Bài viết tiếp cận vấn đề từ góc độ hệ thống, phân tích cấu trúc và động lực vận hành của hệ sinh thái robot và drone tại Việt Nam, qua đó chỉ ra các điểm nghẽn cốt lõi không nằm ở từng công nghệ đơn lẻ mà ở sự thiếu liên kết giữa các thành phần: nghiên cứu, công nghiệp và thị trường. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất định hướng phát triển theo nguyên tắc “làm chủ có chọn lọc”, tập trung vào các lớp giá trị cao như trí tuệ nhân tạo, hệ thống điều khiển và kiến trúc hệ thống, đồng thời nhấn mạnh vai trò kiến tạo của chính sách trong việc hình thành thị trường và giảm thiểu rủi ro đổi mới sáng tạo. Trường hợp TP.HCM được phân tích như một trung tâm có khả năng dẫn dắt hệ sinh thái robotics của Việt Nam trong dài hạn.
1. Đặt vấn đề
Quan điểm chỉ đạo từ Nghị Quyết 57 đã nêu rõ: “Phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là đột phá quan trọng hàng đầu, là động lực chính để phát triển nhanh lực lượng sản xuất hiện đại, hoàn thiện quan hệ sản xuất, đổi mới phương thức quản trị quốc gia, phát triển kinh tế - xã hội, ngăn chặn nguy cơ tụt hậu, đưa đất nước phát triển bứt phá, giàu mạnh trong kỷ nguyên mới”1.
Trong thập kỷ gần đây, robot và drone đã vượt qua vai trò truyền thống của các hệ thống tự động hóa để trở thành các hệ thống vật lý thông minh có khả năng nhận thức, ra quyết định và thích nghi trong môi trường động. Sự chuyển dịch này phản ánh một xu thế rộng hơn của công nghệ hiện đại, trong đó trí tuệ nhân tạo không còn tồn tại độc lập trong không gian số mà được tích hợp sâu vào thế giới vật lý thông qua các hệ thống cyber-physical.
Điểm cốt lõi của sự chuyển đổi này nằm ở việc dịch chuyển từ “automation” sang “autonomy”. Nếu như automation tập trung vào việc tối ưu hóa các quy trình xác định, thì autonomy hướng tới khả năng vận hành trong điều kiện bất định, nơi hệ thống phải liên tục cập nhật trạng thái môi trường và điều chỉnh hành vi thể hiện ở việc tích hợp chặt chẽ giữa trí tuệ nhân tạo, cảm biến và hệ thống điều khiển. Quá trình này giúp cho hệ thống nhận thức môi trường (perception), ra quyết định trong điều kiện bất định (decision-making under uncertainty) và thích nghi theo thời gian thực (adaptive behavior). Điều này làm thay đổi căn bản cách tiếp cận trong thiết kế và vận hành hệ thống kỹ thuật, từ logic điều khiển dựa trên mô hình sang logic điều khiển dựa trên dữ liệu và học máy.
Trong bối cảnh đó, câu hỏi chiến lược đối với Việt Nam không phải là có ứng dụng robot hay không, mà là liệu có thể làm chủ các hệ thống này hay không. Việc chỉ dừng lại ở mức nhập khẩu và tích hợp sẽ khiến nền kinh tế bị khóa trong các tầng giá trị thấp, trong khi phần giá trị cốt lõi ngày càng dịch chuyển sang các lớp như thuật toán, kiến trúc hệ thống và dữ liệu. Do đó, phát triển robotics cần được nhìn nhận như một bài toán hệ sinh thái, trong đó năng lực cạnh tranh không đến từ từng doanh nghiệp riêng lẻ mà từ cấu trúc và mức độ liên kết của toàn bộ hệ thống đổi mới sáng tạo.
