TP HCM, công nghệ lõi và cơ hội AI cho sản xuất Việt

Cuối năm 2025, TP HCM lần đầu chạm mốc top 5 hệ sinh thái đổi mới sáng tạo Đông Nam Á, với hơn 2.000 startup, chiếm trên 50% cả nước. Song song, thành phố chuẩn bị ra mắt Trung tâm tài chính quốc tế (IFC) rộng gần 900 ha, tham vọng trở thành đầu tàu tài chính – công nghệ của Việt Nam.

Điều này nghe có vẻ rất vĩ mô, nhưng với doanh nghiệp sản xuất ở Bình Dương, Đồng Nai hay ngay KCN Hiệp Phước, câu hỏi rất đời thường: “Mình được gì từ câu chuyện làm chủ công nghệ lõi và AI của TP HCM?”. Nếu nhìn đúng, đây không chỉ là chuyện của thành phố, mà là bệ phóng cho các nhà máy Việt chuyển sang sản xuất thông minh, tối ưu chi phí, tăng biên lợi nhuận nhờ AI.

Bài viết này phân tích chiến lược "làm chủ công nghệ lõi" của TP HCM dưới góc nhìn AI trong sản xuất, và gợi ý cách doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể bám theo làn sóng này để chuyển đổi số thực dụng, không viển vông.

1. TP HCM đang nhắm tới điều gì khi nói “công nghệ lõi”?

Công nghệ lõi ở đây không phải là câu chuyện xa xôi kiểu "tự sản xuất chip như Mỹ". Với TP HCM, cốt lõi là làm chủ trí tuệ, dữ liệu và nền tảng – những thứ quyết định biên lợi nhuận trong tương lai.

Ông Lâm Đình Thắng, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM, nhấn mạnh: lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở tài nguyên hay lao động giá rẻ, mà thuộc về các nền kinh tế biết kiến tạo tri thức và làm chủ công nghệ lõi. Thành phố đặt mục tiêu đến 2030 trở thành trung tâm khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo hàng đầu khu vực, hệ sinh thái khởi nghiệp vào top 100 năng động nhất thế giới.

Ở góc độ sản xuất, có vài ý nghĩa rất rõ:

• Dữ liệu sản xuất, quy trình, thuật toán AI phải thuộc về doanh nghiệp Việt, không phó mặc hết cho nhà cung cấp nước ngoài.
• Các nền tảng AI, IoT, MES, PMS… cần có “chân” tại Việt Nam: đội ngũ triển khai, R&D, hỗ trợ tại chỗ, không chỉ là reseller.
• Nhân lực AI và công nghệ của TP HCM sẽ là “bộ não thuê ngoài” cho nhà máy trong cả nước, nếu doanh nghiệp biết kết nối.

TP HCM đang có:

• Hơn 2.000 startup, hệ sinh thái khởi nghiệp định giá 5,22 tỷ USD.
• Tỷ lệ phủ sóng 5G khoảng 82%, 16 trung tâm dữ liệu đang vận hành – hạ tầng rất thuận lợi cho AI trên nền tảng đám mây.
• Đang xây IFC với 4 trụ cột: thị trường tiền tệ, vốn, hàng hóa phái sinh, fintech/tài chính xanh – đây là nền cho các mô hình huy động vốn mới, trong đó có token hóa tài sản thực (RWA) cho sản xuất.

Nói thẳng: TP HCM đang tự định vị là “não bộ số” của cả nước. Nếu bạn làm nhà máy ở các tỉnh lân cận, việc tận dụng được "não bộ" này sẽ quyết định tốc độ chuyển đổi số trong 3–5 năm tới.

2. Vì sao doanh nghiệp sản xuất nên quan tâm tới “công nghệ lõi” chứ không chỉ mua máy?

Phần lớn nhà máy Việt 10 năm qua quen với cách nâng cấp: mua thêm máy, thêm dây chuyền, thêm robot. Nhưng biên lợi nhuận sẽ không nhúc nhích nếu trí tuệ vẫn phụ thuộc nhà cung cấp.

Ở chuỗi giá trị mới, giá trị tập trung ở 3 lớp:

1. Lớp cảm biến & thiết bị (hardware) – Việt Nam đang dần tham gia, nhưng biên lợi nhuận không cao.
2. Lớp nền tảng & thuật toán (software, AI) – nơi tập trung giá trị gia tăng lớn nhất.
3. Lớp mô hình kinh doanh & tài chính (data-driven business, RWA, tài chính xanh) – quyết định khả năng huy động vốn, mở rộng thị trường.

