Hội thảo Giải pháp cho đô thị thông minh do Sở KHCN TP.HCM tổ chức sáng ngày 16/10 nhằm thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu công nghệ, tìm kiếm các giải pháp và sản phẩm ứng dụng cụ thể để xây dựng TP.HCM trở thành đô thị thông minh. Các báo cáo viên đến từ các doanh nghiệp, trường, viện đóng trên địa bàn đã trình bày những giải pháp đô thị thông minh do đơn vị họ nghiên cứu, thí điểm trên thực tế những năm qua.
Trung tâm điều hành đô thị thông minh tại UBND quận 1 - TP.HCM.
Nhiều giải pháp mang tính thực tiễn
Đại diện tập đoàn Bosch trình bày một loạt giải pháp cho thành phố thông minh thông qua các sản phẩm cảm biến, phần mềm và dịch vụ.
Với phương châm lấy trải nghiệm người dùng làm trọng tâm, Bosch chủ trương khuyến khích người dân chuyển từ phương tiện cá nhân sang phương tiện công cộng. Để đạt được mục đích này, Bosch đề xuất nâng cao năng lực vận tải công cộng, gồm xe buýt và Metro trong tương lai. Trong đó điều quan trọng là phải đảm bảo độ tin cậy về giờ giấc để người dân biết trước khoảng thời gian di chuyển đến đích của mình, như vậy mới chủ động như khi họ sử dụng xe máy cá nhân.
Để giải quyết vấn đề này, giải pháp của Bosch hướng tới mục tiêu kết nối các phương tiện vận tải công cộng với nhau, thông tin về các tuyến xe buýt, trạm dừng liên quan đến tuyến đường di chuyển đồng bộ liên tục và cung cấp theo thời gian thực trên smartphone của người dùng. Hệ thống cũng hỗ trợ phương thức thanh toán điện tử tự động để xử lý nhanh cho hành khách lên xuống mỗi trạm.
Giải pháp Giao thông thông minh của Bosch bao gồm hệ thống camera giám sát phương tiện lưu thông trên đường có khả năng đếm mật độ xe, từ đó điều tiết luồng xe hợp lý trước khi xảy ra ùn tắc. Hệ thống cũng phát hiện người tham gia giao thông phạm lỗi như vượt đèn đỏ, chạy quá tốc độ, lấn làn, đi ngược chiều; bảng số xe vi phạm sẽ được nhận dạng qua hình ảnh trích xuất từ camera. Tất cả đều được kết nối về trung tâm điều hành, kết hợp với thông tin tại trung tâm sẽ nhận diện được người điều khiển phương tiện vi phạm luật giao thông đường bộ.
Ùn tắc giao thông là vấn đề nhức nhối nhiều năm qua tại TP.HCM, vì thế nhiều công ty đã nghiên cứu để đưa ra những giải pháp giải quyết vấn nạn này. Những giải pháp công nghệ cũng đồng thời giúp giảm được nhân lực và dữ liệu được lưu trữ để phân tích và xử lý lâu dài.
TS. Hà Việt Uyên Synh đến từ ĐH Quốc tế - ĐH Quốc gia TP.HCM đã trình bày giải pháp xử lý camera và phân tích lưu lượng xe mà nhóm nghiên cứu của ông đã thí điểm tại TP.HCM. Theo ông nhìn nhận, giải pháp này có ưu điểm nổi bật là độ chính xác cao, và điều quan trọng là giảm được chí phí đầu tư.
Theo TS. Synh thì một số giải pháp trước đây với các hệ thống camera giám sát chủ yếu dùng để nhận diện và phân loại phương tiện giao thông, theo dõi đối tượng. Một số giải pháp gần đây bắt đầu ước lượng mật độ xe. Nhìn chung, các giải pháp có tốc độ xử lý chưa cao, các giải pháp “ngoại” độ chính xác còn thấp do đặc thù đường phố Việt Nam xe hơi chạy xen lẫn với quá nhiều xe máy.
TS. Synh cho biết, ĐH Quốc tế áp dụng máy học (Machine Learning) để phân loại xe nhằm tăng độ chính xác. Tuy nhiên, việc nhận dạng xe máy không ổn định, thậm chí có thể nhận nhầm xe máy với người đi bộ. Một hạn chế nữa là đòi hỏi phần cứng cấu hình cao. Chính vì thế nhóm của ông đã đưa ra giải pháp áp dụng cho từng trường hợp, tùy theo ngữ cảnh cụ thể, như: điều kiện bình thường, trời nắng, trời mưa, hay đêm tối nhờ đó tăng được độ chính xác, tốc độ xử lý cũng tăng lên, mỗi laptop có thể xử lý được 6 camera.