2. Thực trạng hệ sinh thái robot và drone tại Việt Nam
Hệ sinh thái robot và drone tại Việt Nam hiện đang trong giai đoạn hình thành, với một đặc điểm nổi bật là sự phát triển không đồng đều giữa các thành phần cấu thành. Trong khi một số lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và phát triển phần mềm đã đạt được những bước tiến đáng kể, thì các yếu tố nền tảng của một hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh, đặc biệt là phần cứng và chuỗi cung ứng sản xuất, vẫn còn nhiều hạn chế 2.
Trước hết, cần nhìn nhận rằng Việt Nam sở hữu một lợi thế rõ rệt về nguồn nhân lực trong lĩnh vực công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư Việt Nam có khả năng tiếp cận nhanh với các công nghệ mới, đặc biệt trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và học máy. Tuy nhiên, lợi thế này chủ yếu tập trung ở tầng phần mềm và nghiên cứu, trong khi khả năng chuyển hóa thành các sản phẩm robot hoàn chỉnh có khả năng thương mại hóa quy mô lớn vẫn còn hạn chế. Điều này cho thấy một khoảng cách đáng kể giữa năng lực nghiên cứu và năng lực công nghiệp hóa.
Một trong những nguyên nhân cốt lõi của khoảng cách này là sự phụ thuộc lớn vào các thành phần phần cứng nhập khẩu. Các yếu tố như động cơ servo, cảm biến công nghiệp, bộ điều khiển và các hệ thống nhúng chuyên dụng đóng vai trò thiết yếu trong cấu trúc của robot, nhưng hiện nay phần lớn đều phải nhập từ nước ngoài. Sự phụ thuộc này không chỉ làm tăng chi phí sản xuất mà còn hạn chế khả năng làm chủ công nghệ và tối ưu hóa hệ thống theo các yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng. Trong dài hạn, điều này có thể dẫn đến việc các doanh nghiệp trong nước chỉ đóng vai trò tích hợp hệ thống ở mức thấp, thay vì tham gia vào các khâu có giá trị gia tăng cao.
Bên cạnh vấn đề phần cứng, sự thiếu hụt của một chuỗi cung ứng nội địa cũng là một rào cản đáng kể đối với sự phát triển của ngành robotics. Một hệ sinh thái robot hoàn chỉnh đòi hỏi sự hiện diện của nhiều tầng nhà cung ứng, từ gia công cơ khí chính xác đến sản xuất linh kiện điện tử và tích hợp hệ thống. Tuy nhiên, tại Việt Nam, các thành phần này chưa được liên kết một cách hiệu quả, dẫn đến việc quá trình chuyển đổi từ nghiên cứu sang sản xuất hàng loạt gặp nhiều khó khăn. Điều này đặc biệt rõ rệt trong các dự án robotics, nơi chi phí và độ phức tạp của việc mở rộng quy mô sản xuất là rất cao.
Ở cấp độ hệ thống, một hạn chế khác là việc chưa hình thành được các nền tảng phần mềm robotics mang tính tích hợp cao. Mặc dù các framework mã nguồn mở như ROS đã được sử dụng rộng rãi, việc phụ thuộc vào các nền tảng này mà không có sự phát triển nội địa tương ứng khiến khả năng làm chủ hệ thống bị giới hạn. Hơn nữa, sự thiếu hụt các giải pháp tích hợp giữa phần mềm, phần cứng và hệ thống điều khiển khiến việc triển khai các hệ thống robot trong thực tế gặp nhiều trở ngại.
Một yếu tố quan trọng khác, nhưng thường bị đánh giá thấp, là vai trò của thị trường trong việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Hiện nay, thị trường robotics tại Việt Nam chưa thực sự phát triển, do các doanh nghiệp thường ưu tiên lựa chọn các giải pháp nhập khẩu với chi phí thấp và độ tin cậy cao. Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn, trong đó các doanh nghiệp nội địa không có cơ hội thử nghiệm và cải tiến sản phẩm, từ đó khó có thể nâng cao năng lực cạnh tranh.
