IoT στις μεταφορές: το σχέδιο του Βιετνάμ και τι μαθαίνουμε

Στις 22/12/2025, η κυβέρνηση του Βιετνάμ ενέκρινε ένα εθνικό έργο για την εφαρμογή τεχνολογιών Internet of Things (IoT) στις έξυπνες μεταφορές, μέσω της απόφασης No. 2692/QD-TTg. Η είδηση αυτή δεν είναι απλώς άλλη μία «τεχνολογική ανακοίνωση». Είναι ένα ξεκάθαρο σήμα: τα κράτη που θέλουν καλύτερη κινητικότητα, λιγότερη συμφόρηση και πιο αξιόπιστες δημόσιες μεταφορές, ξεκινούν από τα θεμέλια—και το IoT είναι από τα πιο πρακτικά θεμέλια για να “κουμπώσει” μετά η Τεχνητή Νοημοσύνη στις Μεταφορές.

Αν παρακολουθείς τη σειρά «Τεχνητή Νοημοσύνη στις Μεταφορές και τις Έξυπνες Πόλεις», έχεις ήδη δει το μοτίβο: χωρίς δεδομένα πραγματικού χρόνου, η AI μένει θεωρία. Το Βιετνάμ, με μια εθνική απόφαση, δείχνει έναν δρόμο που αξίζει να τον διαβάσουμε σαν οδηγό—όχι να τον αντιγράψουμε, αλλά να τον μεταφράσουμε στα δικά μας αστικά προβλήματα.

Μια φράση που συνοψίζει το θέμα: Η AI στις μεταφορές δεν ξεκινά από αλγόριθμους· ξεκινά από αισθητήρες, συνδεσιμότητα και καθαρά δεδομένα.

Γιατί ένα εθνικό πρόγραμμα IoT στις μεταφορές είναι τόσο κρίσιμο

Ένα εθνικό πρόγραμμα αλλάζει το παιχνίδι επειδή ευθυγραμμίζει φορείς, προδιαγραφές και χρηματοδότηση. Όταν το IoT εφαρμόζεται αποσπασματικά (π.χ. λίγοι αισθητήρες εδώ, ένα σύστημα τηλεματικής εκεί), τα δεδομένα δεν «μιλάνε» μεταξύ τους και καταλήγεις με νησίδες τεχνολογίας.

Στο επίπεδο των έξυπνων πόλεων, το IoT στις μεταφορές λειτουργεί σαν νευρικό σύστημα:

• Συλλέγει σήματα από οχήματα, δρόμους, στάσεις, φανάρια, χώρους στάθμευσης.
• Μετατρέπει αυτά τα σήματα σε επιχειρησιακές αποφάσεις (π.χ. αλλαγές δρομολογίων).
• Τροφοδοτεί την AI ώστε να προβλέπει—όχι απλώς να αντιδρά.

Το Βιετνάμ, εγκρίνοντας ένα εθνικό έργο, ουσιαστικά λέει: «Θέλουμε κοινή αρχιτεκτονική, κοινή κατεύθυνση και κλιμάκωση». Αυτό είναι το σημείο που πολλές χώρες (και πολλοί δήμοι) δυσκολεύονται.

IoT ως βάση για AI-οδηγούμενες έξυπνες μεταφορές

Το βασικό συμπέρασμα είναι απλό: IoT = παρατήρηση, AI = πρόβλεψη και βελτιστοποίηση. Χωρίς την παρατήρηση, η πρόβλεψη είναι τυχερό παιχνίδι.

Τι «βλέπει» το IoT σε ένα δίκτυο μεταφορών

Στην πράξη, ένα σύγχρονο σύστημα IoT στις μεταφορές μπορεί να καλύψει:

• Τηλεματική στόλου: θέση οχήματος, ταχύτητα, κατανάλωση, συμβάντα, καθυστερήσεις.
• Επιβατική ροή: εκτιμήσεις πληρότητας με αισθητήρες/κάμερες (με σωστή ανωνυμοποίηση).
• Υποδομές: κατάσταση δρόμου, φανάρια, μεταβλητές πινακίδες, σήραγγες, γέφυρες.
• Parking & curb management: πληρότητα, παράνομη στάθμευση, χρόνο-θυρίδες φορτοεκφόρτωσης.

Από εκεί και πέρα, η AI μπορεί να χτίσει πάνω σε αυτά:

• Πρόβλεψη συμφόρησης 15–60 λεπτά πριν με βάση μοτίβα και γεγονότα.
• Dynamic headway management στα λεωφορεία (λιγότερα “μπουλούκιασμα”/κενά).
• Βελτιστοποίηση σηματοδότησης με στόχο αξιοπιστία λεωφορείου/τραμ, όχι μόνο ΙΧ.

