Dũng Virgo
AI tại Việt Nam đang bước sang một giai đoạn thực tế hơn. Bên cạnh chatbot có thể trả lời câu hỏi, viết nội dung hay hỗ trợ công việc văn phòng, nhiều kỹ sư và doanh nghiệp trong nước đã đưa trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực đòi hỏi dữ liệu chuyên môn, độ chính xác cao và quy trình kiểm soát chặt chẽ.
Danh sách 15 giải pháp lọt vào vòng sơ khảo Âu Lạc Grand Prize 2026 cho thấy phạm vi đó đang mở rộng nhanh chóng. Các dự án xuất hiện trong nhiều ngành như y sinh, giải phẫu bệnh, nông nghiệp, sản xuất, robot, năng lượng, bảo tồn di sản và nghiên cứu khoa học. Giải pháp xuất sắc nhất sẽ có cơ hội nhận phần thưởng trị giá 1 triệu USD.
Cuộc thi cho thấy AI Việt đang chọn những bài toán khó
Trong mùa đầu tiên, chương trình ghi nhận hơn 400 lượt đăng ký từ các nhóm nghiên cứu, startup, kỹ sư và doanh nghiệp công nghệ. Sau quá trình đánh giá, 15 giải pháp được chọn vào vòng sơ khảo. Đây không phải cuộc đua đơn thuần về việc tạo ra một chatbot thông minh hơn, mà tập trung vào khả năng giải quyết các vấn đề cụ thể trong đời sống và hoạt động sản xuất.
Điểm đáng chú ý là nhiều dự án không sử dụng AI như một lớp tính năng độc lập. Công nghệ này được kết hợp với dữ liệu sinh học, hình ảnh y khoa, cảm biến, quang học, mô hình 3D, hệ thống robot hoặc phần cứng tại trạm sạc. Cách tiếp cận này đòi hỏi đội ngũ phát triển phải hiểu cả công nghệ lẫn quy trình của ngành đang phục vụ.
Xu hướng này cũng tương đồng với quá trình AI tác vụ bắt đầu được triển khai thực tế tại Việt Nam. Giá trị của AI không chỉ nằm ở khả năng tạo câu trả lời, mà còn ở việc hỗ trợ con người đưa ra quyết định, rút ngắn thời gian xử lý và vận hành những quy trình vốn cần nhiều nhân lực.
Từ giải mã thuốc đến hỗ trợ phát hiện ung thư
BioAI khai thác dữ liệu để nghiên cứu y học cổ truyền
Trong nhóm giải pháp y sinh, BioAI sử dụng AI nhằm tìm hiểu cơ chế phân tử của các bài thuốc y học cổ truyền. Hệ thống kết nối nhiều lớp dữ liệu gồm thông tin sinh học, cấu trúc hóa học và các protein có liên quan đến tác dụng của thuốc.
Thay vì chỉ tìm kiếm sự tương đồng giữa các bài thuốc, nền tảng còn hỗ trợ xác thực kết quả thông qua mô phỏng và thực nghiệm sinh học. Đây là hướng tiếp cận có thể giúp các nhà nghiên cứu sàng lọc giả thuyết nhanh hơn, đồng thời tạo thêm cơ sở để đánh giá tác động của những hợp chất trong bài thuốc.
Với các bài toán y sinh, AI không thể thay thế hoàn toàn chuyên gia. Dữ liệu đầu vào phải được chuẩn hóa, kết quả cần được kiểm chứng và mọi kết luận liên quan đến điều trị đều phải trải qua quy trình chuyên môn phù hợp. Vai trò thực tế của AI là hỗ trợ thu hẹp phạm vi tìm kiếm và giúp các nhóm nghiên cứu sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.
Pathology AI Lab hỗ trợ bác sĩ đọc hình ảnh
Pathology AI Lab phát triển một nền tảng gồm nhiều mô-đun phục vụ phân tích hình ảnh ung thư cổ tử cung. Các chức năng được đề cập bao gồm hỗ trợ thu nhận hình ảnh, phân loại, xác định vùng bất thường, mô tả đặc điểm và lập báo cáo.
Quy trình này có thể giúp giảm bớt những thao tác lặp lại trong công việc giải phẫu bệnh. Tuy nhiên, hệ thống chỉ đóng vai trò hỗ trợ. Bác sĩ vẫn là người xem xét dữ liệu, đối chiếu với bối cảnh lâm sàng và đưa ra chẩn đoán cuối cùng. Đây là nguyên tắc quan trọng khi đưa AI vào y tế, nơi một sai sót nhỏ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến người bệnh.