Tổng hợp các yếu tố trên cho thấy rằng vấn đề của Việt Nam không nằm ở việc thiếu công nghệ hay nhân lực, mà nằm ở sự thiếu hụt một hệ sinh thái hoàn chỉnh có khả năng kết nối các thành phần từ nghiên cứu, sản xuất đến thị trường. Việc phát triển hệ sinh thái robot và drone do đó cần được tiếp cận như một bài toán hệ thống, trong đó mỗi thành phần đều đóng vai trò quan trọng và cần được phát triển đồng bộ.
 |
| Tại TP.HCM, một start-up trong lĩnh vực công nghệ drone - Saolatek hiện đang giới thiệu ra thị trường các dòng sản phẩm drore phục vụ kinh tế tầm thấp. Ảnh Saolatex |
3. Định hướng chiến lược phát triển
Trong bối cảnh nguồn lực có hạn và cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt, việc theo đuổi mục tiêu làm chủ toàn bộ chuỗi giá trị robotics là không khả thi. Thay vào đó, một chiến lược hiệu quả hơn là tập trung vào các điểm nút tạo giá trị, nơi khả năng kiểm soát có thể chuyển hóa trực tiếp thành lợi thế cạnh tranh. Đây chính là định hướng “Từng bước tự chủ về công nghệ...”³
Một trong những điểm nút quan trọng nhất là hệ thống điều khiển và ra quyết định. Trong các hệ thống robot hiện đại, khả năng điều khiển không còn đơn thuần dựa trên các mô hình toán học xác định, mà ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và các thuật toán học máy. Sự kết hợp giữa mô hình vật lý và dữ liệu cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trong các môi trường bất định, nơi các giả định truyền thống không còn đúng. Đây chính là không gian mà Việt Nam có thể tận dụng lợi thế về nhân lực và phần mềm để tạo ra năng lực cạnh tranh.
Trong bối cảnh này, học tăng cường nổi lên như một hướng tiếp cận quan trọng, cho phép hệ thống học hành vi thông qua tương tác với môi trường. Tuy nhiên, việc áp dụng các phương pháp này trong thực tế đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề về an toàn và độ tin cậy. Do đó, hướng đi phù hợp không phải là thay thế hoàn toàn các phương pháp truyền thống, mà là tích hợp chúng trong một kiến trúc lai, nơi các thuật toán học được đặt trong các khung ràng buộc vật lý và logic điều khiển ổn định.
Một yếu tố quan trọng khác là vai trò của digital twin trong quá trình phát triển hệ thống. Thay vì thử nghiệm trực tiếp trên các hệ thống vật lý với chi phí cao và rủi ro lớn, digital twin cho phép thực hiện các thử nghiệm trong môi trường mô phỏng, từ đó tối ưu hóa thiết kế trước khi triển khai thực tế. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí mà còn rút ngắn đáng kể chu kỳ đổi mới, tạo điều kiện cho việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo vào hệ thống.
Song song với đó, kiến trúc hệ thống cần được thiết kế theo hướng phân tán, với khả năng xử lý dữ liệu tại biên. Trong nhiều ứng dụng robotics, đặc biệt là drone hoặc robot di động, việc phụ thuộc vào kết nối mạng có thể làm giảm độ tin cậy và hiệu năng của hệ thống. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị giúp giảm độ trễ và tăng tính tự chủ, qua đó nâng cao khả năng vận hành trong các điều kiện thực tế.
Tổng thể, chiến lược phát triển cần tập trung vào việc làm chủ các lớp giá trị cao, đồng thời tận dụng các nguồn lực toàn cầu ở các tầng thấp hơn, nhằm tối ưu hóa hiệu quả đầu tư và rút ngắn thời gian phát triển.
3.1. Làm chủ hệ thống điều khiển thông minh
Trong các hệ thống robot hiện đại, yếu tố quyết định không còn nằm ở cấu trúc cơ khí hay phần cứng đơn thuần, mà nằm ở khả năng điều khiển và ra quyết định của hệ thống. Điều này đặc biệt đúng trong các môi trường thực tế, nơi robot phải hoạt động trong điều kiện bất định, nhiều nhiễu và liên tục thay đổi.