Theo TS. Synh thì hệ thống thí điểm của ĐH Quốc tế xử lý thời gian thực khá tốt trong nhiều điều kiện bình thường, xe đông, trời nắng hay mưa, với khả năng nhận dạng bảng số xe chạy với tốc độ cao, đếm được xe cả khi dừng lại vì đèn đỏ. Đối với bài toán giải quyết vấn đề kẹt xe, giải pháp thực hiện phân lớp (xe 2 bánh, xe 4 bánh, xe tải lớn), phân biệt thời điểm nào đông xe, ít xe, dữ liệu lưu trữ cung cấp cho Sở GTVT bao gồm các thông tin giao thông như lưu lượng xe, hướng di chuyển của phương tiện, vận tốc trung bình trên đường, mức độ phục vụ của làn đường.
TS. Lê Thành Sách - ĐH Bách Khoa giới thiệu giải pháp nhận diện biển kiểm soát phương tiện tham gia giao thông trên nền tảng trí tuệ nhân tạo.
Cũng tại buổi hội thảo, TS Lê Thành Sách đến từ ĐH Bách Khoa TP.HCM cho rằng tiềm năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản lý giao thông thông minh là rất lớn, nhưng cũng đặt ra những bài toán khó, như giải bài toán đọc hình ảnh, phân tích video giao thông. Chẳng hạn đại diện Bosch tại buổi hội thảo cho biết bãi đỗ xe thông minh dùng giải pháp của Bosch có độ nhận dạng chính xác khoảng 95%, nhưng trên đường là 87%. Thực tế tỷ lệ này phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng môi trường, góc nhìn camera, lưu lượng và vận tốc độ xe trên đường. Đó là những thách thức về kỹ thuật phục hồi hình ảnh.
Nói về bãi đỗ xe thông minh, đại diện của Bosch cho biết họ đang tích cực áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) để tăng tỷ lệ nhận dạng chính xác lên cao hơn, với kỳ vọng đạt độ chính xác 100%, khi đó sẽ giảm được nhân lực theo giõi. Và quá trình người dân gửi nhận xe sẽ được giám sát tự động, giảm được thời gian tìm chỗ đỗ xe, thậm chí đặt chỗ trước. Giải pháp cũng sẽ được tích hợp với hệ thống tahnh toán điện tử tự động hoàn toàn.
Bosch còn có nhiều giải pháp khác ứng dụng cho thành phố thông minh. Giải pháp phân phối nước thông minh đang được phát triển sẽ cung cấp đồng hồ nước thông minh cho các hộ gia đình nhằm khuyến khích người dân dùng nước tiết kiệm hơn. Với giải pháp này, công ty cung cấp nước sạch của thành phố có thể áp dụng thu phí đơn giá theo giờ cao điểm (giá cao) và thấp điểm (giá thấp). Nhờ vậy công ty không phải đầu tư lớn để đủ công suất cung cấp nước sạch cho người dân vào giờ cao điểm, các hộ gai đình sẽ được khuyến khích dùng nước vào giờ thấp điểm trong ngày.
Còn nhiều băn khoăn
Việc phát triển đô thị thông minh là nhằm tạo ra môi trường sống tốt hơn, hiện đại hơn, và tích cực hơn đối với người dân. Tuy nhiên, các giải pháp công nghệ dù mang đến nhiều lợi ích nhưng việc triển khai trong thực tế không phải lúc nào cũng dễ dàng và nhận được sự ủng hộ của các bên.
Phát biểu tại hội thảo, đại diện UBND Quận 10 băn khoăn về việc làm sao để người dân được hưởng lợi từ những giải pháp công nghệ thông minh. “Nếu người dân không sử dụng, xem như giải pháp thất bại”.
Đề án đô thị thông minh nhắm tới 3 nhóm đối tượng: chính quyền, doanh nghiệp cung cấp giải pháp, và người dân thụ hưởng. TP.HCM mới đây đã công bố kiến trúc chính quyền điện tử, được xây dựng dựa trên đề án Đô thị thông minh của TP.HCM và định hướng chính quyền số. Nghĩa là các đơn vị trên địa bàn và doanh nghiệp đã có thể hướng tới chuẩn chung để xây dựng các giải pháp thông minh. Nhưng liệu người dân có hưởng ứng hay không vẫn là nỗi băn khoăn từ thực tế dịch vụ công trực tuyến mức 3, 4 đã có nhiều nhưng tỷ lệ người dân sử dụng còn rất thấp.