Μην το κάνεις “AI-first”. Κάν’ το “data-first”.

Έχω δει έργα να αποτυγχάνουν επειδή ξεκινούν από το «να βάλουμε AI», χωρίς να έχουν λύσει:

• ποιος παράγει δεδομένα,
• ποιος τα καθαρίζει,
• ποιος τα κατέχει,
• ποιος τα χρησιμοποιεί επιχειρησιακά.

Η επιλογή του Βιετνάμ να μιλήσει πρώτα για εφαρμογή IoT είναι πρακτική: βάζεις πρώτα τις ράγες και μετά τρέχεις τα τρένα.

Τι σημαίνει «έξυπνο σύστημα μεταφορών» στην καθημερινότητα των πολιτών

Ένα έξυπνο σύστημα μεταφορών κρίνεται από τα μικρά, χειροπιαστά:

• Λιγότερος χαμένος χρόνος στη στάση, γιατί οι αφίξεις είναι αξιόπιστες.
• Καλύτερη πληροφόρηση (πραγματικός χρόνος, συμβάντα, εναλλακτικές).
• Πιο σταθερός χρόνος διαδρομής για επαγγελματίες (διανομές, ταξί, logistics).
• Πιο ασφαλείς δρόμοι μέσω ανίχνευσης επικίνδυνων σημείων και συμβάντων.

Για να μη μείνει θεωρία, ιδού ένα σενάριο που «γράφει» σε πολλές πόλεις:

Σενάριο: Ένα ατύχημα σε βασικό άξονα στις 08:10

Με IoT+AI σε λειτουργία:

1. Αισθητήρες/κάμερες και δεδομένα στόλου εντοπίζουν απότομη πτώση ταχύτητας.
2. Το κέντρο ελέγχου επιβεβαιώνει συμβάν σε 1–2 λεπτά.
3. Η AI προτείνει ανακατανομή σηματοδότησης και εναλλακτικές διαδρομές.
4. Τα λεωφορεία αλλάζουν προσωρινά κατεύθυνση ή κόβουν “ουρά” με priority στο πράσινο.
5. Οι επιβάτες ενημερώνονται στο κινητό/στάση με πραγματικό χρόνο.

Το αποτέλεσμα δεν είναι «μαγικό». Είναι λιγότερη ζημιά: λιγότερη καθυστέρηση, λιγότερο στρες, λιγότερα δευτερογενή ατυχήματα.

Από το πιλοτικό στο εθνικό: τα 5 σημεία που κρίνουν την επιτυχία

Ένα εθνικό έργο IoT στις μεταφορές δεν πετυχαίνει επειδή «μπήκαν συσκευές». Πετυχαίνει όταν αλλάζει ο τρόπος λειτουργίας.

1) Διαλειτουργικότητα και κοινά πρότυπα

Αν κάθε πόλη/φορέας αγοράζει άλλο σύστημα που δεν ανταλλάσσει δεδομένα, το κόστος ανεβαίνει και η αξία πέφτει. Χρειάζονται:

• κοινά APIs,
• κοινά data models,
• συμβάσεις ποιότητας δεδομένων.

2) Κυβερνοασφάλεια από την αρχή

Το IoT αυξάνει την επιφάνεια επίθεσης. Στις μεταφορές, αυτό δεν είναι «IT πρόβλημα», είναι ζήτημα ασφάλειας πολιτών.

Πρακτικά μέτρα που πρέπει να μπαίνουν στη διακήρυξη:

• device identity & certificate management,
• κρυπτογράφηση end-to-end,
• segmentation δικτύου,
• συνεχής παρακολούθηση συμβάντων.

3) Data governance (ποιος κάνει τι)

Η ερώτηση «σε ποιον ανήκουν τα δεδομένα;» φέρνει τριβές. Το έξυπνο μοντέλο είναι σαφείς ρόλοι:

• data owner (συνήθως δημόσιος φορέας),
• data processor (ανάδοχος),
• data consumer (κέντρο ελέγχου, δήμοι, τρίτοι).

4) Επιχειρησιακή ενσωμάτωση (όχι dashboards για επίδειξη)

Αν ο οδηγός, ο επόπτης γραμμής και το control room δεν αλλάζουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα, τότε το IoT είναι «οθόνες». Θέλεις SOPs:

• πότε ενεργοποιείται εκτροπή,
• ποιος εγκρίνει αλλαγή σηματοδότησης,
• τι μήνυμα πάει στους πολίτες.

