Nhiều thách thức trong việc ứng dụng AI ở Việt Nam
Chia sẻ tại phiên chuyên đề “AI trong xây dựng TPTM, bền vững”tại Hội nghị TPTM Việt Nam - Châu Á 2023 (Vietnam - Asia Smart City Summit 2023) ngày 30/11, ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI Academy Vietnam) cho biết, thuật ngữ AI được nhắc đến lần đầu tiên năm 1955, hiện nay, nhiều hệ thống AI dựa trên mô hình học sâu (deep learning) đã bằng hoặc vượt khả năng của con người trong một số lĩnh vực hẹp.
AI cũng đã được ứng dụng trong mọi ngóc ngách của cuộc sống và làm thay đổi nhiều ngành nghề truyền thống, chuyển đổi nhiều công ty lớn như Google, Facebook, Amazon. Chưa kể, thời gian gần đây, làn sóng công nghệ AI tạo sinh cũng đã bùng nổ để phục vụ người dùng đại chúng như ChatGPT.
“AI hiện đã thực sự trở thành một ngành công nghiệp”, ông Hoài khẳng định.
Cũng theo ông Hoài, AI hiện nay được chia thành: Cognitive AI (AI nhận thức) được dùng cho việc hiểu và nhận dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh..; Industrial AI (AI công nghiệp) ứng dụng trong xử lý thông tin, dữ liệu trong một lĩnh vực chuyên ngành (y tế, bán lẻ, dầu khí, môi trường,…) và cần đến tri thức chuyên ngành.
Về ứng dụng AI trong TPTM, ông Hoài cho biết, khung kiến trúc chung về CNTT của TPTM bao gồm: Tầng sensor thu thập dữ liệu; Tầng truyền thông; Tầng tích hợp hệ thống thông tin theo ngành dọc; Tầng dữ liệu; Tầng dịch vụ và ứng dụng; Đảm bảo an ninh an toàn thông tin. Trong đó, mỗi tầng sẽ có các ứng dụng AI tương ứng.
Như ứng dụng AI theo ngành dọc sẽ được phục vụ cho các ngành Giao thông thông minh (Camera AI, phân tích dữ liệu di động, quản lý phương tiện, bến đỗ), Tài nguyên - môi trường ( hỗ trợ quan trắc, phân tích và dự báo), Du lịch thông minh (AI gợi ý, dịch vụ cá nhân hóa), ngành Quản lý rác thải - Giám sát (AI trong việc lập kế hoạch thu gom tối ưu).
Hay đối với tầng dịch vụ và ứng dụng, AI được sử dụng để hỗ trợ giám sát an ninh để phát hiện tụ tập đông người, phát hiện các hành vi khả nghi, phát hiện đối tượng trong danh sách theo dõi, cung cấp dịch vụ nắm bắt và giám sát thông tin, hỗ trợ xử lý văn bản và các tác nghiệp của công chức cũng như xử lý công văn, giấy tờ, tổng hợp dữ liệu, thông tin, ...
Thậm chí, AI cũng có thể được phục vụ cho việc tự động hóa các dịch vụ hành chính công như: AI cho các giải pháp số hóa tài liệu; AI kết hợp với RPA (Robot Process Automation) để tự động hóa các dịch vụ hành chính công; Giải pháp AI Chatbots, trợ lý ảo cho người dân và lãnh đạo; Giải pháp Callbots - Tổng đài tự động; Hỗ trợ người dân trong tra cứu, tìm kiếm thông tin, sắp và nhắc lịch.
Dù vậy, ông Hoài cũng khẳng định, hiện AI trong việc ứng dụng TPTM cũng gặp không ít thách thức đến từ: Dữ liệu; Các mô hình và công nghệ AI; Việc phân tích AI vào hệ thống thông tin; Giám sát ứng dụng AI theo tiêu chuẩn của pháp luật, đạo đức; Thủ tục hành chính; Chi phí vận hành.
Mô hình AI tại biên khắc phục rào cản camera trong giao thông thông minh
Bàn về mô hình triển khai AI Camera vào quản lý giao thông đô thị thông minh, ông Lê Tuấn Khôi, Phó Giám đốc Công ty MK Vision đã lấy dẫn chứng về bài học kinh nghiệm đến từ Trung Quốc, nếu như năm 2005, việc triển khai camera mới tập trung tại khu vực thành thị thì 10 năm sau, quốc gia này đã tham vọng giám sát 100% toàn bộ đất nước.
Lý giải cho kết quả này, ông Khôi cho rằng, do Trung Quốc đã có một sự tích luỹ qua hàng chục năm từ năm 1990 và chia ra 4 giai đoạn.
Với Việt Nam, ông Khôi cho rằng, với kiến trúc hệ thống camera giao thông, khó khăn nhất vẫn là về hạ tầng (hạ tầng mạng/kết nối, hạ tầng lưu trữ, hạ tầng tính toán) từ camera đến trung tâm để xử lý.
Để giải quyết bài toán này, Phó Giám đốc MK Vision đã đề xuất công nghệ xử lý tại biên (edge AI) để có thể “lắp một bộ não” cho camera truyền thống. Khi đó, camera sẽ chỉ truyền về trung tâm những dữ liệu được chắt lọc, không tốn băng thông kết nối.