Nếu chỉ dừng ở lớp (1), doanh nghiệp sẽ mãi là “công xưởng thuê gia công”. Làm chủ công nghệ lõi trong bối cảnh AI sản xuất nghĩa là:

• Làm chủ dữ liệu vận hành: lịch sử hỏng hóc, sản lượng, chất lượng, tiêu hao năng lượng.
• Có tiếng nói trong cách thiết kế mô hình AI: ví dụ, mô hình bảo trì dự đoán (predictive maintenance) phải phù hợp thực tế máy móc Việt Nam, không copy nguyên bản sách vở.
• Tự phát triển hoặc đồng phát triển (co-develop) một số mô-đun lõi như: tối ưu lịch sản xuất, phân tích lỗi, tự động phân loại sản phẩm lỗi bằng thị giác máy tính.

Đây cũng là lý do nhiều chuyên gia quốc tế khuyên TP HCM không nên cố sao chép Singapore hay Thung lũng Silicon, mà cần chọn đoạn giá trị phù hợp để “đi tắt đón đầu”. Với sản xuất, đoạn giá trị đó chính là AI ứng dụng – không hào nhoáng, nhưng bám sát dây chuyền.

3. Từ chiến lược thành phố đến nhà máy: 4 hướng đi thực tế cho AI trong sản xuất

Câu chuyện lớn sẽ vô nghĩa nếu không chạm được vào bảng OEE, tỷ lệ phế phẩm và hóa đơn điện của nhà máy. Dưới đây là 4 mảng doanh nghiệp sản xuất có thể hành động ngay, bám theo định hướng "công nghệ lõi" của TP HCM.

3.1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) – bước khởi đầu khôn ngoan

Bảo trì dự đoán thường là mảnh ghép AI đầu tiên nên làm trong nhà máy, vì:

• Dữ liệu dễ thu thập: nhiệt độ, rung chấn, dòng điện, thời gian chạy máy…
• ROI dễ đo: giảm giờ dừng máy, kéo dài tuổi thọ thiết bị, giảm chi phí sửa chữa khẩn cấp.

Cách tiếp cận thực tế:

• Bắt đầu với 1–2 máy “đau đầu” nhất (hay hỏng, gây dừng dây chuyền).
• Gắn cảm biến IoT, kết nối về 1 nền tảng AI (có thể là dịch vụ trên cloud đặt tại các data center ở TP HCM).
• Xây mô hình đơn giản: dự báo bất thường, cảnh báo sớm thay vì đoán mò.
• Sau 3–6 tháng, nếu tỷ lệ dừng máy giảm 20–30%, tự tin nhân rộng.

Điểm quan trọng: hãy giữ dữ liệu và mô hình dưới quyền kiểm soát của doanh nghiệp, không để toàn bộ “chạy” trên server của nhà cung cấp mà không được truy cập.

3.2. Kiểm soát chất lượng tự động – nơi AI cho thấy giá trị rất nhanh

Với dệt may, da giày, thực phẩm, điện tử lắp ráp… AI thị giác máy tính đang là “vũ khí” dễ thấy hiệu quả:

• Camera công nghiệp chụp bề mặt sản phẩm.
• Mô hình AI phát hiện lỗi: xước, lệch, bẩn, thiếu linh kiện…
• Hệ thống tự phân loại: đạt, không đạt, hoặc cần kiểm tra lại.

Nếu trước đây 10 nhân viên QC vẫn sai sót, thì một hệ thống AI được huấn luyện tốt có thể:

• Kiểm tra 100% sản phẩm thay vì kiểm tra mẫu.
• Giảm lỗi lọt (false negative), hạn chế hàng lỗi đến tay khách.
• Chuẩn hóa tiêu chuẩn chất lượng, không phụ thuộc “con mắt từng người”.

Thành phố có hơn 2.000 startup, trong đó không ít bên làm về computer vision cho công nghiệp. Lời khuyên thực tế:

• Hợp tác theo dạng POC nhỏ 2–3 tháng trên một công đoạn.
• Yêu cầu rõ: doanh nghiệp phải sở hữu hoặc đồng sở hữu tập dữ liệu ảnh đã gán nhãn.
• Nếu tốt, tiến tới đồng phát triển sản phẩm – doanh nghiệp không chỉ là khách hàng, mà còn là đối tác chuyên ngành.