5) Δείκτες απόδοσης που μετριούνται κάθε εβδομάδα

Οι σωστοί δείκτες είναι λίγοι και σκληροί:

• on-time performance,
• μέσος χρόνος αναμονής,
• μεταβλητότητα χρόνου διαδρομής,
• πληρότητα/συνωστισμός,
• χρόνος από συμβάν σε απόκριση.

Τι μπορεί να κρατήσει η Ελλάδα (και κάθε δήμος) από το παράδειγμα του Βιετνάμ

Δεν έχει νόημα να συγκρίνουμε «ποιος είναι πιο μπροστά». Έχει νόημα να δούμε τι μεταφέρεται ως λογική.

Μάθημα 1: Χτίσε πρώτα αξιόπιστη τηλεματική και κοινά δεδομένα

Αν ένα δίκτυο δεν έχει σταθερά δεδομένα θέσης/χρόνου για τον στόλο του, η AI θα δώσει ακριβές προβλέψεις για λάθος πραγματικότητα.

Μάθημα 2: Ενοποίησε μεταφορές και κυκλοφορία

Οι δημόσιες μεταφορές δεν είναι ξεχωριστός κόσμος από τα φανάρια και τη διαχείριση δρόμων. Η πραγματική αξία έρχεται όταν:

• τα φανάρια «ξέρουν» ότι έρχεται λεωφορείο με καθυστέρηση,
• η πόλη «ξέρει» ότι ένα γεγονός θα φέρει αιχμή,
• τα logistics έχουν κανόνες curb σε πραγματικό χρόνο.

Μάθημα 3: Ξεκίνα με 2–3 use cases που πληρώνουν την επένδυση

Αν έπρεπε να διαλέξω τρία, θα ήταν:

1. Αξιοπιστία δρομολογίων (headway management + προτεραιότητα σηματοδότησης)
2. Διαχείριση συμβάντων (incident detection + κοινό επιχειρησιακό πρωτόκολλο)
3. Έξυπνη στάθμευση/curb σε εμπορικές ζώνες

Αυτά δίνουν γρήγορα αποτέλεσμα, άρα πολιτική και κοινωνική αποδοχή.

Μικρό Q&A που ακούω συχνά σε έργα έξυπνης κινητικότητας

«Το IoT είναι αρκετό ή χρειάζεται AI;»

Το IoT δίνει ορατότητα. Η AI δίνει προληπτική διαχείριση. Αν θες μόνο “πού είναι το λεωφορείο”, IoT. Αν θες “πώς θα μειώσω τις καθυστερήσεις αύριο στις 08:00”, AI πάνω στο IoT.

«Πού κολλάνε συνήθως τέτοια προγράμματα;»

Συνήθως σε τρία σημεία: προμήθειες που δεν ζητούν διαλειτουργικότητα, ελλιπή data governance, και έλλειψη επιχειρησιακής αλλαγής (κανείς δεν εμπιστεύεται τα δεδομένα για αποφάσεις).

«Τι να ζητήσω σε έναν διαγωνισμό/ανάθεση;»

Ζήτα καθαρά: ιδιοκτησία δεδομένων από δημόσιο φορέα, APIs, SLA ποιότητας δεδομένων, cybersecurity απαιτήσεις, και πιλοτική φάση με KPI πριν την κλιμάκωση.

Το πρακτικό νόημα του «εθνικού IoT» για τις έξυπνες πόλεις

Η απόφαση του Βιετνάμ (22/12/2025) φωτίζει κάτι που στην Ευρώπη συζητάμε χρόνια: οι έξυπνες πόλεις δεν είναι εφαρμογές βιτρίνας. Είναι ικανότητα διαχείρισης σε πραγματικό χρόνο, με δεδομένα που αντέχουν έλεγχο.

Αν θες να παράγεις πραγματικά leads σε έργα AI/IoT στις μεταφορές—δηλαδή ενδιαφερόμενους που έχουν προϋπολογισμό και στόχο—η σωστή κουβέντα δεν είναι «να βάλουμε AI». Είναι: ποιο πρόβλημα κινητικότητας λύνουμε, ποια δεδομένα χρειαζόμαστε, και ποιο KPI θα πέσει πρώτα;

Το 2026, οι πόλεις που θα ξεχωρίσουν θα είναι εκείνες που θα μετατρέψουν το IoT σε καθημερινή λειτουργία και την AI σε μετρήσιμη βελτίωση. Εσύ, ποιο use case θα έβαζες πρώτο αν είχες εντολή να δείξεις αποτέλεσμα σε 90 ημέρες;