Luật Công nghệ cao mới và cơ hội AI cho nhà máy Việt

Luật Công nghệ cao (sửa đổi) vừa được Quốc hội thông qua được đánh giá là bước chuyển từ “khuyến khích chung chung” sang “đầu tư trọng điểm” và “kiểm soát thực chất”. Nghe có vẻ rất vĩ mô, nhưng với doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt là những đơn vị đang quan tâm đến AI trong sản xuất, đây là tín hiệu khá rõ ràng: hoặc bạn bước vào cuộc chơi công nghệ cao, hoặc bạn sẽ bị bỏ lại phía sau.

Trong loạt bài “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, bài viết này tập trung vào một lát cắt rất cụ thể: Luật Công nghệ cao mới sẽ tác động thế nào đến việc triển khai AI trong nhà máy Việt Nam? Và quan trọng hơn, doanh nghiệp cần chuẩn bị gì ngay từ bây giờ để không bỏ lỡ các ưu đãi, hỗ trợ và cơ hội đầu tư mới.

1. Luật Công nghệ cao (sửa đổi) đang thay đổi cuộc chơi gì?

Điểm mấu chốt của Luật Công nghệ cao (sửa đổi) là chuyển chính sách từ kiểu “ưu tiên công nghệ cao nói chung” sang tập trung nguồn lực cho những dự án thật sự có tác động và kiểm soát chặt hiệu quả thực thi.

Nói ngắn gọn:

Luật mới ưu tiên ít dự án hơn nhưng chất lượng hơn, gắn với cam kết về đổi mới công nghệ, năng suất, môi trường và chuyển giao.

1.1. Từ khẩu hiệu sang cam kết đo được

Các chính sách cũ thường dừng ở mức khuyến khích doanh nghiệp áp dụng công nghệ cao, nhưng tiêu chí mơ hồ, khó đo, dẫn tới:

• Nhiều dự án treo mác “công nghệ cao” nhưng hàm lượng công nghệ không rõ ràng.
• Khó đánh giá hiệu quả thật sự về đổi mới, năng suất, chất lượng.

Với Luật sửa đổi, xu hướng là:

• Đặt ngưỡng rõ ràng cho dự án công nghệ cao (bao gồm AI, tự động hóa, IoT):
  • Tỷ lệ chi R&D tối thiểu.
  • Tỷ lệ tự động hóa, số lượng sáng chế/giải pháp hữu ích.
  • Tỷ lệ giá trị tạo ra từ công nghệ so với tổng doanh thu/dây chuyền.
• Gắn ưu đãi với kết quả:
  • Tăng năng suất lao động bao nhiêu phần trăm.
  • Giảm tiêu hao năng lượng, giảm lỗi sản phẩm, giảm phế phẩm bao nhiêu.
  • Mức độ chuyển giao công nghệ cho doanh nghiệp trong nước.

1.2. Đầu tư trọng điểm: AI, bán dẫn, tự động hóa, vật liệu mới

Dù chưa có danh mục chi tiết trong RSS, nhưng bối cảnh chung cho thấy các nhóm sau thường nằm trong vùng ưu tiên:

• AI và học máy cho sản xuất, logistics, nông nghiệp và y tế.
• Robot công nghiệp, tự động hóa dây chuyền.
• Thiết bị và giải pháp IoT công nghiệp.
• Công nghệ bán dẫn, thiết kế chip.
• Vật liệu mới, công nghệ năng lượng sạch.

Với doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, AI trong sản xuất gần như chắc chắn nằm trong nhóm được khuyến khích, nếu dự án được thiết kế bài bản và có số đo hiệu quả rõ ràng.

2. AI trong sản xuất: Từ “ý tưởng hay” thành “dự án công nghệ cao”

Để một dự án AI trong nhà máy không chỉ là thử nghiệm mà còn có thể ăn khớp với Luật Công nghệ cao (sửa đổi), doanh nghiệp cần nhìn AI như một khoản đầu tư công nghệ cao có lộ trình, số đo và hiệu quả cụ thể.

