Trí tuệ nhân tạo (AI) và bản sao số (Digital Twin) đã đứng đầu danh mục công nghệ chiến lược quốc gia; Luật Trí tuệ nhân tạo đã có hiệu lực; Chính phủ đã yêu cầu vận hành hồ chứa theo kịch bản mưa lũ cực đoan. Với gần 8.000 đập, hồ chứa, câu hỏi đặt ra cho cơ quan quản lý nhà nước không còn là có nên ứng dụng hay không, mà là làm việc gì trước, làm ở đâu và ai chịu trách nhiệm. Từ ý kiến của các đơn vị quản lý hồ chứa, chính quyền cơ sở và cơ quan dự báo, Nhóm nghiên cứu SIGMA (Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh) đề xuất sáu việc có thể làm ngay.
Bài trước đã phản ánh câu chuyện Thủy điện A Vương và vùng hạ du sông Vu Gia (TP. Đà Nẵng): một bản tin ghi lưu lượng xả bao nhiêu mét khối trên giây chưa đủ để người dân kịp sơ tán, và AI kết hợp bản sao số có thể biến số liệu vận hành hồ chứa thành cảnh báo cụ thể đến từng thôn. Tuy nhiên, công nghệ chỉ phát huy tác dụng khi được đặt vào một khuôn khổ quản lý rõ ràng. Thiếu một khuôn khổ chung, mỗi đơn vị sẽ phải tự đầu tư theo cách riêng và các hệ thống khó kết nối được với nhau.
Hành lang chính sách đã mở
Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là đột phá quan trọng hàng đầu. Cụ thể hóa chủ trương đó, Quyết định số 1131/QĐ-TTg ngày 12/6/2025 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược gồm 11 nhóm công nghệ, trong đó nhóm đầu tiên là trí tuệ nhân tạo, bản sao số, thực tế ảo và thực tế tăng cường. Luật Trí tuệ nhân tạo được Quốc hội thông qua ngày 10/12/2025, có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, quản lý theo mức độ rủi ro và khẳng định AI là công cụ hỗ trợ, không thay thế vai trò quyết định của con người.
Trong lĩnh vực nước, Luật Tài nguyên nước năm 2023 định hướng quản trị tài nguyên nước quốc gia trên nền tảng công nghệ số, với trọng tâm là hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu tài nguyên nước quốc gia, hệ thống giám sát tự động và các công cụ hỗ trợ ra quyết định, nhất là trong vận hành liên hồ chứa. Về an toàn công trình, ngày 31/3/2026 Chính phủ ban hành Nghị quyết số 12/2026/NQ-CP về một số giải pháp cấp bách trong quản lý an toàn đập, hồ chứa nước, có hiệu lực từ ngày 15/5/2026 và được thực hiện cho đến khi nghị định thay thế Nghị định số 114/2018/NĐ-CP có hiệu lực. Nghị quyết yêu cầu vận hành hồ chứa theo diễn biến mưa, lũ thực tế, điều hành mực nước trước lũ theo các kịch bản mưa, lũ lớn, cực đoan; khi lũ về hồ có khả năng vượt thiết kế, Bộ Nông nghiệp và Môi trường chỉ đạo tính toán, xây dựng các kịch bản để hỗ trợ Chủ tịch UBND cấp tỉnh quyết định vận hành. Trên lưu vực Vu Gia - Thu Bồn, Sở Nông nghiệp và Môi trường TP. Đà Nẵng cũng đang đề xuất thay thế Quy trình vận hành liên hồ chứa ban hành theo Quyết định số 1865/QĐ-TTg ngày 23/12/2019, theo hướng kéo dài mùa lũ từ ngày 1/9 đến ngày 20/12, tăng dung tích phòng lũ và tăng quyền chủ động cho Chủ tịch UBND thành phố trong tình huống bất thường, khẩn cấp.
Như vậy, chủ trương đã có, luật đã có, yêu cầu vận hành theo kịch bản đã được đặt ra, còn các văn bản dưới luật then chốt đang trong quá trình thay thế. Đây là thời điểm thuận lợi để đưa yêu cầu về dữ liệu và công cụ số vào quy định bắt buộc, thay vì để việc ứng dụng phụ thuộc vào sự tự nguyện của từng đơn vị.
Đơn vị quản lý hồ, chính quyền cơ sở và cơ quan dự báo nói gì?
