| Khởi động Cuộc thi Thiết kế Điện tử Việt Nam 2026 VEDC 2026 bùng nổ 270 đội thi, hơn 1.000 sinh viên so tài thiết kế điện tử AI IoT VEDC 2026: 31 đội thi xuất sắc tranh tài tại vòng bán kết toàn quốc |
Ngày 27/10/2026, Ban Tổ chức Cuộc thi Thiết kế Điện tử Việt Nam 2026 (VEDC 2026) công bố danh sách 10 đội thi vượt qua vòng bán kết, giành quyền tham dự vòng chung kết toàn quốc. Kết quả được xác định trên cơ sở chấm thi và biên bản họp thống nhất kết quả tuyển chọn ngày 26/10/2026, sau khi các vòng bán kết tại ba miền Bắc, Trung và Nam hoàn tất.
Nhìn vào danh sách 10 đề tài, có thể nhận ra xu hướng đưa trí tuệ nhân tạo vào phần cứng nhúng và các thiết bị kết nối, thay vì chỉ dừng ở việc ghép nối cảm biến hay lập trình vi điều khiển. AI tại biên đang trở thành hướng tiếp cận nổi bật của các đội thi trên hành trình chinh phục vòng chung kết VEDC 2026.
 |
| Đội S-ResTracking Đại học Phenikaa trình diễn thiết bị đeo AIoT cảnh báo khí độc tại VEDC 2026 |
Cơ cấu đội thi tại Vòng Chung kết VEDC 2026 khá cân đối, với bốn đội đến từ miền Nam, ba đội từ miền Bắc và ba đội từ miền Trung. Phía Bắc góp mặt Đại học Phenikaa với đội S-ResTracking (MB59), Học viện Kỹ thuật Quân sự với đội MTA MicroWings (MB46) và Học viện Kỹ thuật mật mã với đội KLM - KMA (MB43). Miền Trung có đại diện của Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng qua đội ECO UAV (MT12), Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt-Hàn, Đại học Đà Nẵng qua đội VKU_OnTheTop (MT6), cùng Trường Đại học Quy Nhơn qua đội QNU-AI (MT27).
Khu vực miền Nam đông đội nhất ở VEDC 2026, gồm đội MLIoT_RedgeSCUE (MN18) của Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, đội 31µF (MN42) của Trường Đại học FPT TP. Hồ Chí Minh, đội AD Connected - TTLab (MN16) của Trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh và đội ECOBOT (MN9) của liên trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật (UTE) với Đại học Khoa học Tự nhiên (HCMUS). Việc các học viện kỹ thuật, các đại học vùng lẫn những trường đại học tư thục cùng có mặt cho thấy sân chơi VEDC 2026 đã quy tụ nhiều mô hình đào tạo khác nhau, cùng tranh tài trên một mặt bằng tiêu chí chung.
| STT | Mã đội | Tên đội thi | Tên đề tài | Cơ sở đào tạo |
|---|---|---|---|---|
| I. MIỀN BẮC | ||||
| 1 | MB59 | S-ResTracking | Hệ thống AIoT theo dõi vị trí trong nhà và cảnh báo khí độc theo thời gian thực trong tình huống khẩn cấp sử dụng thiết bị đeo ứng dụng kỹ thuật Hybrid Learning và cảm biến tích hợp. | Đại học Phenikaa |
| 2 | MB46 | MTA MicroWings | EdgeAI-Rescue: Hệ thống cứu hộ cứu nạn thời gian thực tích hợp xử lý AI tại biên trên nền tảng KV260. | Học viện Kỹ thuật Quân sự |
| 3 | MB43 | KLM - KMA | Thiết kế hệ thống chống nghe lén ba lớp cho mạng truyền thông LoRa/IoT sử dụng phòng thủ thụ động, phòng thủ chủ động và mã hóa AES thích nghi bằng học tăng cường đa tác nhân. | Học viện Kỹ thuật mật mã |
| II. MIỀN TRUNG | ||||
| 4 | MT12 | ECO UAV | UAV Quan Trắc Môi Trường & Tuần Tra Thông Minh. | Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng |
