liệu xe, xác minh danh tính, phản ứng nhanh trong các tình huống khẩn cấp. Mạng lưới này đang được mở rộng thêm 3.700 camera AI, kết nối hệ thống an ninh và điều hành thông minh của thành phố.
Không chỉ kiểm soát, hệ thống camera AI tại Hà Nội còn hướng đến hỗ trợ quy hoạch đô thị. Các hành vi như lấn chiếm vỉa hè, xả rác bừa bãi cũng được ghi nhận nhằm nâng cao chất lượng đô thị và nếp sống văn minh. Dữ liệu từ camera không chỉ phục vụ xử lý vi phạm nhanh chóng, minh bạch, mà còn nâng cao ý thức của người dân nhờ tính khách quan và có thể trích xuất minh chứng rõ ràng.
Dữ liệu người dùng – “nhiên liệu” để AI phát huy hiệu quả
Dù các giải pháp công nghệ đang được triển khai mạnh mẽ, song theo giới chuyên gia, AI hiện vẫn đóng vai trò “quan sát” hơn là “điều hành”, bởi chưa có dữ liệu hành vi người dùng đủ đầy. Ông Lữ Vincent Thế Hùng – CEO Công ty EduX Global nhấn mạnh: “Khi chưa có dữ liệu đầu vào là thông tin người dùng, AI chỉ là công cụ quan sát, chưa thể điều hành”.
Ông Hùng lấy ví dụ từ các nước như Hàn Quốc, Mỹ, Canada… đã tích hợp dữ liệu bản đồ từ người dùng trong các sự kiện đông người như lễ hội, thi đấu thể thao, giúp AI dự báo trước lưu lượng phương tiện và đưa ra phương án phân luồng. Các nền tảng gọi xe công nghệ cũng dùng bản đồ AI để phân phối tài xế theo nhu cầu, tối ưu lộ trình.
Từ đó, ông đề xuất TP.HCM và các đô thị lớn tại Việt Nam cần phát triển ứng dụng bản đồ riêng hoặc hợp tác chặt chẽ hơn với nền tảng như Google Maps để thu thập dữ liệu người dùng một cách có tổ chức. Khi tích hợp vào hệ thống AI, dữ liệu này sẽ giúp xây dựng kịch bản điều phối chính xác, tăng tốc độ phản ứng với các tình huống giao thông phức tạp.
Cùng quan điểm, ông Đinh Hoàng Kiên – nhà sáng lập Công ty VedaX khẳng định, AI chỉ thực sự thông minh khi có khả năng phân loại được phương tiện như xe máy, taxi, xe buýt… để từ đó xây dựng thuật toán điều phối phù hợp. Ông đề xuất cần đẩy nhanh thử nghiệm thực tế các giải pháp AI, tránh kéo dài quá trình “nghiên cứu trên giấy”.
Theo các chuyên gia giao thông, giao thông thông minh không chỉ giúp giảm ùn tắc, tai nạn mà còn tiết kiệm thời gian, giảm chi phí nhiên liệu, hạn chế phát thải, góp phần bảo vệ môi trường và nâng cao chất lượng sống đô thị. Đặc biệt, khi hệ thống AI được cung cấp đầy đủ dữ liệu, tính dự báo sẽ ngày càng cao, giúp thành phố không chỉ phản ứng nhanh mà còn chủ động trong quy hoạch dài hạn.
Tuy nhiên, để tiến tới “giao thông thông minh đúng nghĩa”, các địa phương cần có chiến lược dữ liệu dài hạn, đảm bảo dữ liệu đầy đủ, cập nhật liên tục và được chuẩn hóa từ nhiều nguồn: camera, bản đồ số, thiết bị di động, phương tiện kết nối… AI chỉ thực sự phát huy vai trò khi được “nuôi” bằng dòng dữ liệu liên tục và chính xác – nền tảng cốt lõi của một đô thị thông minh.
Duy Trinh (t/h)
https%3A%2F%2Fvietq.vn%2Fung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-dieu-phoi-giao-thong-d233252.html