AI giải quyết các vấn đề cụ thể trong sản xuất
Nhận diện giới tính phôi gà từ giai đoạn sớm
Egg Vision kết hợp AI với công nghệ quang học để xác định giới tính phôi gà khi trứng vẫn đang ở giai đoạn sớm. Nếu được ứng dụng hiệu quả, giải pháp có thể giúp các trại ấp giảm chi phí dành cho những quả trứng không cần tiếp tục nuôi theo mục tiêu sản xuất.
Công nghệ này còn hướng tới việc hạn chế tình trạng gà con trống bị tiêu hủy sau khi nở. Như vậy, bài toán AI ở đây không chỉ liên quan đến năng suất mà còn gắn với chi phí vận hành và yêu cầu về phúc lợi động vật. Đây là ví dụ cho thấy một giải pháp có thể tạo ra tác động ở nhiều khía cạnh cùng lúc.
Thị giác máy và robot trong nhà máy
1Robot phát triển hệ sinh thái AI cho nhà máy thông minh, đô thị số và các hệ thống tự hành. Công nghệ được định hướng giúp robot và phương tiện tự hành nhận biết môi trường, lựa chọn cách di chuyển, phối hợp với các thiết bị khác và vận hành an toàn hơn.
Trong khi đó, ViCore tập trung vào thị giác máy và AI cho các hoạt động kiểm tra chất lượng, giám sát quy trình sản xuất cũng như hỗ trợ robot xác định vị trí và hướng di chuyển thông qua hình ảnh 3D. Những nhiệm vụ này đòi hỏi hệ thống phải hoạt động ổn định trong môi trường có ánh sáng, góc nhìn và điều kiện vận hành thay đổi.
So với việc dùng camera để chụp ảnh đơn thuần, thị giác máy trong nhà máy phải đưa ra kết quả đủ nhanh để không làm gián đoạn dây chuyền. Mô hình cũng cần được huấn luyện bằng dữ liệu phù hợp với từng loại sản phẩm, bởi một dấu hiệu bất thường trong ngành này có thể rất khác so với ngành khác.
Tối ưu năng lượng cho trạm sạc xe điện
Volterra phát triển nền tảng tối ưu hóa hoạt động của các trạm sạc xe điện. Hệ thống kết hợp phần mềm giám sát, điều khiển và tối ưu năng lượng với các thiết bị kết nối tại trạm.
Nền tảng cũng hỗ trợ tích hợp điện mặt trời và hệ thống lưu trữ pin. Điều này có ý nghĩa khi nhu cầu sạc có thể tăng mạnh vào một số thời điểm, trong khi nguồn điện tái tạo phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên. Việc phân bổ công suất hợp lý có thể giúp trạm vận hành hiệu quả hơn và giảm áp lực lên hệ thống điện.
AI trong trường hợp này không chỉ dự đoán nhu cầu sử dụng. Công nghệ còn cần phối hợp nhiều nguồn dữ liệu và đưa ra phương án điều khiển phù hợp với trạng thái của thiết bị, lượng điện sẵn có cũng như nhu cầu sạc. Đây là dạng ứng dụng mà hiệu quả được đo bằng khả năng vận hành ổn định, tiết kiệm và dễ mở rộng.
Kết hợp AI thần kinh với suy luận có cấu trúc
N2TP AI4Science Platform lựa chọn kiến trúc Neuro-Symbolic AI, kết hợp khả năng học từ dữ liệu của Neural AI với khả năng biểu diễn tri thức và suy luận có cấu trúc của Symbolic AI.
Mục tiêu của nền tảng là hỗ trợ quá trình nghiên cứu bằng cách loại bỏ sớm những ý tưởng có khả năng không hiệu quả, giảm số vòng thử-sai và rút ngắn chu kỳ phát triển. Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực mà mỗi thử nghiệm có thể tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí hoặc nguồn lực vật chất.
Điểm quan trọng là AI không được xem như công cụ tự động đưa ra mọi kết luận. Nền tảng có thể giúp sắp xếp dữ liệu, tìm mối liên hệ và đánh giá các giả thuyết ban đầu, còn chuyên gia vẫn cần kiểm tra tính hợp lý và xác nhận kết quả bằng phương pháp phù hợp.
