AI trong viễn thông và tương lai mạng 6G Việt Nam

Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông phối hợp cùng FISU Việt Nam tổ chức Hội thảo khoa học quốc gia "AI và điện tử viễn thông: cơ hội, thách thức và hướng đi tương lai" (AI4TELECOM) , dưới sự bảo trợ của Hội Vô tuyến - Điện tử Việt Nam và Hội Tin học Việt Nam. Hội thảo diễn ra nhân dịp kỷ niệm 60 năm ngày thành lập Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện (1966-2026), đồng thời Viện đón nhận Huân chương Lao động hạng Ba lần thứ hai.

Toàn cảnh Hội thảo AI và điện tử viễn thông: cơ hội, thách thức và hướng đi tương lai 2026

Hội thảo quy tụ hơn 30 báo cáo khoa học cùng hơn 150 đại biểu đến từ các cơ quan quản lý, trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp trên cả nước.

Tham dự Hội thảo có đại diện cơ quan quản lý nhà nước, các hội nghề nghiệp, doanh nghiệp, cơ sở đào tạo và viện nghiên cứu. Phía cơ quan quản lý nhà nước có ông Trần Anh Tú, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ số và Trí tuệ nhân tạo thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ. Đại diện các hội nghề nghiệp có GS.TS Nguyễn Thanh Thủy, Chủ tịch FISU Việt Nam kiêm Chủ tịch Hội Tin học Việt Nam; TS. Trần Đức Lai, Chủ tịch Hội Vô tuyến Điện tử Việt Nam; PGS.TS Bùi Thu Lâm, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký FISU Việt Nam.

Các đại biểu tham dự Hội thảo AI và điện tử viễn thông: cơ hội, thách thức và hướng đi tương lai 2026

Khối doanh nghiệp có ông Trần Hữu Quyền, Chủ tịch Hội đồng quản trị VNPT Technology, cùng đại diện lãnh đạo Ericsson Việt Nam, Huawei Việt Nam, Qualcomm Việt Nam, ZTE Việt Nam và VNPT Net. Khối đào tạo và nghiên cứu có đại diện Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Quốc gia Hà Nội, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Đại học CMC và Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

Bốn câu hỏi lớn đặt ra cho ngành điện tử viễn thông Việt Nam

Phát biểu khai mạc, GS.TS Nguyễn Thanh Thủy cho rằng AI đã vượt qua vai trò của một công nghệ hỗ trợ để trở thành nền tảng làm thay đổi cách con người thiết kế, vận hành và khai thác hệ thống. Trong lĩnh vực viễn thông, AI mở ra hướng phát triển cho 5G và 6G, cho hạ tầng AI IoT, cho việc tối ưu tài nguyên mạng, tự động hóa vận hành và cung cấp dịch vụ thông minh. Đi kèm với cơ hội là những đòi hỏi rất lớn về dữ liệu, về năng lực tính toán, về độ trễ thời gian thực, về an toàn bảo mật, về tính minh bạch của các mô hình AI và về đội ngũ nhân lực đủ sức làm chủ đồng thời cả trí tuệ nhân tạo lẫn viễn thông.

GS.TS Nguyễn Thanh Thủy, Chủ tịch FISU Việt Nam kiêm Chủ tịch Hội Tin học Việt Nam phát biểu khai mạc Hội thảo

GS.TS Nguyễn Thanh Thủy đặt ra bốn câu hỏi lớn để hội thảo tập trung thảo luận về hướng phát triển AI trong ngành điện tử, viễn thông. Theo ông, trước hết cần xác định AI sẽ thay đổi ngành điện tử, viễn thông như thế nào, từ hoạt động nghiên cứu, phát triển công nghệ đến cách doanh nghiệp xây dựng và vận hành các sản phẩm, dịch vụ. Từ đó, Việt Nam cần xác định những công nghệ nền tảng phải làm chủ để có thể tự nghiên cứu, sáng tạo và phát triển sản phẩm, nền tảng AI trong viễn thông mang thương hiệu Việt, thay vì chủ yếu dừng ở khâu ứng dụng. Một vấn đề khác là cách các trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ quan quản lý phối hợp để hình thành hệ sinh thái nghiên cứu, đào tạo và đổi mới sáng tạo đủ năng lực tạo ra công nghệ mới. Cùng với đó, ngành điện tử, viễn thông cần chuẩn bị nguồn nhân lực như thế nào để đáp ứng yêu cầu mới khi năng lực AI ngày càng trở thành một phần thiết yếu của lực lượng lao động trong ngành.

