Ngày 21/5, Hội Khoa học Kinh tế Việt Nam (VEA), Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy và Viện Nghiên cứu Công nghệ vì Cộng đồng (TFGI), cùng phối hợp chuyên môn với Viện Nghiên cứu Chính sách và Chiến lược (IPSS), tổ chức hội thảo “Di chuyển, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xã hội: Củng cố tương lai lĩnh vực giao thông vận tải tại Việt Nam”.

Tại hội thảo, ông Erlanggasakti Putra, Chuyên viên phân tích chương trình của TFGI đã chia sẻ những quan sát về cách các quốc gia Đông Nam Á đang ứng dụng AI để định hình tương lai giao thông, logistics và đô thị thông minh.

Ông Putra dẫn ví dụ tại Singapore, AI được sử dụng để dự báo sớm tình trạng chậm trễ của giao thông công cộng trước khi các sự cố lan rộng trên toàn mạng lưới. Nhờ đó, hệ thống vận tải trở nên ổn định và đáng tin cậy hơn, giúp người dân giảm thời gian chờ đợi và có thêm thời gian cho gia đình cũng như cuộc sống cá nhân.

Ở Jakarta (Indonesia), AI hỗ trợ điều hướng giao thông trong các tình huống thời tiết cực đoan hoặc ngập lụt bất ngờ. Hệ thống có thể nhanh chóng chuyển hướng phương tiện sang các tuyến đường an toàn hơn, giúp bảo vệ người dân trước rủi ro, đồng thời duy trì hoạt động giao hàng thiết yếu trong các khu dân cư mà không bị gián đoạn.

Tại Bangkok (Thái Lan), AI được ứng dụng để theo dõi chất lượng không khí ở cấp độ khu dân cư. Hệ thống có thể tự động điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông nhằm giảm ùn tắc ở những khu vực ô nhiễm tăng cao, qua đó góp phần bảo vệ sức khỏe của người đi bộ và những lao động đường phố.

Còn tại TP. Hồ Chí Minh, một số dự án thí điểm đã sử dụng AI để điều chỉnh hệ thống chiếu sáng, tăng cường an toàn cho lao động làm việc ban đêm.

Quá trình chuyển đổi sang xe điện tại Đông Nam Á đang diễn ra với tốc độ khác nhau ở từng quốc gia, tùy thuộc vào mức độ sẵn sàng về hạ tầng, năng lượng và thị trường.

Singapore đặt mục tiêu loại bỏ dần xe động cơ đốt trong vào năm 2040, dù đã yêu cầu các xe đăng ký mới chuyển sang năng lượng sạch hơn từ năm 2030. Malaysia hướng tới tỷ lệ 80% xe điện vào năm 2050, trong khi Indonesia đặt mục tiêu đưa 13 triệu xe máy điện và 2,2 triệu ô tô điện vào lưu thông trước năm 2030 như một bước đệm cho cam kết phát thải ròng bằng 0 vào năm 2060.

Trong định hướng chuyển dịch giao thông xanh, mỗi nền kinh tế đều phải giải quyết đồng thời nhiều bài toán như năng lực lưới điện, nguồn cung năng lượng và chi phí đầu tư ban đầu. Trong bối cảnh tồn tại các thách thức, AI được kỳ vọng sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách mô phỏng và đánh giá những thách thức, vấn đề phát sinh, đồng thời có khả năng tham gia hỗ trợ bất kỳ bên liên quan nào.

“Đây không phải là câu chuyện 10 hay 20 năm, mà là quá trình kéo dài nhiều thập kỷ”, ông Putra đánh giá.  

Dù tiềm năng ứng dụng AI vào giao thông là rất lớn, song từ các nghiên cứu trong khu vực, ông Putra cho rằng có ba vấn đề mà các quốc gia phải cân nhắc trong quá trình chuyển đổi giao thông bằng AI.

Thứ nhất là sự sẵn sàng của hạ tầng. Việc nâng cấp lưới điện quốc gia, bảo đảm khả năng tiếp cận trạm sạc an toàn và xây dựng nền tảng hạ tầng số đồng bộ sẽ quyết định khả năng mở rộng của các mô hình giao thông mới.

Thứ hai là tốc độ triển khai chính sách và khả năng thích ứng của lực lượng lao động. Dù các chính sách mới có thể được ban hành nhanh chóng, quá trình đào tạo lại kỹ năng cho hàng triệu lao động trong ngành vận tải truyền thống sẽ cần nhiều thời gian hơn.

Thứ ba là câu chuyện về con người và tính bao trùm. Theo ông Putra, các công nghệ giao thông mới cần phải đủ khả năng tiếp cận với số đông, đặc biệt là người thu nhập thấp, doanh nghiệp nhỏ, người cao tuổi hay cư dân nông thôn.

“Thiết kế toàn diện có thể mất thêm thời gian ở giai đoạn đầu, nhưng đó là cách để tránh những sai lầm tốn kém và bảo đảm lợi ích của công nghệ đến được với tất cả mọi người”, ông nhấn mạnh.