Việc này sẽ giúp giải quyết được 3 vấn đề đối với AI camera hiện nay, đầu tiên là vấn đề tốc độ. Cụ thể, thay vì phải truyền về trung tâm các video có dung lượng lớn thì do được xử lý ngay tại camera nên sẽ phân tích giao thông theo thời gian thực và giúp xử lý tình huống ngay lập tức như phạt nóng, cảnh báo tài xế buồn ngủ, không thắt dây an toàn…
Vấn đề thứ ba là hạ tầng khi giúp tổng hoà 3 công nghệ bao gồm AI tại biên, mạng 3G/4G và năng lượng thấp. Nhờ đó, một chiếc camera có thể lắp đặt tại bất kì đầu miễn là có mạng 4G và năng lượng tự nhiên như mặt trời, gió. Từ đó, các cơ quan, tổ chức sẽ không phải lo lắng về hạ tầng khi lắp camera, và xoá bỏ rào cản của các dự án hiện nay.
Cuối cùng là câu chuyện liên quan đến chi phí. Khi công ty MK gặp các khách hàng của mình thì thường nhận được phản hồi là sản phẩm đắt hơn 3 - 4 lần so với các Camera IP truyền thống. Về vấn đề này, ông Khôi cho rằng, công nghệ AI xử lý tại biên mà công ty MK đang triển khai sẽ giúp tiết kiệm chi phí, giảm tải băng thông, hạ tầng, thời gian bảo hành bảo trì từ 3 - 5 năm.
“Các đánh giá của tổ chức trên thế giới cũng ghi nhận, công nghệ AI Camera tại biên có giá thành tổng thể thấp hơn 30% so với công nghệ AI xử lý tại trung tâm”, ông Khôi cho biết thêm.
Dù vậy, AI Camera tại biên cũng có những nhược điểm nhất định, do đó, MK đang hướng đến mô hình lai, kết hợp giữa công nghệ xử lý tại biên cùng công nghệ điện toán đám mây (Cloud AI) và các mô hình xử lý tập trung khác cho việc truy nã, theo dõi, tìm kiếm và lập kế hoạch.
TP. Thủ Đức và câu chuyện “AI hoá” camera giám sát trật tự
Trong bài trình bày về “Giải pháp AI trong phát triển, xây dựng đô thị thông minh”, Phó Chủ tịch UBND TP.Thủ Đức Nguyễn Kỳ Phùng cho biết, thành phố đã xây dựng TPTM lấy người dân làm trung tâm với 4 mảng chính gồm: Cơ sở hạ tầng CNTT; Chính quyền điện tử; Kho dữ liệu dùng chung; Hệ thống các phần mềm và ứng dụng thông minh trên các lĩnh vực.
Với Thành phố Thủ Đức, do là cửa ngõ nên vấn đề trật tự rất được quan tâm. Do đó, hệ thống camera giám sát an ninh trật tự tại đây đã từng bước được điều chính thành camera AI với lộ trình triển khai thực hiện để đảm bảo đến năm 2027, có ít nhất 780 camera có ứng dụng công nghệ AI.
Theo ông Phùng, Thủ Đức có khoảng hơn 3.5000 camera nhưng các thiết bị mất kết nối khá nhiều, chỉ có chức năng giám sát thông thường và còn ít camera có ứng dụng các công nghệ thông minh. Chưa kể, các loại camera đầu tư không đồng bộ, nhiều chủng loại khác nhau và chỉ kết nối tới trụ sở Công an phường.
Do đó, TP. Thủ Đức đã tập trung phát triển hệ thống camera giúp xử lý và phân tích dữ liệu hàng ngàn nguồn video cùng lúc, phân tích, nhận dạng và hiểu được thông tin trong từng khung hình video.
Hệ thống hỗ trợ xử lý theo thời gian thực, hỗ trợ tùy biến theo các nhu cầu khác nhau của mỗi tổ chức, cho phép can thiệp ngay lập tức và áp dụng các biện pháp khác nhau tùy theo tình hình cụ thể. Phần mềm nhận dạng tổng hợp bao gồm các nhóm chức năng chính: Nhận dạng biển số xe; Nhận dạng đám đông; Tái nhận dạng nhân vật; Nhận dạng đối tượng; vi phạm giao thông
Dù vậy, trong quá trình triển khai, theo ông Nguyễn Kỳ Phùng, TP. Thủ Đức đã gặp không ít khó khăn. Đầu tiên là cơ chế phối hợp giữa các đơn vị liên quan như công an, Sở TT&TT. Tiếp theo là vấn đề kinh phí, do không có nhiều chi phí và công nghệ thay đổi rất nhanh chóng nên TP. Thủ Đức đã chọn phương án đi thuê.
Cuối cùng, công nghệ AI tại biên dù đã giúp xử lý một số tình huống nhất định nhưng vẫn còn nhược điểm khi truy vết, nhận diện các đối tượng để xử lý an ninh trật tự.
Vietnam - Asia Smart City Summit 2023 ngày 29-30/11 với Phiên khai mạc và 9 phiên chuyên đề, với hơn 80 diễn giả, chuyên gia, cùng hơn 1.000 đại biểu là các lãnh đạo, nhà quản lý. Bên cạnh các phiên hội nghị, gần 30 gian hàng triển lãm giới thiệu các dịch vụ, giải pháp công nghệ xuất sắc phục vụ phát triển đô thị thông minh tại Việt Nam và khu vực./.