2.1. Những ứng dụng AI phù hợp ưu tiên công nghệ cao

Trong khuôn khổ chuyển đổi số ngành sản xuất, ba nhóm giải pháp AI thường được ưu tiên vì dễ đo lường hiệu quả:

1. Bảo trì dự đoán (predictive maintenance)

   • Thu thập dữ liệu từ cảm biến, máy móc.
   • Dùng AI dự báo khả năng hỏng hóc, thời gian bảo trì tối ưu.
   • Lợi ích đo được:
     • Giảm thời gian dừng máy 20–50%.
     • Kéo dài tuổi thọ thiết bị 10–30%.

2. Kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy tính (computer vision)

   • Camera + AI nhận diện lỗi trên bề mặt sản phẩm, mối hàn, in ấn, đóng gói…
   • Lợi ích:
     • Giảm lỗi bỏ sót so với kiểm tra thủ công.
     • Tăng tốc độ kiểm tra, giảm phụ thuộc lao động tay nghề cao.

3. Tối ưu hoá sản xuất và chuỗi cung ứng

   • AI dự báo nhu cầu, tối ưu kế hoạch sản xuất, tối ưu tồn kho nguyên vật liệu.
   • Lợi ích:
     • Giảm tồn kho chết, rút ngắn vòng quay hàng tồn.
     • Cân bằng tốt hơn giữa công suất máy, ca kíp và đơn hàng.

Những ứng dụng này điểm rơi rất khớp với tinh thần Luật mới: có số liệu đo trước – sau, có tác động rõ lên năng suất, chất lượng và chi phí.

2.2. Biến dự án AI thành hồ sơ “công nghệ cao”

Đây là chỗ nhiều doanh nghiệp thường làm sai: triển khai AI như một dự án IT chứ không phải dự án công nghệ cao được nhà nước ưu tiên.

Muốn đi theo hướng thứ hai, hồ sơ và cách triển khai nên:

• Có mục tiêu định lượng ngay từ đầu:
  • “Giảm 30% phế phẩm trong 12 tháng” thay vì “nâng cao chất lượng sản phẩm”.
  • “Giảm 20% thời gian dừng máy không kế hoạch trong năm 2026”.
• Thiết kế kiến trúc công nghệ rõ ràng:
  • Dữ liệu từ đâu, chuẩn gì, lưu ở đâu.
  • Mô hình AI nào, huấn luyện thế nào, đánh giá ra sao.
• Gắn với chuyển giao và đào tạo:
  • Có kế hoạch đào tạo kỹ sư nhà máy vận hành hệ thống AI.
  • Có lộ trình tăng dần tỷ lệ tự chủ (tự tinh chỉnh mô hình, tự triển khai trên dây chuyền mới).

Nếu bạn xây dựng được bộ tài liệu như vậy, dự án AI trong sản xuất không chỉ là chi phí, mà trở thành ứng viên nghiêm túc cho các ưu đãi trong khung Luật Công nghệ cao (sửa đổi).

3. Doanh nghiệp sản xuất được gì từ sự “đầu tư trọng điểm” này?

Lợi ích không chỉ dừng ở vài ưu đãi thuế. Luật Công nghệ cao (sửa đổi) đi theo hướng gom nguồn lực nhà nước để hỗ trợ sâu cho nhóm doanh nghiệp dám làm thật.

3.1. Khả năng tiếp cận ưu đãi tài chính và thuế

Tùy nghị định hướng dẫn, nhưng thường sẽ có các hướng sau:

• Ưu đãi thuế thu nhập doanh nghiệp cho phần thu nhập từ hoạt động công nghệ cao.
• Ưu đãi thuế nhập khẩu đối với thiết bị, phần mềm, cảm biến, robot phục vụ dự án.
• Hỗ trợ lãi suất / tín dụng ưu đãi qua các chương trình cho vay công nghệ cao.

Đây là lý do nhiều doanh nghiệp FDI đã quen với việc “gọi tên đúng” dự án của mình là dự án công nghệ cao, còn doanh nghiệp Việt thì ít tận dụng được, dù đang làm những việc tương tự.

3.2. Hỗ trợ R&D và hợp tác với viện, trường

Với cách tiếp cận “kiểm soát thực chất”, nhà nước càng có lý do để kết nối doanh nghiệp với các viện nghiên cứu, trường đại học thay vì để mỗi bên tự bơi.