Các phương pháp điều khiển truyền thống như PID hoặc các mô hình tuyến tính đã từng đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa công nghiệp. Tuy nhiên, khi áp dụng vào các hệ thống robot tự hành hoặc drone trong môi trường mở, các phương pháp này bộc lộ hạn chế do phụ thuộc mạnh vào mô hình toán học chính xác của hệ thống. Trong thực tế, các mô hình này thường không đầy đủ hoặc không thể phản ánh hết các yếu tố môi trường.
Do đó, xu hướng hiện nay là chuyển sang các hệ thống điều khiển thông minh, trong đó kết hợp giữa mô hình vật lý và dữ liệu học được từ môi trường. Các hệ thống này có khả năng tự điều chỉnh theo điều kiện vận hành, từ đó nâng cao độ ổn định và hiệu quả hoạt động. Đây chính là điểm mà Việt Nam có thể tận dụng lợi thế, bởi năng lực về trí tuệ nhân tạo và phát triển phần mềm trong nước đang ở mức cạnh tranh 3.
3.2. Vai trò của học tăng cường trong robotics
Học tăng cường (reinforcement learning - RL) đang trở thành một trong những hướng tiếp cận quan trọng trong điều khiển robot hiện đại. Khác với các phương pháp lập trình truyền thống, RL cho phép robot học hành vi thông qua quá trình tương tác với môi trường, từ đó tối ưu hóa chiến lược hành động theo mục tiêu đã đặt ra.
Trong bối cảnh ứng dụng thực tế, RL đặc biệt hữu ích trong các bài toán mà mô hình hệ thống khó xác định chính xác, chẳng hạn như điều khiển drone trong môi trường gió nhiễu, robot di chuyển trong địa hình phức tạp hoặc các hệ thống logistics tự động trong kho hàng.
Tuy nhiên, việc áp dụng RL vào thực tế cũng đặt ra nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn là tính an toàn, bởi quá trình học thử - sai có thể dẫn đến các hành vi không mong muốn. Ngoài ra, khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế (sim-to-real gap) cũng là một rào cản đáng kể, khiến các mô hình học trong môi trường giả lập không thể áp dụng trực tiếp vào hệ thống thực.
Do đó, một hướng đi khả thi là kết hợp RL với các ràng buộc an toàn và các mô hình vật lý, nhằm đảm bảo hệ thống vừa có khả năng học, vừa duy trì tính ổn định trong quá trình vận hành.
3.3. Digital twin và mô phỏng trong phát triển robot
Một trong những công cụ quan trọng giúp giải quyết bài toán triển khai RL trong thực tế là digital twin - mô hình số của hệ thống vật lý. Digital twin cho phép mô phỏng hành vi của robot trong môi trường ảo, từ đó thực hiện quá trình huấn luyện và tối ưu hóa trước khi triển khai ngoài thực tế.
Việc sử dụng digital twin mang lại nhiều lợi ích. Thứ nhất, nó giúp giảm chi phí thử nghiệm, đặc biệt đối với các hệ thống có rủi ro cao như drone hoặc robot công nghiệp. Thứ hai, nó cho phép kiểm thử nhiều kịch bản khác nhau trong thời gian ngắn. Thứ ba, nó tạo điều kiện để tích hợp các thuật toán học máy vào quá trình thiết kế hệ thống.
Đối với Việt Nam, đây là một hướng đi rất phù hợp, bởi chi phí đầu tư cho mô phỏng thấp hơn nhiều so với xây dựng hạ tầng vật lý quy mô lớn, đồng thời tận dụng được lợi thế về phần mềm.