| 5 | MT6 | VKU_OnTheTop | Hệ thống Phát hiện Xâm nhập Mạng Thời gian thực Tăng tốc bằng Phần cứng FPGA. | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt-Hàn, Đại học Đà Nẵng |
| 6 | MT27 | QNU-AI | RoadSense AIoT – Hệ thống nhúng tích hợp Camera, Edge-AI và đa cảm biến giám sát, định vị và cảnh báo hư hỏng mặt đường thời gian thực. | Trường Đại học Quy Nhơn |
| III. MIỀN NAM | ||||
| 7 | MN18 | MLIoT_RedgeSCUE | Phao cứu hộ tự hành tích hợp Edge AI phục vụ tìm kiếm nạn nhân sau lũ lụt. | Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh |
| 8 | MN42 | 31µF | EdgeFlow AI: Hệ thống điều khiển đèn giao thông phân tán ứng dụng AI nhúng, tối ưu hóa dòng chảy giao thông dựa trên mô hình mạng lưới đồ thị đường phố có biên trọng số. | Trường Đại học FPT TP. Hồ Chí Minh |
| 9 | MN16 | AD Connected - TTLab | Nghiên cứu và phát triển Hệ thống định vị trong nhà bằng Tag NFC-BLE không dùng pin. | Trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh |
| 10 | MN9 | ECOBOT | Hệ thống xe tự hành tích hợp xử lí và phân loại rác tại biên (Edge AI). | Liên trường Đại học Công Nghệ Kĩ Thuật (UTE) – Đại học Khoa Học Tự Nhiên (HCMUS) |
Danh sách 10 đội thi và đề tài vào Vòng Chung kết VEDC 2026. Nguồn BTC
AI tại biên là phương pháp xử lý dữ liệu bằng mô hình trí tuệ nhân tạo ngay trên thiết bị tại hiện trường, thay vì chuyển toàn bộ dữ liệu về máy chủ từ xa. Cách tiếp cận này giúp hệ thống phản hồi nhanh hơn và duy trì hoạt động ngay cả khi kết nối mạng không ổn định. Đây cũng là lý do 5 trong 10 đề tài vào chung kết VEDC 2026 lựa chọn AI tại biên hoặc AI nhúng làm hướng phát triển công nghệ chủ đạo.
Tại miền Bắc, đội MTA MicroWings của Học viện Kỹ thuật Quân sự phát triển EdgeAI-Rescue, hệ thống hỗ trợ cứu hộ, cứu nạn theo thời gian thực, tích hợp xử lý AI tại biên trên nền tảng KV260. Trong khi đó, tại miền Trung, đội QNU-AI của Trường Đại học Quy Nhơn xây dựng RoadSense AIoT, hệ thống nhúng kết hợp camera, AI tại biên và nhiều cảm biến để giám sát, xác định vị trí và cảnh báo hư hỏng mặt đường theo thời gian thực.
 |
| Đội MTA MicroWings nhận chứng nhận Vòng Bán kết VEDC 2026 với đề tài cứu hộ ứng dụng AI tại biên trên KV260 |
Ba đội đến từ khu vực phía Nam tiếp tục mở rộng danh sách đề tài ứng dụng AI tại biên tại VEDC 2026. Đội MLIoT_RedgeSCUE phát triển phao cứu hộ tự hành tích hợp AI tại biên để tìm kiếm nạn nhân sau lũ lụt. Đội ECOBOT xây dựng xe tự hành có khả năng xử lý và phân loại rác ngay trên thiết bị. Trong khi đó, đội 31µF giới thiệu EdgeFlow AI, hệ thống điều khiển đèn giao thông phân tán sử dụng AI nhúng để tối ưu hóa lưu lượng xe dựa trên mô hình đồ thị đường phố có trọng số.
Ngoài nhóm đề tài tập trung vào AI tại biên, trí tuệ nhân tạo còn được ứng dụng theo nhiều hướng khác. Đội S-ResTracking của Đại học Phenikaa phát triển hệ thống AIoT theo dõi vị trí trong nhà và cảnh báo khí độc theo thời gian thực trong tình huống khẩn cấp. Giải pháp sử dụng thiết bị đeo tích hợp cảm biến và áp dụng kỹ thuật học kết hợp (Hybrid Learning). Trong khi đó, đội KLM - KMA ứng dụng học tăng cường đa tác nhân vào cơ chế mã hóa AES thích nghi, hướng tới nâng cao khả năng bảo mật dữ liệu.
