Tại hội thảo quốc tế “Chuyển đổi số trong vận hành và bảo trì đường sắt đô thị”, ngày 5/12, ông Khuất Việt Hùng - Chủ tịch HĐTV Metro Hà Nội - thừa nhận, thành phố mới chỉ ở giai đoạn đầu của quá trình số hóa. Hai tuyến metro đang khai thác là “mảnh ghép rất nhỏ” so với mạng lưới tương lai, trong khi yêu cầu tự chủ công nghệ lại đặt ra ngày càng cấp bách. Điều này buộc Hà Nội phải xác định những khâu cần ưu tiên: Từ vận hành, bảo trì đoàn tàu, khai thác hạ tầng đến nâng cao trải nghiệm hành khách.
Theo chuyên gia quốc tế Basile Hassan - PRX Vietnam, nguyên Quản lý Dự án tại IDFM (Cơ quan giao thông công cộng vùng Paris), kinh nghiệm Hàn Quốc cho thấy mọi thành tựu công nghệ metro đều bắt đầu từ mô hình “5 nhà”: Chính phủ, cơ quan quản lý, doanh nghiệp vận hành, các viện nghiên cứu và trường đại học. Tại đây, Chính phủ đề ra chiến lược 5 năm, ban hành tiêu chuẩn công nghệ lõi và mở không gian thử nghiệm cho doanh nghiệp ICT.
Hà Nội hiện chưa có cấu trúc hợp tác tương tự. Thiếu môi trường thử nghiệm, doanh nghiệp công nghệ khó phát triển giải pháp; thiếu tiêu chuẩn chung, các đơn vị khó liên thông dữ liệu; thiếu nền tảng nghiên cứu, trường đại học không thể đào tạo đúng nhu cầu. Khi các mắt xích không vận hành đồng bộ, tự chủ công nghệ gần như bất khả thi.
Ở Thái Lan, MRTA đã chứng minh rằng muốn tự chủ bảo trì, trước hết phải tự chủ dữ liệu. Hệ thống CMMS và ACMDS của nước này cho phép thu thập, phân tích và dự báo tình trạng thiết bị theo thời gian thực. Nhờ đó, việc bảo trì chuyển từ thụ động sang chủ động, giảm hỏng hóc đột xuất và tiết kiệm đáng kể chi phí.
Hà Nội chưa có hệ thống giám sát tương tự ở quy mô lớn. Không có dữ liệu thời gian thực, rất khó xây dựng thuật toán dự báo hoặc mô hình bảo trì thông minh. Dữ liệu phân tán ở nhiều đơn vị khiến việc phân tích và chuẩn hóa trở thành trở ngại lớn nhất trên hành trình tự chủ.
Metro Đài Bắc (Đài Loan, Trung Quốc) đã đưa AI vào gần như mọi khâu: Kiểm soát an toàn lao động, phân luồng hành khách, dự báo lỗi thiết bị, tối ưu vận hành đoàn tàu. Họ thu thập dữ liệu từ 33 nhóm thiết bị, xây dựng mô hình dự báo và tích hợp thông tin vào trung tâm điều hành.
Trong khi đó, Hà Nội mới chỉ bắt đầu những bước đầu tiên của lộ trình số hóa, dự kiến đến 2027 mới phát triển các phần mềm trọng yếu. Khi nền tảng dữ liệu và vận hành chưa hoàn chỉnh, AI chưa thể phát huy vai trò.
Tự chủ công nghệ đường sắt đô thị đòi hỏi lực lượng kỹ sư hiểu sâu về cả cơ khí, điện, phần mềm, thuật toán và an toàn hệ thống. Nhiều chia sẻ tại hội thảo cho thấy Hà Nội chưa có mô hình hợp tác đào tạo đủ mạnh giữa nhà vận hành, trường đại học và các viện nghiên cứu, trong khi các nước đã tạo ra chu trình khép kín: nghiên cứu - thử nghiệm - ứng dụng.
Không có nhân lực đủ trình độ, Hà Nội khó đảm đương các công tác trùng tu, đại tu hệ thống hoặc tự xây dựng thuật toán giám sát - dự báo như các metro tiên tiến.
Tại sự kiện, lãnh đạo Metro Hà Nội đặt mục tiêu hoàn thiện nền tảng phần mềm điều hành vào năm 2030 và xây dựng trung tâm dữ liệu số lớn vào năm 2045. Tuy nhiên, các chuyên gia đều cho rằng lộ trình sẽ khó đạt nếu không đồng thời hình thành hệ sinh thái công nghệ giống các mô hình thành công trên thế giới.
Muốn tự chủ công nghệ, Hà Nội cần môi trường thử nghiệm mở cho doanh nghiệp ICT; cần tiêu chuẩn chung để dữ liệu không “mỗi nơi một kiểu”; cần liên kết chặt chẽ với trường đại học để đào tạo nhân lực đúng nhu cầu; và quan trọng nhất là chiến lược thống nhất từ cấp quản lý.
Tự chủ công nghệ metro không chỉ là mục tiêu kỹ thuật, mà là quá trình kiến tạo một hệ sinh thái - nơi mọi chủ thể cùng chia sẻ trách nhiệm và lợi ích. Khi những mắt xích này chưa gắn kết, câu trả lời cho câu hỏi “Vì sao Hà Nội chưa thể tự chủ công nghệ metro?” vẫn còn nguyên giá trị.