3.4. Edge AI và kiến trúc hệ thống phân tán
Một yếu tố quan trọng khác trong hệ thống robot hiện đại là kiến trúc xử lý dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, việc phụ thuộc hoàn toàn vào cloud computing không khả thi do độ trễ cao và yêu cầu kết nối liên tục.
Do đó, xu hướng hiện nay là triển khai trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị (edge AI). Điều này cho phép robot xử lý dữ liệu và ra quyết định ngay tại chỗ, giảm độ trễ và tăng tính ổn định của hệ thống.
 |
| Triển khai trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị (edge AI) vào robot đang là xu hướng mang lại hiệu quả. Ảnh minh họa |
Đối với các ứng dụng tại Việt Nam, đặc biệt trong môi trường hạ tầng chưa đồng đều, edge AI không chỉ là lựa chọn kỹ thuật mà còn là yêu cầu bắt buộc để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.
4. Vai trò của chính sách và hệ sinh thái
“Có cơ chế thí điểm để doanh nghiệp thử nghiệm công nghệ mới...”⁴
Trong các lĩnh vực công nghệ có mức độ phức tạp cao như robotics, giả định rằng thị trường có thể tự hình thành và tự điều tiết thường không còn phù hợp. Khác với các ngành phần mềm thuần túy, nơi chi phí biên thấp và chu kỳ đổi mới nhanh cho phép các doanh nghiệp thử nghiệm và thất bại với chi phí tương đối nhỏ, robotics đòi hỏi mức đầu tư ban đầu lớn, thời gian hoàn vốn dài và mức độ rủi ro cao, đặc biệt trong giai đoạn chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế. Trong điều kiện như vậy, hành vi hợp lý của doanh nghiệp thường là trì hoãn đầu tư hoặc lựa chọn các giải pháp đã được kiểm chứng từ bên ngoài, thay vì mạo hiểm với các công nghệ nội địa chưa hoàn thiện.
Điều này dẫn đến một trạng thái mà trong lý thuyết kinh tế có thể được xem là thất bại điều phối (coordination failure), khi các chủ thể trong hệ sinh thái đều có lý do hợp lý để không hành động, nhưng kết quả tổng thể lại là sự trì trệ của toàn bộ hệ thống. Doanh nghiệp không đầu tư vì không có thị trường đủ lớn; khách hàng không sử dụng vì sản phẩm chưa đạt độ tin cậy; trong khi các tổ chức nghiên cứu không có động lực thương mại hóa vì thiếu cơ chế chuyển giao hiệu quả. Trong trạng thái này, nếu không có một tác nhân bên ngoài can thiệp để phá vỡ cân bằng bất lợi, hệ sinh thái khó có thể tự phát triển.
Chính trong bối cảnh đó, vai trò của chính sách cần được tái định nghĩa, không chỉ là hỗ trợ mà là kiến tạo. Thay vì tập trung vào các công cụ truyền thống như ưu đãi thuế hoặc hỗ trợ tài chính rời rạc, chính sách cần hướng tới việc thiết kế lại các điều kiện vận hành của thị trường theo hướng giảm rủi ro và tạo động lực cho đổi mới. Một trong những cách tiếp cận hiệu quả là sử dụng khu vực công như một “khách hàng dẫn dắt”, thông qua các chương trình mua sắm công có định hướng công nghệ. Khi các cơ quan nhà nước chủ động đặt hàng và sử dụng các giải pháp robotics trong các lĩnh vực như quản lý đô thị, hạ tầng kỹ thuật hoặc dịch vụ công, điều này không chỉ tạo ra nhu cầu ban đầu mà còn giúp các doanh nghiệp có cơ hội thử nghiệm và hoàn thiện sản phẩm trong môi trường thực tế.