Điểm nghẽn được nhắc nhiều nhất là dữ liệu bị chia cắt. Loạt bài “Quản trị rủi ro trong vận hành hồ chứa” của Báo Tin tức và Dân tộc (TTXVN) cuối tháng 8/2026 dẫn phản ánh của đại diện Thủy điện A Vương: cùng một số liệu mưa và lưu lượng về hồ, nhân viên phải nhập thủ công lên nhiều hệ thống của khí tượng, công thương, tài nguyên nước và điện lực. Công ty cổ phần Thủy điện Geruco Sông Côn kiến nghị thống nhất một cơ sở dữ liệu dùng chung để nhập số liệu một lần, các cơ quan cùng khai thác trực tuyến. Thủy điện Sông Tranh 3 đề xuất kết nối dữ liệu của chuỗi hồ bậc thang, trạm đo mưa và mực nước sông vào một bản đồ số động, để lượng xả của hồ phía trên tự động trở thành dữ liệu đầu vào cho hồ phía dưới.
Điểm nghẽn thứ hai là quan trắc còn thưa. Theo số liệu ngành thủy lợi công bố tháng 11/2024, mới 17% số hồ chứa thủy lợi được lắp thiết bị quan trắc khí tượng thủy văn chuyên dùng và giám sát vận hành. Lãnh đạo Cục Khí tượng Thủy văn, Bộ Nông nghiệp và Môi trường cũng thừa nhận số trạm quan trắc chưa nhiều, hạ tầng công nghệ thông tin chưa đồng bộ, trong khi xử lý AI đòi hỏi hạ tầng tính toán lớn và đội ngũ chuyên gia chất lượng cao.
Điểm nghẽn thứ ba nằm ở cấp xã. UBND xã Sông Kôn phản ánh bản đồ ngập lụt theo các kịch bản xả lũ chưa được số hóa chi tiết đến quy mô cấp xã, địa phương khó xác định danh sách hộ dân bị ảnh hưởng; ngân sách xã cũng không đủ để tự đầu tư camera giám sát mực nước, loa thông minh hay thiết bị truyền tin dự phòng.
Điểm nghẽn thứ tư là chặng cuối của cảnh báo. Cử tri xã Quế Phước cho biết, còi, chuông đã được lắp tại khu dân cư ven sông nhưng nhiều người chưa hiểu ý nghĩa từng cấp độ báo động; trong khi đó, xã Phước Trà từng bị mất điện hoàn toàn và gián đoạn liên lạc trong mưa bão kéo dài.
Góc nhìn của Nhóm nghiên cứu SIGMA
Những điểm nghẽn trên cũng là điều Nhóm nghiên cứu SIGMA (Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh) nhìn thấy khi nghiên cứu bản sao số. Như bài trước đã giới thiệu, nghiên cứu do PGS.TS. Đặng Xuân Trường làm Trưởng nhóm và KS. Trần Vũ Văn Hòa làm Phó Trưởng nhóm, theo đuổi hướng kết hợp mô hình vật lý với AI và đề xuất làm bản sao số theo ba nấc: giám sát, dự báo, hỗ trợ quyết định.
Theo KS. Trần Vũ Văn Hòa, ngoài bốn điểm nghẽn mà các đơn vị quản lý hồ và địa phương đã nêu còn một điểm ít được nhắc tới là trách nhiệm. “Khi một mô hình đưa ra cảnh báo sai hoặc chậm, ai chịu trách nhiệm: đơn vị quản lý hồ, đơn vị cung cấp phần mềm hay cơ quan ra lệnh vận hành? Nếu câu hỏi này không được trả lời trước, người vận hành sẽ có xu hướng không dùng công cụ mới để tránh rủi ro pháp lý”, ông nói.
PGS.TS. Đặng Xuân Trường nhận định yêu cầu vận hành theo kịch bản trong Nghị quyết 12/2026/NQ-CP chính là chỗ bản sao số phát huy tác dụng: “Tính kịch bản nhanh và liên tục theo số liệu thực đo là việc mà bản sao số sinh ra để làm. Không có số đo thì không có bản sao số, chỉ có mô hình trên giấy”.
Sáu việc có thể làm ngay
Từ thực tế trên và từ kinh nghiệm nghiên cứu của mình, Nhóm nghiên cứu SIGMA đề xuất sáu việc theo một lộ trình ba giai đoạn.
Một là, chọn một lưu vực để thí điểm bản sao số ở quy mô lưu vực, thay vì dàn trải. Theo nhóm nghiên cứu, Vu Gia - Thu Bồn là lựa chọn hợp lý: sau sắp xếp địa giới hành chính, 6 trục sông và 19 công trình thủy điện cùng vùng hạ du chịu ảnh hưởng đã nằm trong một không gian điều hành thống nhất của TP. Đà Nẵng; các công ty thủy điện, chính quyền xã và đại biểu dân cử đều đã nêu rõ nhu cầu. Bộ Nông nghiệp và Môi trường có thể chủ trì cùng UBND TP. Đà Nẵng, Bộ Công Thương và các đơn vị quản lý hồ chứa, với thời gian thí điểm 12 - 18 tháng, đủ để đi qua ít nhất một mùa lũ và hoàn thành nấc giám sát, thử nghiệm nấc dự báo.
