Ứng Dụng AI (Trí Tuệ Nhân Tạo) Trong Giao Thông Tại Việt Nam: Thực Trạng & Xu Hướng

Hà Nội, TP Hồ Chí Minh — những thành phố lớn của Việt Nam đang dần bước vào kỷ nguyên giao thông thông minh, trong đó AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) được xem là chìa khóa cho việc giải quyết ùn tắc, cải thiện an toàn, và tối ưu hóa hiệu suất lưu thông. Dù chưa phổ biến rộng khắp, nhưng những ứng dụng AI trong giao thông đã bắt đầu xuất hiện với hiệu quả rõ ràng.

1. Ví dụ ứng dụng AI đang triển khai

(+) TP. HCM – điều khiển đèn tín hiệu giao thông:

Theo Sở GTVT TP.HCM, từ đầu năm 2025, AI đã được thử nghiệm in 4 giao lộ trọng điểm: Hàng Xanh, Ngã 5 Đài Liệt Sỹ, Ung Văn Khiêm – Nguyễn Gia Trí và Nguyễn Gia Trí – D5. Hệ thống đèn tín hiệu tại các điểm này được điều khiển dựa trên dữ liệu thực tế – giúp giảm ùn tắc, cải thiện lưu thông đáng kể

(+) Cảm biến đo đếm lưu lượng & Big Data:
  Thành phố đã lắp đặt gần 100 cảm biến tại các đại lộ lớn như Võ Văn Kiệt, Mai Chí Thọ, Phạm Văn Đồng, phục vụ việc theo dõi lưu lượng xe, dự đoán điểm ùn tắc và đưa ra cảnh báo. AI và Big Data trở thành công cụ quan trọng giúp quản lý giao thông thời gian thực. 

(+) Dự báo ùn tắc & ngập úng cho xe buýt:
  Một dự án thử nghiệm của Trường Đại học Việt Đức phối hợp cùng các đơn vị giao thông tại TP. HCM đã phát triển công cụ số ứng dụng AI để dự báo ùn ứ và ngập đường ảnh hưởng tới tuyến xe buýt. Dự báo này giúp các cơ quan chức năng điều chỉnh lộ trình hoặc thông báo sớm cho hành khách

(+) Phát hiện vi phạm giao thông bằng AI
  Tại Hà Nội, nhóm sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội đã xây dựng phần mềm ứng dụng AI để phát hiện hành vi không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông – sử dụng công nghệ thị giác máy tính. Mặc dù mới chỉ là sáng kiến, nhưng đây là ví dụ rõ ràng về cách AI có thể hỗ trợ nâng cao ý thức giao thông

2. Những lợi ích rõ ràng

* Giảm cảnh ùn tắc — giao thông linh hoạt hơn, ít thời gian chờ đợi tại các nút giao thông.
* Tăng độ chính xác trong phát hiện vi phạm, hỗ trợ xử lý nhanh hơn.
* Cải thiện hiệu suất vận hành giao thông công cộng — xe buýt, phương tiện công cộng được thông báo kịp thời khi gặp chỗ tắc hoặc ngập.
* Hỗ trợ quy hoạch và quản lý đô thị dựa trên dữ liệu thực tế: ứng dụng AI giúp thu thập, phân tích, dự báo để các quyết định về hạ tầng & giao thông được thực hiện hiệu quả hơn.

3. Những hạn chế & thách thức

* Hạ tầng cảm biến, camera, dữ liệu chưa được phủ rộng khắp, thiếu đồng bộ.
* Chất lượng dữ liệu đôi khi không ổn định, ảnh hưởng đến độ chính xác của các thuật toán AI.
* Chi phí đầu tư ban đầu cao — cả về thiết bị, phần mềm, đào tạo nhân sự.
* Vấn đề về nhân lực chuyên môn – cần kỹ sư dữ liệu, kỹ thuật AI, quản lý hệ thống.
* Khó khăn trong việc mở rộng từ thử nghiệm tại vài điểm sang quy mô toàn thành phố hoặc vùng vì cần đồng bộ giữa nhiều đơn vị quản lý.

4. Xu hướng trong tương lai

* Rộng hơn trong việc ứng dụng AI tại nhiều nút giao thông trọng điểm, cả ở các tỉnh thành ít tập trung hơn.
* Tích hợp AI cùng hệ thống Digital Twin để mô phỏng và quản lý giao thông ảo – giúp thử nghiệm giải pháp trước khi triển khai thực tế.
* Hệ thống dự báo toàn diện hơn — không chỉ ùn tắc, mà cả thời tiết xấu, ngập nước, tai nạn… để hỗ trợ vận tải & người đi lại.
* Sự kết nối với IoT, Big Data, và chuyển đổi số mạnh hơn — thông tin giao thông sẽ được chia sẻ liên thông để phản ứng nhanh hơn.
* Phát triển các ứng dụng nhận diện vi phạm tự động & nâng cao ý thức người tham gia giao thông dựa trên thông tin từ camera + AI.

5. Kết luận

Việc ứng dụng AI trong giao thông tại Việt Nam đang bắt đầu manh nha, với những thử nghiệm thực tế tại TP. HCM và Hà Nội. Dù chưa phổ biến toàn quốc, nhưng các bước đi này đã cho thấy AI không chỉ là công nghệ xa lạ – mà là giải pháp thiết yếu để giải quyết các vấn đề cấp thiết như ùn tắc, ngập úng và an toàn giao thông.

> “Khi dữ liệu được thu thập đúng – AI sẽ giúp giao thông Việt Nam thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.”

Xem thêm: Luật an toàn giao thông chỉ đạo mới từ chính phủ

Xem thêm: Sử Dụng GPS Trong Giao Thông Ngày Nay – Lợi Ích Và Ứng Dụng Thực Tiễn