Tuy nhiên, tạo ra thị trường là điều kiện cần nhưng chưa đủ. Trong các hệ thống công nghệ phức tạp, rủi ro không chỉ nằm ở từng sản phẩm riêng lẻ mà ở sự tương tác giữa các thành phần trong toàn bộ hệ thống. Do đó, một công cụ quan trọng khác là thiết lập các cơ chế thử nghiệm có kiểm soát, hay còn gọi là sandbox công nghệ. Sandbox không chỉ đơn thuần là một không gian pháp lý linh hoạt, mà là một thiết chế cho phép thử nghiệm các mô hình công nghệ mới trong điều kiện được giám sát, từ đó giảm thiểu rủi ro và tạo điều kiện cho học hỏi ở cấp hệ thống. Trong lĩnh vực drone, nơi các yêu cầu về an toàn và quản lý không gian đặc biệt nghiêm ngặt, sandbox có thể đóng vai trò quyết định trong việc cho phép các công nghệ mới được triển khai mà không làm gián đoạn các hoạt động hiện hữu.
Một khía cạnh quan trọng khác của chính sách là vai trò điều phối giữa các thành phần của hệ sinh thái. Trong một hệ thống hiệu quả, các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp không tồn tại như các thực thể tách biệt, mà được liên kết thông qua các cơ chế hợp tác và chia sẻ tri thức. Tuy nhiên, trong thực tế tại Việt Nam, các mối liên kết này còn tương đối lỏng lẻo, dẫn đến tình trạng “nghiên cứu không ra sản phẩm” và “doanh nghiệp không tiếp cận được tri thức”. Để khắc phục điều này, chính sách cần đóng vai trò như một “kiến trúc sư hệ thống”, thiết kế các cơ chế khuyến khích hợp tác, từ các chương trình nghiên cứu ứng dụng đến các nền tảng đổi mới mở, nơi tri thức và nhu cầu thị trường có thể gặp nhau.
Trong bối cảnh cụ thể của Việt Nam, TP.HCM có điều kiện để đóng vai trò trung tâm thử nghiệm và triển khai các mô hình chính sách này. Với quy mô kinh tế lớn, mật độ doanh nghiệp cao và hệ thống các trường đại học - viện nghiên cứu tương đối phát triển, thành phố có thể trở thành một “living lab” cho các công nghệ robotics. Tuy nhiên, để hiện thực hóa vai trò này, cần có một cách tiếp cận tích hợp, trong đó chính sách không chỉ được thiết kế ở cấp độ từng chương trình riêng lẻ mà ở cấp độ hệ thống, nhằm đảm bảo sự nhất quán và khả năng cộng hưởng giữa các công cụ khác nhau.
 |
| Chính sách cần được thiết kế như một phần của hệ sinh thái, bao gồm Nghiên cứu - Phát triển (R&D), Thị trường và Chính sách |
Nhìn tổng thể, có thể thấy rằng trong lĩnh vực robotics, chính sách không phải là yếu tố bên ngoài hệ sinh thái mà là một thành phần cấu trúc của chính hệ sinh thái đó. Nếu được thiết kế đúng, chính sách có thể đóng vai trò như một chất xúc tác, giúp rút ngắn đáng kể thời gian hình thành và phát triển của ngành. Ngược lại, nếu thiếu sự can thiệp phù hợp, hệ sinh thái có thể rơi vào trạng thái trì trệ kéo dài, ngay cả khi các nguồn lực cơ bản đã sẵn có.
Tóm lại, thị trường robotics không tự hình thành do rủi ro cao và chi phí lớn. Nhà nước cần đóng vai trò kiến tạo thông qua các cơ chế như đặt hàng công nghệ, sandbox và đầu tư hạ tầng số như digital twin. Chính sách cần được thiết kế như một phần của hệ sinh thái, không phải yếu tố bên ngoài.