Hai là, xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung theo nguyên tắc nhập một lần, dùng nhiều nơi. Cơ quan quản lý cần ban hành chuẩn dữ liệu và giao diện kết nối thống nhất đối với số liệu mưa, mực nước, lưu lượng về, lưu lượng xả và số đo quan trắc đập, để đơn vị quản lý hồ chỉ phải nhập số liệu một lần như chính các công ty thủy điện đã kiến nghị. Nhóm cho rằng đây là việc ít tốn kém nhất nhưng mở đường cho mọi việc còn lại.
Ba là, đưa yêu cầu công nghệ vào nghị định thay thế Nghị định số 114 và vào quy trình vận hành liên hồ chứa mới, theo cấp công trình. Theo số liệu công bố tháng 11/2024, cả nước có 4 hồ thủy lợi và 18 hồ thủy điện thuộc loại quan trọng đặc biệt; nhóm này và các hồ lớn có hạ du đông dân cần đi trước với quan trắc tự động truyền trực tuyến, bản đồ ngập lụt số theo kịch bản xả, tiến tới bản sao số. Hàng nghìn hồ nhỏ nên dùng giải pháp chi phí thấp theo cụm, trên một nền tảng chung do Nhà nước đầu tư.
Bốn là, chuẩn hóa bản tin cảnh báo theo hành động. Như ý kiến của người dân xã Quế Phước, điều họ cần là biết thôn nào ngập sâu bao nhiêu mét, sau bao lâu nước đến, đường nào bị đóng và phải di chuyển đến đâu trước mấy giờ. Hệ thống cần có kênh dự phòng khi mất điện, mất sóng và theo dõi được cả chuỗi phản hồi, từ lúc phát tin ở hồ đến khi hộ dân cuối cùng sơ tán xong.
Năm là, làm rõ trách nhiệm và cơ chế tài chính. Theo tinh thần của Luật Trí tuệ nhân tạo, mô hình chỉ hỗ trợ, người có thẩm quyền ra quyết định; mọi lệnh vận hành và mọi cảnh báo của hệ thống cần được ghi vết để đánh giá sau mỗi mùa lũ. Việc ghi vết minh bạch cũng bảo vệ những đơn vị đã vận hành đúng lệnh trước các quy kết thiếu căn cứ. Kinh phí có thể kết hợp nhiệm vụ khoa học và công nghệ đặt hàng theo Nghị quyết số 57, sự tham gia của các doanh nghiệp quản lý hồ chứa và ngân sách hỗ trợ cho cấp xã, nơi trực tiếp biến cảnh báo thành hành động.
Sáu là, chuẩn bị con người. Các mô hình phải được kiểm định độc lập trước khi đưa vào vận hành và đánh giá lại sau mỗi mùa mưa lũ bởi các chuyên gia khoa học không thuộc đơn vị vận hành. Cán bộ vận hành hồ, cán bộ phòng thủ dân sự cấp xã cần được đào tạo để đọc và dùng kết quả mô hình. PGS.TS. Đặng Xuân Trường đề nghị các trường đại học, trong đó có những trường trực thuộc Bộ Nông nghiệp và Môi trường, đưa mô hình thông tin công trình (BIM), bản sao số và AI thành nội dung cốt lõi trong đào tạo kỹ sư hạ tầng, tài nguyên nước, để chính đội ngũ vận hành làm chủ được công cụ.
Theo lộ trình nhóm nghiên cứu đề xuất, sau giai đoạn thí điểm, kết quả cần được chuẩn hóa thành quy định và tiêu chuẩn kỹ thuật, rồi nhân rộng đến các lưu vực sông đã có quy trình vận hành liên hồ chứa. Điều quan trọng là đo thành công bằng kết quả ở hạ du, như ông Trần Mạnh Huy, đại biểu Quốc hội khóa XVI của TP. Đà Nẵng, đã nêu: “người dân cần nhận được thông tin kịp thời, hiểu rõ nguy cơ và rời khỏi vùng nguy hiểm an toàn trước khi nước lũ đổ về”.
“AI và bản sao số không làm cho lũ nhỏ đi, cũng không thay được dung tích phòng lũ hay một con đập được bảo trì tốt. Công nghệ này chỉ giúp quyết định được đưa ra sớm hơn, dựa trên nhiều thông tin hơn và kiểm chứng được”, PGS.TS. Đặng Xuân Trường nói. Với một quốc gia có gần 8.000 đập, hồ chứa và ngày càng nhiều trận mưa vượt tần suất thiết kế, khoảng thời gian có thêm đó là giá trị lớn nhất mà cơ quan quản lý nhà nước có thể mang lại cho người dân vùng hạ du.
