Khoảng trống trong bức tranh AI dành cho sản xuất
Trao đổi với phóng viên Chuyên trang Sinh Viên Việt Nam - Báo Tiền Phong về vị thế của nhân lực Việt trên bản đồ công nghệ thế giới, TS Nguyễn Đình Quý nhận định Việt Nam đã có nền tảng khá tốt về số lượng người lao động và các công ty chuyên thiết kế phần cứng (hardware). Tuy nhiên, điểm nghẽn nằm ở khâu kết nối: Để phát triển robot cho tự động hóa nhà máy, phần mềm và công nghệ kết nối giữa các phần cứng cần phải được đầu tư mạnh mẽ hơn.
Theo TS Nguyễn Đình Quý, trong khi AI cho y tế và giáo dục tại Việt Nam đang phát triển sôi động, thì mảng AI dành cho sản xuất (Industrial AI) - "chìa khóa" giúp giảm thiểu chi phí vận hành và tối ưu hóa bảo trì lại đang thiếu hụt nhân lực trầm trọng. Ông nhấn mạnh: "Việt Nam nên tập trung vào robot cho nhà máy và xây dựng hệ thống tối ưu hóa quy trình. Ngay cả các công ty Mỹ cũng đang rất cẩn trọng trong việc phát triển nhân sự mảng này, nên việc thu hút chuyên gia quốc tế về Việt Nam là bước đi cần thiết".
Trước câu hỏi về việc làm sao để nhân lực công nghệ tại Việt Nam thoát cảnh "làm thợ" (outsource) khi các công cụ AI đã có thể viết code thay người, TS Nguyễn Đình Quý đưa ra một góc nhìn thực tế. Ông cho rằng gia công ở giai đoạn đầu là cần thiết để tích lũy tài chính và kinh nghiệm tích hợp công nghệ, như cách FPT và nhiều tập đoàn lớn đã làm.
Tuy nhiên, để có sản phẩm "Make in Vietnam" thực thụ, chúng ta buộc phải làm chủ công nghệ lõi. TS Quý chỉ ra hướng đi vào "DeepTech" (công nghệ sâu) với 5 mũi nhọn: Robot, Tự động hóa, AI, Bán dẫn và Điện tử. Đây là những ngành có rào cản kỹ thuật cao, khó sao chép nhưng đòi hỏi thời gian nghiên cứu dài hơi từ 3-5 năm, thậm chí lên tới 15 năm.
"Cơ hội đang mở ra khi địa chính trị thế giới thay đổi. Hàng hóa Trung Quốc dù tốt và rẻ nhưng gặp rào cản thuế quan, tạo ra dư địa cho Việt Nam chuyển dịch từ nông nghiệp sang công nghiệp sản xuất tự động hóa để lấp vào khoảng trống thị trường Mỹ," TS Nguyễn Đình Quý phân tích.
Mô hình "5 nhà" - Lối ra cho giáo dục đại học
Để giải bài toán đầu ra cho các nghiên cứu DeepTech trong trường đại học, TS Nguyễn Đình Quý đề xuất mô hình liên kết 5 đơn vị: Trường Đại học – Nhà nước – Doanh nghiệp – Startup – Các quỹ đầu tư/Tập đoàn.
Trong mô hình này, các tập đoàn lớn đóng vai trò dẫn dắt, vừa là nhà tài trợ vốn, vừa là nơi "hấp thụ" sản phẩm cuối cùng.
"Các startup có tốc độ mà các tập đoàn lớn thiếu (3 tháng so với 3-4 năm để ra sản phẩm), nhưng họ cần hệ sinh thái để đảm bảo uy tín và niềm tin. Khi các nghiên cứu trong nhà trường được kết nối với 'đầu ra' là tập đoàn, sản phẩm mới có thể thương mại hóa, từ đó dòng tiền quay ngược lại đầu tư cho nghiên cứu công nghệ lõi," TS Nguyễn Đình Quý chia sẻ kinh nghiệm từ thời gian làm việc tại Boston và Mitsubishi.
Kết luận cuộc trao đổi, vị chuyên gia nhấn mạnh công nghệ sắp tới mà Việt Nam cần dồn lực tập trung chính là mô hình tự động hóa và các sản phẩm trong ngành này, nhằm tận dụng tối đa cơ hội từ sự dịch chuyển chuỗi cung ứng toàn cầu.
