Hawai‘i từ lâu đã được xem như thiên đường du lịch, nhưng để người dân và du khách có thể di chuyển an toàn giữa những bờ biển, sườn núi và khu dân cư, điều kiện tiên quyết vẫn là hệ thống đường bộ ổn định. Dưới tác động của nắng gắt, hơi muối biển, mưa lớn, thảm thực vật phát triển nhanh và thậm chí cả hoạt động núi lửa, việc duy tu, bảo trì đường xá trên các đảo của bang trở thành một bài toán cực kỳ thách thức đối với các đơn vị hạ tầng. Đó là lý do Sở Giao thông vận tải Hawai‘i (Hawaii Department of Transportation – HDOT), phối hợp với Đại học Hawai‘i, triển khai chương trình “Eyes on the Road” – một bước đi mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hiện đại hóa công tác bảo trì đường bộ.

Chương 1: “Eyes on the Road” – Chương trình AI giám sát đường bộ từ cộng đồng

“Eyes on the Road” là chương trình thí điểm mà HDOT phối hợp triển khai cùng Đại học Hawai‘i, tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và học máy để phát hiện sớm các vấn đề hạ tầng giao thông. Thay vì chỉ phụ thuộc vào đội ngũ kiểm tra hiện trường định kỳ hoặc phản ánh thủ công, HDOT lắp đặt 1.000 camera hành trình độ phân giải cao miễn phí trên xe của người dân khắp các đảo. Các camera này tự động ghi hình trong quá trình di chuyển hàng ngày, biến mỗi chuyến đi thành một lượt “khảo sát hiện trường” cho ngành giao thông.

Theo Giám đốc HDOT Ed Sniffen, mục tiêu là có thể nắm bắt và xử lý nhanh các hư hỏng, nguy cơ mất an toàn trước khi chúng phát triển thành sự cố nghiêm trọng. “Chương trình Eyes on the Road sẽ cung cấp cho chúng tôi thông tin cần thiết để tiếp cận, sửa chữa các hạng mục hư hỏng một cách nhanh chóng hơn,” ông chia sẻ. Bên cạnh hiệu quả kỹ thuật, mô hình này còn gây dựng được sự tham gia chủ động của cộng đồng vào công tác quản lý tài sản kết cấu hạ tầng.

Chương 2: Cách AI và Blyncsy tự động hóa phát hiện hư hỏng đường bộ

Giải pháp cốt lõi đứng sau chương trình là Blyncsy – nền tảng phân tích tài sản giao thông sử dụng AI của Bentley Systems. Camera hành trình trên xe người dân ghi lại video HD về mặt đường, lề đường, lan can, cây cối ven đường… trong mọi điều kiện thời tiết, thời điểm trong ngày. Dữ liệu video này được truyền lên đám mây qua kết nối di động và được hệ thống tự động ẩn danh, loại bỏ các thông tin nhận dạng cá nhân, đảm bảo tuân thủ yêu cầu về quyền riêng tư.

Trên nền dữ liệu đó, các thuật toán học máy và phân tích nâng cao của Blyncsy sẽ tự động nhận dạng và phân loại hàng loạt vấn đề như:

• Hư hỏng, biến dạng, va đập ở lan can, hộ lan mềm;
• Cây cối, thảm thực vật lấn chiếm tầm nhìn hoặc lấn vào mặt đường;
• Vật cản, rác thải, đá rơi và các loại mảnh vỡ trên mặt đường;
• Các bất thường trên mặt đường có thể liên quan đến ổ gà, vệt lún… (tùy cấu hình triển khai).

Kết quả được tổng hợp thành các báo cáo và bản đồ tình trạng tài sản đường bộ theo thời gian gần thực, giúp cơ quan quản lý có một lớp “cảm biến số” phủ rộng toàn mạng lưới đường mà không cần tăng mạnh nhân sự khảo sát. Đây là bước dịch chuyển rõ rệt từ mô hình bảo trì phản ứng (chờ sự cố xảy ra mới xử lý) sang chủ động (phát hiện sớm, can thiệp trước khi nguy cơ thành tai nạn).

Theo Mark Pittman – nhà sáng lập Blyncsy và hiện là Giám đốc cấp cao phụ trách AI giao thông tại Bentley Systems – mục tiêu của hệ thống là mang lại “tầm nhìn thời gian thực về tình trạng tuyến đường” cho các đơn vị quản lý, giúp họ giảm rủi ro, tối ưu chi phí và quan trọng hơn là cứu sống tính mạng người tham gia giao thông.