3.3. Tối ưu chuỗi cung ứng và lập kế hoạch sản xuất bằng AI

AI trong chuỗi cung ứng không chỉ dành cho tập đoàn lớn. Với doanh nghiệp vừa, vài bước cơ bản đã giúp đỡ rất nhiều:

• Dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu bán hàng 2–3 năm, mùa vụ, khuyến mãi.
• Tối ưu tồn kho nguyên vật liệu: đủ để không đứt hàng, nhưng không “chôn vốn”.
• Lập lịch sản xuất thông minh: sắp xếp đơn hàng theo thời gian set-up máy, hạn giao hàng, ca làm việc.

TP HCM có hạ tầng 5G và data center mạnh, nên các giải pháp này hoàn toàn có thể chạy theo dạng SaaS (thuê theo tháng), phù hợp với doanh nghiệp không muốn đầu tư lớn ban đầu.

Cách làm hợp lý:

1. Chuẩn hóa dữ liệu: đơn hàng, tồn kho, BOM, thời gian chu kỳ…
2. Làm dự án thử nghiệm với 1–2 dòng sản phẩm chủ lực.
3. Đo lại các chỉ số: vòng quay tồn kho, tỷ lệ giao hàng đúng hạn, giờ làm thêm ngoài kế hoạch.

Nếu bạn thấy vòng quay tồn kho tăng 15–20%, OT giảm rõ rệt, đó là tín hiệu AI đã chạm đúng điểm.

3.4. Tài sản số & RWA: Cách mới để huy động vốn cho chuyển đổi số

Một điểm thú vị trong các góp ý cho TP HCM là việc không nên chạy theo tiền số đầu cơ, mà nên tập trung vào Real World Assets (RWA) – token hóa tài sản thực, ví dụ:

• Token hóa hóa đơn, khoản phải thu để huy động vốn cộng đồng hoặc nhà đầu tư tổ chức.
• Token hóa tài sản như kho hàng, thiết bị, nhà xưởng đủ điều kiện.
• Sử dụng hộ chiếu sản phẩm số (Digital Product Passport) trên blockchain cho các ngành như pin, dệt may, vật liệu xây dựng để chứng minh nguồn gốc, độ bền vững.

Với nhà máy, điều này liên quan trực tiếp đến tài chính cho chuyển đổi số:

• Nhiều doanh nghiệp rất muốn đầu tư AI, robot, IoT nhưng bí vốn.
• IFC của TP HCM với trụ cột fintech và tài chính xanh, nếu vận hành tốt, sẽ mở ra các mô hình cho vay mới gắn với dữ liệu vận hành thực tế, thay vì chỉ dựa trên tài sản thế chấp truyền thống.

Tôi cho rằng 3–5 năm tới, doanh nghiệp nào có dữ liệu minh bạch, hệ thống số hóa tốt sẽ dễ tiếp cận những mô hình tài chính này hơn hẳn phần còn lại.

4. Xây hệ “NextGen” trong nhà máy: không chỉ chuyện người trẻ

Lãnh đạo Sở KHCN TP HCM nói tới khái niệm NextGen không phải để chỉ Gen Z, mà là một hệ sinh thái hợp lực liên thế hệ: người trẻ mang tư duy số, người lớn tuổi mang kinh nghiệm vận hành.

Trong nhà máy, NextGen có thể hiểu rất cụ thể:

• Kỹ sư trẻ: rành Python, SQL, biết dùng công cụ AI, nhưng chưa hiểu hết “tật” của máy.
• Tổ trưởng chuyền, quản đốc lâu năm: không rành ứng dụng, nhưng chỉ nhìn tiếng máy chạy đã biết sắp hỏng.

Nếu chuyển đổi số tách rời hai nhóm này, dự án gần như chắc chắn vỡ. Cách làm hiệu quả thường là:

• Mỗi dự án AI/IoT nên có nhóm nòng cốt 3 vai: người vận hành lâu năm, kỹ sư công nghệ, đại diện lãnh đạo.
• Thưởng theo kết quả sản xuất cụ thể (giảm scrap, giảm downtime…), không thưởng theo số “báo cáo đẹp”.
• Tổ chức mini-lab ngay trong nhà máy: chỗ để thử cảm biến mới, robot mới, mô hình AI mới trên quy mô nhỏ.