Đưa di sản số vào game, phim ảnh và trải nghiệm thực tế ảo
Onflow Vietnam sử dụng AI để chuyển dữ liệu quét từ di tích và hiện vật thành mô hình 3D. Các mô hình này có thể phục vụ game, phim ảnh, bảo tàng số và những trải nghiệm AR/VR.
Theo thông tin từ ban tổ chức, thời gian xử lý có thể được rút ngắn từ nhiều tuần xuống còn vài phút. Dù vậy, chuyên gia vẫn giữ vai trò kiểm soát chất lượng ở từng giai đoạn. Điều này cần thiết vì mô hình 3D của một hiện vật không chỉ cần đẹp về mặt hình ảnh, mà còn phải bảo đảm độ chính xác cần thiết cho mục đích bảo tồn và nghiên cứu.
Ứng dụng AI trong lĩnh vực này mở ra cách tiếp cận mới với di sản. Người dùng có thể tiếp cận các hiện vật qua không gian số, trong khi nhà nghiên cứu và đơn vị quản lý có thêm công cụ lưu trữ, phục dựng hoặc giới thiệu những đối tượng khó trưng bày trực tiếp.
Tiêu chí đánh giá không chỉ nằm ở độ mới của công nghệ
Hội đồng sơ khảo Âu Lạc Grand Prize 2026 xem xét các dự án dựa trên năm nhóm tiêu chí: tác động kinh tế – xã hội; đổi mới sáng tạo và khả năng làm chủ công nghệ; tính bền vững; khả năng mở rộng; đạo đức và trách nhiệm trong phát triển AI.
Các tiêu chí này phản ánh yêu cầu ngày càng cao đối với những sản phẩm AI trong thực tế. Một mô hình có độ chính xác tốt nhưng khó triển khai, thiếu khả năng mở rộng hoặc không làm rõ trách nhiệm khi xảy ra sai sót sẽ khó tạo ra giá trị lâu dài.
Việc các giải pháp được lựa chọn đều do người Việt phát triển và đã được thử nghiệm hoặc triển khai trong thực tế cũng là điểm đáng chú ý. Điều đó cho thấy nhiều nhóm trong nước đang chuyển từ giai đoạn nghiên cứu công nghệ sang xây dựng sản phẩm gắn với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, bệnh viện, phòng thí nghiệm và cơ quan quản lý.
Vòng tiếp theo sẽ cho thấy khả năng thương mại hóa
Sau vòng sơ khảo, hội đồng dự kiến tiếp tục chọn các giải pháp vào vòng chung khảo trong tháng 11. Lễ công bố và trao giải cho dự án xuất sắc nhất dự kiến diễn ra vào tháng 12/2026.
Giá trị của cuộc thi vì thế không chỉ nằm ở giải thưởng 1 triệu USD. Đây còn là dịp để đánh giá mức độ trưởng thành của các sản phẩm AI Việt: công nghệ có giải quyết được nhu cầu thật hay không, có thể triển khai ở quy mô lớn không và có tuân thủ các nguyên tắc an toàn, minh bạch, trách nhiệm hay không.
Từ phòng thí nghiệm, bệnh viện đến dây chuyền sản xuất và trạm sạc xe điện, AI đang dần rời khỏi màn hình chatbot để tham gia vào những công việc cụ thể hơn. Nếu tiếp tục duy trì hướng phát triển gắn với dữ liệu chuyên ngành và nhu cầu thực tế, các giải pháp này có thể trở thành nền tảng cho nhiều sản phẩm công nghệ Việt trong những năm tới.
Điểm đáng chú ý nhất của Âu Lạc Grand Prize 2026 không chỉ là cuộc cạnh tranh giành phần thưởng lớn, mà là cách các nhóm Việt Nam lựa chọn những bài toán có tác động trực tiếp đến y tế, sản xuất, năng lượng và nghiên cứu.
Startup Việt tiết kiệm hơn 200 triệu nhờ gói hỗ trợ Anthropic
Nga hoàn tất nguyên mẫu máy quang khắc 130 nm đầu tiên
Sharp dẫn đầu bình chọn hệ sinh thái sống khỏe tại BCA 2026
Sun Holidays giảm 10%, tối đa 1 triệu đồng qua VietQR
Hacker làm nóng tủ lạnh tại hàng trăm siêu thị Pháp
VIS 2026: Kết nối vốn, công nghệ và thị trường cho Việt Nam
Getty Images đối mặt nguy cơ phá sản sau cú rơi 99% cổ phiếu