Chương 3: Blyncsy – từ ý tưởng sau một nút đèn hỏng đến nền tảng AI cho ngành đường bộ

Ý tưởng về Blyncsy đến với Mark Pittman hơn mười năm trước, khi ông mắc kẹt trong một vụ kẹt xe chỉ vì một đèn tín hiệu giao thông bị hỏng. Là người làm trong lĩnh vực giao thông, ông nhận ra nghịch lý: mạng lưới đường bộ khổng lồ của Hoa Kỳ đang gánh tới khoảng 70% hàng hóa lưu thông, nhưng việc kiểm tra, giám sát lại chủ yếu dựa trên những đợt khảo sát định kỳ, giấy tờ thủ công và không ít “phỏng đoán”. Pittman đặt câu hỏi liệu AI có thể lấp khoảng trống này hay không.

Trước khi có Blyncsy, nhiều sở giao thông phải tổ chức các đợt ghi hình 360 độ toàn mạng lưới đường và công trình liên quan. Công việc này tốn kém tới hàng trăm USD mỗi dặm đường, thời gian xử lý có thể kéo dài khoảng 5 tháng mới cho ra dữ liệu sử dụng được. Với cách tiếp cận dùng camera hành trình cộng đồng và AI, Blyncsy đã rút ngắn rất mạnh cả thời gian lẫn chi phí: theo Pittman, cùng một loại thông tin về tình trạng đường xá, hệ thống có thể cung cấp với chi phí chỉ bằng một nửa và rút ngắn tới 98% thời gian so với cách truyền thống.

Bentley Systems hoàn tất thương vụ mua lại Blyncsy năm 2023, đưa nền tảng này trở thành một mảnh ghép quan trọng trong danh mục giải pháp AI cho giao thông đường bộ, phục vụ các cơ quan quản lý cấp bang và địa phương. Từ góc nhìn của những người làm hạ tầng, Blyncsy không chỉ là một sản phẩm phần mềm mà là một thay đổi về phương thức làm việc: từ kiểm tra cơ học sang giám sát liên tục dựa trên dữ liệu số.

Chương 4: Mức độ tham gia của người dân Hawai‘i và độ phủ dữ liệu đường bộ

Theo báo cáo mới nhất của HDOT vào đầu tháng 1, chương trình Eyes on the Road đã ghi nhận sự tham gia tích cực của cộng đồng trên nhiều đảo. Cụ thể:

• Đảo O‘ahu: 898 tài xế đã đăng ký lắp camera hành trình;
• Đảo Hawai‘i (Big Island): 69 tài xế;
• Maui: 33 tài xế;
• Kaua‘i: 14 tài xế;
• Moloka‘i: 1 tài xế.

Để có thể hình thành được một “bức tranh số” thực sự toàn diện cho 982 dặm (khoảng 1.580 km) đường bộ và 744 cây cầu trong mạng lưới của bang, HDOT vẫn cần mở rộng thêm lực lượng “cộng tác viên dữ liệu” này. Cơ quan cho biết họ đang tìm kiếm thêm 321 người tham gia ở đảo Hawai‘i, 211 ở Maui và 101 ở Kaua‘i.

Đối với các kỹ sư, cán bộ quản lý hạ tầng, con số tài xế tham gia không chỉ là thống kê mà còn là thước đo mật độ cảm biến thực địa. Càng nhiều phương tiện gắn camera thường xuyên lưu thông trên mạng lưới đường, dữ liệu AI thu được càng dày, càng đa dạng điều kiện khai thác (ngày/đêm, khô/ướt, lưu lượng cao/thấp), từ đó các mô hình phân tích hư hỏng, suy giảm chất lượng kết cấu càng chính xác.

Chương 5: Từ dữ liệu đến quyết định – Bảo trì chủ động, ưu tiên theo rủi ro

AI và camera hành trình chỉ là điểm khởi đầu; giá trị thực sự đối với ngành hạ tầng nằm ở chỗ dữ liệu được chuyển hóa thành quyết định quản lý tài sản như thế nào. Với Blyncsy, các sở giao thông như HDOT có thể:

• Xây dựng bản đồ trạng thái tài sản với lớp dữ liệu cập nhật liên tục, hiển thị vị trí, loại và mức độ nghiêm trọng của từng hư hỏng;
• Lập danh mục ưu tiên sửa chữa dựa trên rủi ro an toàn, lưu lượng giao thông, tầm ảnh hưởng và nguồn lực hiện có;
• Chuyển đổi kế hoạch bảo trì từ “chạy theo sự cố” sang “dự báo và phòng ngừa”, ví dụ can thiệp sớm khi AI nhận thấy xu hướng cây cối lấn chiếm hoặc lan can có dấu hiệu bị va chạm nhẹ nhiều lần;
• Tối ưu ngân sách bằng cách tập trung vào các hạng mục có tác động lớn về an toàn và độ sẵn sàng phục vụ.