5. Kết luận
Sự phát triển của robot và drone không chỉ là một xu hướng công nghệ mà là một quá trình tái cấu trúc sâu sắc nền kinh tế, trong đó ranh giới giữa thế giới số và thế giới vật lý ngày càng bị xóa nhòa. Trong bối cảnh này, giá trị không còn được tạo ra chủ yếu thông qua sản xuất vật chất, mà thông qua khả năng thiết kế và vận hành các hệ thống phức hợp, nơi dữ liệu, thuật toán và phần cứng tương tác liên tục. Điều này đặt ra một yêu cầu mới đối với các quốc gia đang phát triển: không chỉ tiếp cận công nghệ, mà phải làm chủ được các lớp giá trị cốt lõi của hệ thống.
Đối với Việt Nam, bài toán phát triển robotics vì vậy không thể được giải quyết thông qua các giải pháp đơn lẻ, mà đòi hỏi một cách tiếp cận mang tính hệ thống. Những phân tích trong bài viết cho thấy rằng điểm nghẽn hiện nay không nằm ở việc thiếu công nghệ hay nhân lực, mà ở sự thiếu liên kết giữa các thành phần của hệ sinh thái. Khi các lớp công nghệ, công nghiệp và thị trường không được kết nối một cách hiệu quả, các nguồn lực hiện có không thể chuyển hóa thành năng lực cạnh tranh thực sự.
Trong bối cảnh đó, chiến lược phát triển cần tập trung vào việc tái cấu trúc hệ sinh thái theo hướng tăng cường tính liên kết và khả năng phối hợp. Điều này bao gồm việc xác định rõ các điểm nút tạo giá trị, nơi việc làm chủ có thể mang lại lợi thế cạnh tranh dài hạn, cũng như thiết kế các cơ chế chính sách nhằm giảm thiểu rủi ro và tạo động lực cho đổi mới sáng tạo. Cách tiếp cận “làm chủ có chọn lọc” không chỉ là một lựa chọn mang tính thực dụng trong điều kiện nguồn lực hạn chế, mà còn là một chiến lược tối ưu trong bối cảnh giá trị ngày càng tập trung ở các lớp trừu tượng như kiến trúc hệ thống và dữ liệu.
Một hàm ý quan trọng của cách tiếp cận này là việc thay đổi cách hiểu về năng lực công nghệ. Thay vì đo lường bằng khả năng sản xuất toàn bộ chuỗi giá trị, năng lực nên được đánh giá thông qua khả năng kiểm soát các điểm nút chiến lược trong hệ thống như đã trình bày ở phần 3. Điều này cho phép các quốc gia như Việt Nam tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu theo cách linh hoạt hơn, tận dụng các nguồn lực bên ngoài ở những tầng ít quan trọng, trong khi tập trung đầu tư vào các lĩnh vực có khả năng tạo ra giá trị cao.
Trong tiến trình đó, vai trò của các trung tâm kinh tế - công nghệ như TP.HCM là đặc biệt quan trọng. Với điều kiện thuận lợi về hạ tầng, nguồn nhân lực và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, thành phố có thể đóng vai trò như một hạt nhân, nơi các mô hình công nghệ và chính sách được thử nghiệm, điều chỉnh và sau đó nhân rộng ra các khu vực khác. Tuy nhiên, để thực hiện được vai trò này, cần có một tầm nhìn chiến lược dài hạn, trong đó phát triển robotics không được xem như một ngành riêng lẻ, mà như một trụ cột của chiến lược phát triển kinh tế - công nghệ của quốc gia.
Để hiện thực hóa các định hướng nêu trên trong một khung thời gian ngắn hạn, đặc biệt trong giai đoạn 3 năm tới, TP.HCM cần chuyển từ tư duy chiến lược sang cơ chế triển khai mang tính điều hành thực tế. Một trong những giải pháp mang tính đột phá là việc thành lập một cơ chế điều phối chuyên trách ở cấp thành phố, tạm gọi là “Robotics Task Force”.