TP HCM đang đầu tư rất mạnh cho phòng lab, trung tâm R&D, chương trình đào tạo AI, nhưng nếu doanh nghiệp không tạo “vùng đệm” trong nội bộ, mọi hỗ trợ bên ngoài cũng khó phát huy.

5. Lộ trình 12–24 tháng cho doanh nghiệp sản xuất muốn đi theo làn sóng TP HCM

Đây là lộ trình gọn, đủ thực tế cho doanh nghiệp vừa và nhỏ:

Giai đoạn 1 (0–3 tháng): Rà soát và xác định điểm đau

• Chọn 1–2 nhà máy / phân xưởng thí điểm.
• Đo lại các chỉ số cơ bản: OEE, tỷ lệ phế phẩm, downtime, chi phí bảo trì, lead time.
• Xác định 3 điểm đau lớn nhất (ví dụ: máy hay hỏng, phế phẩm cao, tồn kho lớn).

Giai đoạn 2 (3–9 tháng): Thử nghiệm AI ở quy mô nhỏ

• Chọn 1 use case AI dễ thấy hiệu quả: bảo trì dự đoán hoặc kiểm tra chất lượng tự động.
• Hợp tác với 1 đơn vị công nghệ tại TP HCM hoặc một startup phù hợp.
• Ký hợp đồng dạng POC có chỉ số đo lường rõ ràng, ngân sách vừa phải.
• Trong quá trình triển khai, yêu cầu:
  • Toàn bộ dữ liệu thô và dữ liệu đã xử lý phải được bàn giao.
  • Doanh nghiệp có ít nhất 1–2 nhân sự được “cầm tay chỉ việc”.

Giai đoạn 3 (9–18 tháng): Chuẩn hóa dữ liệu và mở rộng

• Nếu POC thành công, chuẩn hóa cách thu thập – lưu – dùng dữ liệu trên toàn nhà máy.
• Triển khai thêm tối ưu kế hoạch sản xuất hoặc tồn kho bằng AI.
• Bắt đầu trao đổi với các tổ chức tài chính/fintech về mô hình tài trợ dựa trên dữ liệu vận hành (chuẩn bị đón các sản phẩm của IFC, RWA trong nước).

Giai đoạn 4 (18–24 tháng): Nội địa hóa công nghệ lõi

• Đánh giá những mô-đun nào nên làm chủ lâu dài: ví dụ, mô hình dự báo riêng cho dây chuyền, hệ thống quản lý dữ liệu.
• Xem xét đồng phát triển sản phẩm với đối tác công nghệ, không chỉ là mua.
• Xây nhóm AI/OT nòng cốt trong doanh nghiệp, kết nối với hệ sinh thái chuyên gia, trung tâm R&D ở TP HCM.

6. Vai trò của TP HCM trong hành trình chuyển đổi số của nhà máy Việt

Tôi nhìn TP HCM trong giai đoạn 2025–2030 giống như “trung tâm thần kinh” cho chuyển đổi số sản xuất Việt Nam:

• Hệ sinh thái startup và chuyên gia AI/robotics/IoT.
• Hạ tầng dữ liệu và mạng đủ mạnh để chạy mô hình AI cho hàng nghìn nhà máy qua cloud.
• Hệ thống tài chính – pháp lý mới (IFC, sandbox, RWA) giúp những doanh nghiệp dám số hóa sớm dễ tiếp cận vốn hơn.

Doanh nghiệp sản xuất không cần đợi mọi thứ hoàn hảo mới tham gia. Thực tế, những đơn vị vào sớm, ở quy mô nhỏ, nhưng làm thật thường là bên hưởng lợi nhiều nhất khi chính sách và hạ tầng chín muồi.

Bạn không cần trở thành “Thung lũng Silicon trong sản xuất”, nhưng hoàn toàn có thể đặt mục tiêu trở thành nhà máy thông minh nhất trong phân khúc của mình. Và nếu biết tận dụng chiến lược làm chủ công nghệ lõi của TP HCM, mục tiêu đó thực tế hơn rất nhiều so với tưởng tượng.