Với góc nhìn của những người làm hạ tầng, việc có được thông tin khách quan, gần thời gian thực về hiện trạng mặt đường, lan can, lề đường… là điều rất khó nếu chỉ dựa trên các đợt kiểm tra thủ công. AI giúp tự động hóa khâu phát hiện, còn các kỹ sư, nhà quản lý tập trung nhiều hơn vào phân tích nguyên nhân gốc, tối ưu giải pháp kỹ thuật và kế hoạch đầu tư.

Chương 6: Bentley mở rộng danh mục Phân tích Tài sản (Asset Analytics)

Chương trình Eyes on the Road tại Hawai‘i cũng đánh dấu một cột mốc đáng chú ý trong chiến lược mở rộng mảng Phân tích Tài sản (Asset Analytics) của Bentley Systems. Đầu năm 2026, Bentley công bố hai thương vụ mới: mua lại Talon Aerolytics và tiếp nhận công nghệ cùng chuyên môn kỹ thuật từ Pointivo. Hai thương vụ này bổ sung thêm năng lực thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn như ảnh chụp trên không, thiết bị bay không người lái (drone) và các giải pháp cảm biến khác, giúp bức tranh tổng thể về tài sản hạ tầng thêm đầy đủ.

Ông James Lee, Giám đốc vận hành (COO) của Bentley, cho biết các thương vụ này “tăng cường đáng kể danh mục và vị thế dẫn đầu của Bentley trong thị trường Phân tích Tài sản đang phát triển mạnh”. Quan trọng hơn, chúng mang lại đà tăng trưởng kỹ thuật và kinh doanh, giúp chủ đầu tư và đơn vị vận hành hạ tầng cải thiện hiệu suất và khả năng chống chịu của các tài sản chiến lược – từ đường bộ, cầu cống đến lưới điện, viễn thông.

Đặt trong bối cảnh chung, Blyncsy, Eyes on the Road và các giải pháp phân tích tài sản khác của Bentley đang cùng nhau tạo nên một hệ sinh thái công cụ số, trong đó dữ liệu từ camera hành trình, drone, cảm biến hiện trường và mô hình số (digital twin) được kết nối để phục vụ cùng một mục tiêu: vận hành và bảo trì hạ tầng an toàn, hiệu quả hơn.

Chương 7: Hàm ý cho ngành hạ tầng – từ Hawai‘i đến các mạng lưới giao thông khác

Dù là một chương trình tại Hawai‘i, mô hình Eyes on the Road có nhiều điểm gợi mở cho các đơn vị hạ tầng ở những khu vực khác, kể cả tại Việt Nam hay các nước đang phát triển. Việc tận dụng dữ liệu từ phương tiện lưu thông (camera hành trình, thiết bị di động…) kết hợp với AI mở ra một cách tiếp cận mới cho bài toán giám sát hiện trạng đường bộ, đặc biệt trong bối cảnh nhân lực kiểm tra thực địa còn hạn chế, mạng lưới đường trải dài và điều kiện thời tiết khắc nghiệt.

Đối với đội ngũ kỹ sư, tư vấn và chủ đầu tư hạ tầng, thông điệp chính từ câu chuyện Hawai‘i là: hãy coi dữ liệu và AI như một lớp “hạ tầng số” song hành cùng kết cấu vật lý. Khi việc phát hiện hư hỏng, suy giảm chất lượng được tự động hóa và số hóa, các nguồn lực quý giá của đơn vị có thể được dồn cho những hoạt động mang tính giá trị cao hơn: ra quyết định, tối ưu thiết kế bảo trì, điều phối ngân sách, và nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông.

Trong bối cảnh nhu cầu đi lại và vận chuyển hàng hóa ngày càng tăng, câu chuyện Hawai‘i sử dụng AI với Blyncsy để hiện đại hóa bảo trì đường bộ cho thấy một hướng đi thực tiễn: bắt đầu từ những giải pháp cụ thể, dễ triển khai, huy động được người dân cùng tham gia thu thập dữ liệu, rồi dần xây dựng một nền tảng phân tích tài sản quy mô lớn. Đây là con đường để hạ tầng giao thông “luôn vận hành trơn tru” ngay cả dưới áp lực khí hậu và khai thác ngày càng lớn.

Khi hạ tầng giao thông ngày càng chịu áp lực lớn từ lưu lượng khai thác và biến đổi khí hậu, việc chỉ dựa vào các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống là không đủ. Doanh nghiệp và cơ quan quản lý cần những giải pháp số hóa và AI như Hawai‘i đang áp dụng để giám sát tuyến đường theo thời gian gần thực, ưu tiên bảo trì theo rủi ro và tối ưu ngân sách. Nếu anh/chị đang tìm kiếm một giải pháp tương tự để hiện đại hóa quản lý tài sản đường bộ, cầu cống hay hạ tầng kỹ thuật, hãy liên hệ với chúng tôi qua đường dẫn https://micad.vn/bao-gia/ để được tư vấn và nhận báo giá chi tiết, phù hợp với điều kiện khai thác thực tế của đơn vị.