Nghị quyết 57-NQ/TW và trách nhiệm của cơ sở đào tạo trọng điểm

PGS.TS Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, nhắc lại bối cảnh toàn Đảng, toàn dân đang triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, trong đó trí tuệ nhân tạo, bán dẫn và hạ tầng số thuộc nhóm lĩnh vực được ưu tiên đầu tư. Với vai trò cơ sở đào tạo và nghiên cứu trọng điểm thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ, Học viện xác định trách nhiệm góp phần hiện thực hóa chủ trương đó.

PGS.TS Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông phát biểu tại Hội thảo

Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cho biết suốt 60 năm qua, Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện đã đi cùng từng chặng phát triển của ngành, từ những nghiên cứu đầu tiên về thông tin liên lạc trong điều kiện hết sức khó khăn, qua công cuộc số hóa và hiện đại hóa mạng lưới, cho tới giai đoạn nghiên cứu và làm chủ các công nghệ mới hiện nay.

Phiên toàn thể của Hội thảo dành cho báo cáo về chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo, cùng các báo cáo mời về AI tại biên trên thiết bị đầu cuối vệ tinh, AI cho mạng di động thế hệ tiếp theo, AI trong thiết kế vi mạch truyền thông và AI trong vận hành viễn thông. Ban tổ chức kỳ vọng Hội thảo trở thành tiền đề cho các nhóm nghiên cứu chung, cho những đề tài và dự án cụ thể giữa nhà trường với doanh nghiệp, qua đó đào tạo nhân lực chất lượng cao cho ngành điện tử viễn thông và bán dẫn.

Mạng 6G Việt Nam và vai trò mới của AI trong viễn thông

Ông Hoàng Ngọc Thức, đại diện Qualcomm Việt Nam, mang đến hội thảo góc nhìn từ phía nhà sản xuất chip, với yêu cầu về hiệu năng xử lý và mức tiêu thụ năng lượng luôn giữ vai trò quan trọng trong quá trình phát triển công nghệ. Qualcomm tập trung phát triển các dòng chip cho thiết bị di động với khả năng xử lý cao và tiết kiệm năng lượng, đồng thời những năm gần đây mở rộng sang phát triển phần mềm AI chạy trên chip và các sản phẩm ứng dụng AI.

Ông Hoàng Ngọc Thức, đại diện Qualcomm Việt Nam chia sẻ tại Hội thảo

Theo lộ trình chuẩn hóa mà 3GPP cùng các tổ chức quốc tế đang xây dựng, mạng 6G thương mại dự kiến xuất hiện vào năm 2029 rồi lan rộng toàn cầu. Điểm đặc biệt của thế hệ mạng mới nằm ở chỗ AI trở thành một loại người dùng mới, hiện diện cả trên thiết bị đầu cuối lẫn bên trong hạ tầng mạng. Vì vậy kiến trúc 6G được thiết kế theo hướng lai ghép, đặt AI trên thiết bị, trên các phần tử mạng và tại trung tâm dữ liệu. Quan hệ giữa hai bên mang tính hai chiều, khi AI giúp mạng vận hành tốt hơn, còn mạng cung cấp năng lực tính toán, kết nối dữ liệu và ngữ cảnh cho chính các ứng dụng AI. Doanh nghiệp nào tham gia sớm vào các nhóm chuẩn hóa sẽ giành lợi thế trong hệ sinh thái sau đó.