Nếu doanh nghiệp xác định triển khai AI trong sản xuất theo hướng công nghệ cao, bạn có thể:

• Hợp tác với trường đại học/khoa CNTT để phát triển mô hình AI.
• Đề xuất dự án R&D chung về thị giác máy tính, tối ưu điều độ sản xuất.
• Sử dụng các quỹ khoa học công nghệ trong doanh nghiệp để cùng đồng tài trợ.

Từ kinh nghiệm tôi thấy, những dự án AI có gắn với viện – trường thường:

• Tối ưu hoá mô hình tốt hơn (vì có đội ngũ nghiên cứu bài bản).
• Có thêm “câu chuyện công nghệ cao” rõ ràng khi làm việc với cơ quan quản lý.

3.3. Nâng chuẩn quản trị dữ liệu và an toàn thông tin

“Kiểm soát thực chất” cũng đồng nghĩa với yêu cầu cao hơn về dữ liệu, bảo mật, an toàn hệ thống.

Trong bối cảnh AI ngày càng chạy trên dữ liệu vận hành, dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản xuất, doanh nghiệp sẽ buộc phải:

• Xây dựng chiến lược dữ liệu công nghiệp (data strategy) thay vì gom dữ liệu tuỳ hứng.
• Đảm bảo tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, bí mật kinh doanh.
• Thiết lập quy trình kiểm thử, đánh giá rủi ro khi đưa mô hình AI vào sản xuất.

Nhìn bề nổi, đây là “chi phí thêm”. Nhưng ở góc độ chuyển đổi số dài hạn, nó giúp doanh nghiệp:

• Giảm rủi ro rò rỉ dữ liệu sản xuất quan trọng.
• Dễ dàng mở rộng thêm các mô hình AI khác trên cùng nền tảng dữ liệu chuẩn.

4. Ba bước thực tế để chuẩn bị “bắt sóng” Luật Công nghệ cao

Doanh nghiệp không cần chờ nghị định chi tiết mới bắt đầu. Có ít nhất ba việc có thể làm ngay trong 3–6 tháng tới.

4.1. Rà soát lại các dự án số hóa và AI hiện có

Trước hết, hãy coi toàn bộ dự án chuyển đổi số và AI hiện tại như một danh mục đầu tư công nghệ cao tiềm năng:

• Bạn đang có những hệ thống gì: MES, ERP, SCADA, IoT, camera QC…?
• Có giải pháp AI nào đang chạy thử hoặc triển khai thật?
• Mỗi dự án đã có số đo hiệu quả chưa: giảm lỗi, giảm dừng máy, tăng năng suất…?

Việc này giúp bạn:

• Biết mình đang ở đâu trên bản đồ công nghệ cao.
• Xác định những dự án có thể nâng cấp hồ sơ để phù hợp với chính sách mới.

4.2. Chọn một dự án AI trọng điểm để làm “case công nghệ cao”

Đừng cố gắng biến mọi thứ thành công nghệ cao. Hãy chọn 01 dự án AI có tác động lớn nhất và làm thật bài bản:

Ví dụ:

• Dây chuyền may mặc chọn dự án AI kiểm lỗi vải và thành phẩm.
• Nhà máy chế biến gỗ chọn dự án AI tối ưu cắt gỗ, giảm hao hụt.
• Nhà máy cơ khí chọn bảo trì dự đoán cho máy CNC.

Với mỗi dự án, chuẩn bị:

• Mục tiêu định lượng, baseline hiện tại, KPI sau 6–12 tháng.
• Kiến trúc hệ thống: nguồn dữ liệu, hạ tầng tính toán, mô hình AI.
• Kế hoạch đào tạo, chuyển giao, mở rộng sang dây chuyền khác.

Đây sẽ là “bộ hồ sơ mẫu” khi bạn làm việc với bất kỳ cơ quan, quỹ hỗ trợ hay đối tác nào trong khuôn khổ Luật Công nghệ cao (sửa đổi).

4.3. Xây một “xương sống dữ liệu” cho AI trong nhà máy

Không có dữ liệu, mọi câu chuyện AI đều dừng ở slide trình chiếu.

