Những năm gần đây, cùng với chiến lược chuyển đổi số quốc gia, lĩnh vực giao thông vận tải đặc biệt là quản lý đường bộ – đã bắt đầu bước vào hành trình số hóa mạnh mẽ.

Theo Bộ Giao thông Vận tải (hiện tại đã sát nhập vào Bộ Xây Dựng), đến cuối năm 2024, cơ sở dữ liệu kết cấu hạ tầng đường bộ đã cơ bản hoàn thành, đặt nền móng cho giai đoạn tiếp theo:“quản trị bằng dữ liệu” thay vì “quản lý bằng báo cáo”.

Tuy nhiên, số hóa quản lý đường bộ thông qua dữ liệu chỉ là bước khởi đầu. Thách thức thực sự nằm ở cách biến dữ liệu thành tri thức hành động – và đó chính là nơi AI và Big Data phát huy sức mạnh. Dưới đây, EOV Solutions sẽ khái quát các thông tin tổng quan về hai công nghệ nền tảng, được ứng dụng phổ biến

Big Data – Nền móng của hạ tầng giao thông số

Mỗi ngày, hệ thống đường bộ Việt Nam sinh ra hàng trăm, hàng nghìn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: Ảnh chụp, video giám sát, cảm biến lưu lượng, dữ liệu GPS, thông tin bảo trì, thời tiết và tải trọng cầu đường.

Tuy nhiên, lượng dữ liệu khổng lồ này hiện vẫn phân tán và không đồng bộ giữa các địa phương. Việc tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu trở thành yêu cầu cấp thiết để xây dựng nền tảng quản lý thống nhất trên toàn quốc.

Chính vì vậy, việc Bộ GTVT công bố “cơ bản hoàn thành cơ sở dữ liệu hạ tầng đường bộ quốc gia năm 2024” là bước ngoặt quan trọng. Khi dữ liệu được số hóa và lưu trữ tập trung, ngành giao thông có thể tận dụng các công nghệ phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để ra quyết định chính xác hơn về bảo trì, đầu tư và quy hoạch.

Công nghệ AI – “Bộ não” khai thác dữ liệu hạ tầng

Nếu Big Data là nhiên liệu, thì AI chính là bộ não xử lý, phân tích và biến dữ liệu thành giá trị. Trong quản lý đường bộ, trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng ở nhiều khâu:

• Phát hiện khiếm khuyết mặt đường: AI phân tích hình ảnh để nhận diện ổ gà, nứt, bong tróc, mất vạch kẻ…
• Phân loại và đo lường mức độ hư hỏng: hệ thống tự động xác định mức độ nghiêm trọng để ưu tiên sửa chữa.
• Dự báo xuống cấp: dựa trên dữ liệu thời tiết, lưu lượng giao thông và đặc tính vật liệu.
• Tự động hóa báo cáo: giúp rút ngắn thời gian kiểm tra thực địa và nâng cao độ minh bạch.

Trên thế giới, nhiều quốc gia như Mỹ, Nhật Bản, Singapore đã áp dụng AI trong giám sát đường bộ, giúp tiết kiệm hàng tỷ USD chi phí bảo trì mỗi năm. Việt Nam hiện đang bước vào giai đoạn tương tự, với các doanh nghiệp công nghệ nội địa tiên phong phát triển giải pháp AI cho hạ tầng giao thông.

Khi AI kết hợp Big Data – tạo “hệ thần kinh” cho đường bộ Việt Nam

Sự kết hợp giữa AI và Big Data mở ra khả năng xây dựng một “hệ thần kinh số” cho hạ tầng giao thông quốc gia. Hệ thống này liên tục thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn – camera giám sát, cảm biến IoT, drone, ảnh vệ tinh, xe tuần tra,... rồi phân tích bằng mô hình học máy để phát hiện, dự báo và hiển thị tình trạng mặt đường theo thời gian thực.

Khi đó, mỗi km đường trở thành một điểm dữ liệu sống, được cập nhật liên tục.
Lợi ích mang lại gồm:

• Giảm chi phí khảo sát và bảo trì.
• Nâng cao độ chính xác trong lập kế hoạch ngân sách.
• Tăng cường an toàn giao thông và hiệu quả vận hành.
• Tạo nền tảng dữ liệu cho quy hoạch đô thị thông minh.

Đây là bước chuyển từ số hóa dữ liệu sang thông minh hóa quản lý – xu hướng tất yếu của ngành giao thông hiện đại.

Việt Nam trên hành trình số hóa quản lý đường bộ

Trong giai đoạn 2024–2025, Việt Nam đã ghi nhận nhiều bước tiến đáng kể:

• Hoàn thiện cơ sở dữ liệu kết cấu hạ tầng đường bộ, đường sắt, đường thủy nội địa.
• Kết nối hơn 55 triệu bản ghi dữ liệu của Bộ, các ban ngành với cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư.
• Đầu tư quốc tế: IFC đầu tư 500 tỷ đồng vào VETC, thúc đẩy hệ thống thanh toán và giám sát giao thông điện tử.

Dù vậy, ở cấp địa phương, công tác bảo trì và đánh giá chất lượng đường vẫn còn thủ công. Đây chính là cơ hội cho các giải pháp công nghệ Việt Nam – đặc biệt là nền tảng ứng dụng AI và phân tích dữ liệu lớn tham gia vào quá trình hiện đại hóa ngành giao thông.

EOV Road AI – Giải pháp giám sát và đánh giá đường bộ bằng AI

EOV Road AI là nền tảng ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tự động phân tích hình ảnh và video mặt đường, phát hiện – phân loại – định vị khiếm khuyết một cách nhanh chóng và chính xác.

Quy trình hoạt động

• Thu nhận dữ liệu: từ camera xe tuần tra,  
•  Phân tích AI: nhận diện các loại hư hỏng (nứt, ổ gà, bong tróc...).
• Tổng hợp và hiển thị: tạo bản đồ trực quan về tình trạng mặt đường
• Tạo báo cáo tự động: phục vụ quản lý, bảo trì và đánh giá hiệu suất.

Lợi ích mang lại

• Giảm 70–80% thời gian khảo sát thực địa.
• Nâng cao độ chính xác và minh bạch trong đánh giá chất lượng.
• Tạo nguồn dữ liệu liên tục cho quy hoạch và dự báo hạ tầng.

Kết luận

Hoàn thiện cơ sở dữ liệu chỉ là bước khởi đầu. Mục tiêu thực sự là thông minh hóa công tác quản lý đường bộ, mọi quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu thời gian thực với phân tích chính xác và hiệu quả hơn.

Về cơ bản, AI và Big Data không chỉ giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả mà còn mở ra một mô hình quản lý hạ tầng chủ động, minh bạch và bền vững.