Trả lời câu hỏi của đại biểu về việc người dùng có phải thay thiết bị hay không, ông Thức khẳng định các thiết bị đầu cuối hiện nay đã hỗ trợ AI ngay trên máy, tiêu biểu là những tính năng xử lý ảnh quen thuộc trên điện thoại, nên yếu tố quyền riêng tư được bảo đảm nhờ dữ liệu xử lý tại chỗ. Trong tương lai, AI trên thiết bị sẽ phối hợp với AI trên mạng lưới, chẳng hạn khi máy phát hiện sóng yếu thì tự động báo lên mạng để hệ thống điều chỉnh kết nối và tần số nhằm giữ trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

Phần trình bày dành nhiều thời lượng cho kiến trúc quản trị mạng tự động dựa trên agent, được tổ chức thành nhiều lớp với chức năng riêng nhưng liên kết trong một quy trình vận hành thống nhất. Ở lớp dưới cùng là các hệ thống mạng truyền thống, gồm mạng truy nhập vô tuyến, hệ thống vận hành khai thác và các giao diện độc quyền của từng nhà cung cấp. Lớp dữ liệu nằm phía trên có nhiệm vụ thu thập và chuẩn hóa thông tin về cấu hình, hiệu năng, cấu trúc mạng và trải nghiệm người dùng, tạo nguồn dữ liệu đầu vào cho các ứng dụng và agent. Tiếp đến là lớp ứng dụng do nhà mạng, bên thứ ba hoặc chính các nhà sản xuất chip phát triển để phục vụ những bài toán vận hành cụ thể. Trên cùng là lớp agent, nơi các agent có thể phối hợp với nhau, kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với các công cụ và kỹ năng chuyên biệt để phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện tác vụ theo thời gian thực.

Giữ vai trò kết nối trong toàn bộ kiến trúc là lớp MCP cùng cơ chế agent trao đổi với agent, cung cấp một chuẩn giao tiếp chung để các agent, ứng dụng và dịch vụ có thể kết nối, trao đổi thông tin và phối hợp thực hiện nhiệm vụ thay vì hoạt động như những hệ thống độc lập.

Lớp MCP gồm ba nhóm thành phần chính gồm công cụ để thực hiện các tác vụ cụ thể, tài nguyên cung cấp dữ liệu và bối cảnh cần thiết, và siêu dữ liệu mô tả cách sử dụng công cụ, điều kiện đầu vào cũng như những cảnh báo cần lưu ý trong quá trình vận hành. Cấu trúc này giúp AI hiểu đầy đủ hơn ngữ cảnh của mạng viễn thông, từ các chỉ số hiệu năng, cảnh báo đến quy trình vận hành, qua đó đưa ra quyết định phù hợp với từng tình huống thay vì chỉ xử lý dữ liệu một cách đơn thuần. Đồng thời, việc chuẩn hóa cách các thành phần kết nối và trao đổi thông tin cũng giúp nhà mạng dễ dàng nâng cấp hoặc thay đổi từng hệ thống mà không gây xáo trộn lớn đến toàn bộ kiến trúc.

Đại diện Qualcomm Việt Nam đưa ra một bài toán thực tế trong vận hành mạng, trong đó kỹ sư theo mô hình truyền thống phải liên tục theo dõi số liệu, phát hiện dấu hiệu bất thường, phân tích nguyên nhân và lựa chọn phương án xử lý dựa nhiều vào kinh nghiệm cá nhân cũng như khả năng của các công cụ sẵn có, khiến quá trình từ phát hiện đến khắc phục sự cố mất nhiều thời gian, trong khi cơ chế agent cho phép hệ thống tự động giám sát mạng, tiếp nhận mục tiêu do người vận hành đưa ra bằng ngôn ngữ tự nhiên, phân tích trạng thái mạng và chủ động xác định phương án xử lý phù hợp.