Khác với các mô hình ban chỉ đạo mang tính tư vấn, Robotics Task Force cần được thiết kế như một tổ chức triển khai có thực quyền, có khả năng đưa ra quyết định nhanh và chịu trách nhiệm trực tiếp đối với kết quả. Thành phần của tổ chức này cần bao gồm đại diện của Ủy ban nhân dân Thành phố, các sở ngành liên quan như Sở Khoa học và Công nghệ, cùng với sự tham gia trực tiếp của các doanh nghiệp chủ lực trong lĩnh vực tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và các hiệp hội nghề nghiệp như Hội Tự động hóa, Hội Cơ khí - Điện và các tổ chức liên quan.
Về chức năng, Robotics Task Force cần đảm nhận vai trò trung tâm trong việc lựa chọn và điều phối các dự án trọng điểm, đặc biệt là các dự án thí điểm có khả năng tạo tác động lan tỏa. Đồng thời, tổ chức này cần được trao quyền trong việc cấp phép thử nghiệm công nghệ thông qua cơ chế sandbox, cho phép triển khai các giải pháp robot và drone trong môi trường kiểm soát nhưng đủ linh hoạt để thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
Một yếu tố then chốt khác là cơ chế tài chính và hành chính phải được thiết kế theo hướng “giải ngân nhanh - tháo gỡ nhanh”. Điều này đòi hỏi việc rút ngắn các quy trình phê duyệt, đồng thời thiết lập cơ chế phản hồi trực tiếp giữa doanh nghiệp và cơ quan quản lý nhằm xử lý kịp thời các điểm nghẽn trong quá trình triển khai.
Quan trọng hơn, Robotics Task Force không chỉ đóng vai trò điều phối dự án, mà còn là hạt nhân kiến tạo hệ sinh thái, kết nối các thành phần từ nghiên cứu, doanh nghiệp đến thị trường. Thông qua cơ chế này, TP.HCM có thể hình thành một vòng lặp phát triển hiệu quả, trong đó các dự án thí điểm được triển khai nhanh, được đánh giá liên tục và được mở rộng quy mô khi chứng minh được hiệu quả.
Trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ ngày càng gay gắt, việc thiết lập một cơ chế triển khai linh hoạt và có thực quyền như Robotics Task Force không chỉ là một giải pháp tổ chức, mà là điều kiện tiên quyết để TP.HCM có thể rút ngắn khoảng cách với các hệ sinh thái robotics tiên tiến trên thế giới.
Cuối cùng, có thể khẳng định rằng robotics không chỉ là một cơ hội công nghệ, mà là một phép thử đối với năng lực tổ chức và điều phối của hệ thống đổi mới sáng tạo. Thành công hay thất bại trong lĩnh vực này sẽ không chỉ phụ thuộc vào trình độ kỹ thuật, mà vào khả năng thiết kế và vận hành một hệ sinh thái nơi các thành phần khác nhau có thể tương tác hiệu quả để tạo ra giá trị. Trong nghĩa đó, phát triển hệ sinh thái robot và drone không chỉ là một mục tiêu công nghệ, mà là một lựa chọn chiến lược đối với con đường phát triển của Việt Nam trong kỷ nguyên mới.
Danh mục tài liệu tham khảo
1. Ban chấp hành trung ương Đảng cộng sản Việt Nam: Nghị quyết Số 57-NQ/TW của Bộ
Chính trị về Đột phá phát triển Khoa học, Công nghệ, Đổi mới sáng tạo và Chuyển đổi số
quốc gia, ngày 22 tháng 12 năm 2024.
2. Boston Consulting Group: The Automation Revolution in Manufacturing March 2022 By Daniel Küpper, Christoph Sieben, Johannes Boyne, and Alex Li, 2022.
3. IFR: World Robotics 2023 Report, CROCEMS: Asia ahead of Europe and the Americas, 2023.
4. McKinsey: The Future of Robotics: https://supplychaindigital.com/logistics/mckinsey-what- future-automation, 2021.
PGS. TS. Lê Hoài Quốc
Phó chủ tịch Hội Tự động hóa Việt Nam
Chủ tịch Chi hội Robot Việt Nam
Chủ tịch Hội Tự động hóa TP.HCM