Trong 6–12 tháng, doanh nghiệp nên đặt mục tiêu xây dựng xương sống dữ liệu tối thiểu:

• Chuẩn hóa thu thập dữ liệu từ:
  • Máy móc (sensor, PLC, SCADA).
  • Hệ thống sản xuất (MES, ERP).
  • Chất lượng (kết quả QC, hình ảnh lỗi sản phẩm).
• Lưu trữ tập trung, có phân quyền rõ ràng.
• Đặt tiêu chuẩn dữ liệu (đơn vị đo, tần suất ghi, định dạng file…).

Xương sống này không chỉ phục vụ một dự án AI mà mở đường cho hàng loạt ứng dụng mới: tối ưu năng lượng, dự báo nhu cầu, lập kế hoạch sản xuất thông minh.

5. Một vài câu hỏi doanh nghiệp thường đặt ra

5.1. Doanh nghiệp vừa và nhỏ có nên quan tâm Luật Công nghệ cao?

Có. Và nên bắt đầu sớm. Dù ưu đãi lớn thường rơi vào dự án quy mô đáng kể, nhưng cách tư duy “công nghệ cao thực chất” giúp SME:

• Tránh lãng phí vào các dự án chuyển đổi số không đo được kết quả.
• Dễ gọi vốn, hợp tác với đối tác lớn hơn.
• Từng bước xây dựng năng lực AI nội bộ thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào bên ngoài.

5.2. Nếu chưa đủ nguồn lực làm AI phức tạp thì sao?

Không sao. Bạn có thể:

• Bắt đầu bằng các giải pháp AI đóng gói (vision AI kiểm lỗi cơ bản, phân tích rung động máy…).
• Tập trung vào 01–02 dây chuyền có dữ liệu tốt.
• Hợp tác với startup/đối tác công nghệ trong nước để đi từng bước thay vì làm “big bang”.

Quan trọng nhất là có tư duy đo lường và tài liệu hóa dự án, để sau này khi mở rộng hoặc xin hỗ trợ, bạn đã có lịch sử thực thi rõ ràng.

5.3. AI có bắt buộc phải là “tự nghiên cứu từ A–Z” mới được coi là công nghệ cao?

Không. Luật Công nghệ cao hướng tới kết quả và mức độ làm chủ, không yêu cầu mọi doanh nghiệp phải nghiên cứu thuật toán từ đầu.

Với AI trong sản xuất, doanh nghiệp có thể:

• Dùng nền tảng/model có sẵn, nhưng
• Tự thiết kế bài toán, tự tinh chỉnh mô hình trên dữ liệu của mình,
• Từng bước làm chủ vận hành, mở rộng và cải tiến.

Đó cũng là một dạng nội địa hóa và làm chủ công nghệ, hoàn toàn phù hợp với tinh thần “đầu tư trọng điểm và kiểm soát thực chất”.

Kết lời: Luật mới là “đòn bẩy”, không phải “phao cứu sinh”

Luật Công nghệ cao (sửa đổi) không tự động biến một nhà máy thành “thông minh”. Nó chỉ tạo khung ưu tiên và dòng chảy nguồn lực cho những doanh nghiệp thật sự nghiêm túc với công nghệ cao – trong đó AI trong sản xuất là một mảnh ghép cực kỳ quan trọng.

Nếu bạn đang điều hành một nhà máy ở Việt Nam, giai đoạn 2025–2027 sẽ là thời điểm khá nhạy cảm: ai xây được năng lực dữ liệu và AI sớm sẽ đi nhanh hơn rất nhiều so với phần còn lại của thị trường.

Từ hôm nay, bạn có thể bắt đầu bằng ba việc rất cụ thể:

• Rà soát lại các dự án số hóa/AI hiện có.
• Chọn một dự án AI trọng điểm để làm “case công nghệ cao”.
• Xây xương sống dữ liệu cho nhà máy.

Khi các văn bản hướng dẫn Luật Công nghệ cao (sửa đổi) đầy đủ hơn, những doanh nghiệp đã chuẩn bị sẵn nền tảng sẽ chủ động chọn cơ hội, thay vì ngồi chờ “xem mình được gì”. Và đó là khác biệt thật sự giữa chuyển đổi số bằng AI chỉ để theo phong trào và chuyển đổi số để tăng năng suất, giảm chi phí, mở rộng thị trường một cách bền vững.