Chẳng hạn, khi người vận hành yêu cầu giảm mức tiêu thụ năng lượng trong một khung giờ nhất định nhưng vẫn bảo đảm vùng phủ và chất lượng dịch vụ, agent có thể chuyển yêu cầu thành kế hoạch hành động, xác định phạm vi tác động, đối chiếu với các điều kiện và chính sách vận hành, sau đó đề xuất điều chỉnh cấu hình, thay đổi góc mở anten hoặc thời gian hoạt động của trạm. Với những tác vụ có mức độ rủi ro cao, hệ thống vẫn giữ cơ chế kiểm soát của con người và yêu cầu người vận hành phê duyệt trước khi thực hiện.

Quy trình vận hành theo agent được triển khai qua ba giai đoạn, bắt đầu từ quan sát trạng thái mạng và phát hiện các sự kiện bất thường, tiếp đến dự báo tác động của từng phương án thay đổi, trước khi suy luận và lựa chọn phương án tối ưu dựa trên mục tiêu được ưu tiên, chẳng hạn bảo đảm vùng phủ hoặc giảm mức tiêu thụ năng lượng. Đại diện Qualcomm Việt Nam đưa ra ví dụ về một cụm trạm có trải nghiệm người dùng suy giảm do mật độ thuê bao tăng cao. Hệ thống sau đó phân tích mức độ ảnh hưởng tới các khu vực lân cận, xác định nguyên nhân có thể lan rộng qua mạng và suy luận phương án phân bổ lại lưu lượng giữa các trạm trước khi thực hiện thay đổi. Sau đó, agent tiếp tục đánh giá trạng thái mạng để xác định hiệu quả của phương án vừa triển khai.

Thang đo mức độ tự động hóa mạng được chia thành năm bậc. Theo đánh giá được nêu tại hội thảo, mạng viễn thông ở những thị trường như Việt Nam hiện mới ở quanh mức hai, khi hệ thống có thể tự động thực hiện các tác vụ lặp lại và hỗ trợ kiểm tra, xử lý, nhưng con người vẫn phải tham gia vào nhiều khâu. Từ mức ba đến mức năm, vai trò của con người giảm dần khi hệ thống có thể tự đưa ra quyết định và thực hiện ngày càng nhiều tác vụ, tiến tới mức mạng có thể vận hành gần như hoàn toàn tự động.

Khát vọng 6G và cách thức tiếp cận công nghệ 6G

Thách thức lớn với các nhà mạng là hạ tầng viễn thông hiện gồm nhiều chủng loại thiết bị của nhiều nhà cung cấp, sử dụng các phiên bản phần mềm khác nhau. Nếu mỗi nhà cung cấp triển khai một giải pháp tự động hóa riêng, nhà mạng sẽ phải đầu tư nhiều hệ thống, đồng thời phát sinh thêm chi phí tích hợp và vận hành. Hướng xử lý được Qualcomm giới thiệu là xây dựng một nền tảng tự động hóa dùng chung, kết hợp các bộ chuyển đổi và lớp trừu tượng hóa để AI có thể làm việc với thiết bị từ nhiều nhà cung cấp khác nhau. Cách tiếp cận này giúp giảm chi phí tích hợp và cho phép nhà mạng triển khai tự động hóa theo từng giai đoạn thay vì phải đầu tư toàn bộ ngay từ đầu.

Đối với mô hình AI phục vụ phân tích và vận hành mạng, Qualcomm đưa ra hai hướng triển khai. Nhà mạng có thể sử dụng mô hình do Qualcomm huấn luyện dựa trên kinh nghiệm triển khai tại nhiều thị trường, hoặc sử dụng các giao diện chuẩn để đưa dữ liệu riêng của mình vào quá trình huấn luyện và xây dựng mô hình phù hợp với đặc thù mạng lưới. Trong trường hợp cần thiết, nhà mạng cũng có thể cung cấp dữ liệu cho nhà cung cấp để thực hiện quá trình huấn luyện, thay vì phải tự xây dựng toàn bộ năng lực AI từ đầu.