Nếu AI tại biên là công cụ công nghệ thì những vấn đề trong đời sống chính là đích đến của các đội thi VEDC 2026. Ba đề tài hướng đến cứu hộ và ứng phó tình huống khẩn cấp gồm hệ thống đeo theo dõi vị trí, cảnh báo khí độc của Đại học Phenikaa, EdgeAI-Rescue của Học viện Kỹ thuật Quân sự và phao cứu hộ sau lũ lụt của Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM. Các dự án cho thấy sự quan tâm của sinh viên kỹ thuật đến việc ứng dụng công nghệ để bảo vệ tính mạng con người.
 |
| Phao cứu hộ tự hành ứng dụng AI tại biên của đội MLIoT_RedgeSCUE lọt top 10 chung kết VEDC 2026 |
Ở lĩnh vực giao thông, một đội phát triển hệ thống giám sát hư hỏng mặt đường, trong khi đội khác ứng dụng AI nhúng để điều phối đèn tín hiệu. Với môi trường, đội ECO UAV xây dựng thiết bị bay không người lái (UAV) phục vụ quan trắc môi trường và tuần tra thông minh, còn đội ECOBOT phát triển xe tự hành có khả năng phân loại rác ngay trên thiết bị.
An toàn thông tin cũng là một hướng nghiên cứu nổi bật tại Vòng chung kết VEDC 2026. Đội KLM - KMA của Học viện Kỹ thuật mật mã phát triển hệ thống chống nghe lén ba lớp cho mạng truyền thông LoRa/IoT, kết hợp phòng thủ thụ động, phòng thủ chủ động và mã hóa AES thích nghi ứng dụng học tăng cường đa tác nhân. Trong khi đó, đội VKU_OnTheTop xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập mạng theo thời gian thực, sử dụng phần cứng FPGA để tăng tốc xử lý.
 |
| Mô hình hệ thống phát hiện xâm nhập mạng tăng tốc bằng FPGA của đội VKU_OnTheTop tại VEDC 2026 |
Định vị trong nhà cũng là hướng nghiên cứu được hai đội ở hai miền cùng theo đuổi, nhưng với cách tiếp cận khác nhau. Đội S-ResTracking tích hợp chức năng theo dõi vị trí vào thiết bị đeo phục vụ các tình huống khẩn cấp. Trong khi đó, đội AD Connected - TTLab của Trường Đại học Công nghệ thông tin phát triển hệ thống định vị trong nhà sử dụng thẻ NFC-BLE không cần pin.
Theo Ban Tổ chức VEDC 2026, Ban Giám khảo đánh giá các đề tài tại vòng bán kết dựa trên nhiều tiêu chí, gồm chất lượng mô hình, giải pháp phần cứng và phần mềm, khả năng trình diễn và thử nghiệm sản phẩm, tính ứng dụng, cùng năng lực thuyết trình và phản biện của các đội. Bộ tiêu chí này nhấn mạnh yêu cầu gắn ý tưởng với sản phẩm thực tế. Một đề tài dù có ý tưởng tốt cũng khó thuyết phục hội đồng nếu sản phẩm chưa vận hành được hoặc chưa chứng minh được khả năng ứng dụng.
Ban Tổ chức VEDC 2026 cho biết kết quả tuyển chọn phản ánh tinh thần sáng tạo, nỗ lực nghiên cứu và khả năng hiện thực hóa các giải pháp kỹ thuật của thí sinh trong lĩnh vực điện tử, hệ thống nhúng, trí tuệ nhân tạo và các công nghệ liên quan. Sau vòng bán kết, các đội cần tiếp tục hoàn thiện sản phẩm, chuẩn bị phương án trình diễn, thuyết trình và phản biện trước hội đồng giám khảo.
Đánh giá chất lượng 10 đề tài vào chung kết, TS. Trần Thế Sơn, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt - Hàn, Đại học Đà Nẵng, Phó Trưởng ban Tổ chức VEDC 2026, cho biết các đội đã bám sát chủ đề cuộc thi, lựa chọn những vấn đề có tính thời sự và hướng tới làm chủ công nghệ trong các lĩnh vực then chốt như thiết kế chip, điều khiển thiết bị bay không người lái (UAV) và trí tuệ nhân tạo. Theo ông, VEDC 2026 hướng tới mục tiêu tạo môi trường thực hành, nghiên cứu và phát triển năng lực cho sinh viên theo đuổi lĩnh vực điện tử cùng các công nghệ liên quan.
Thời gian, địa điểm, thể thức thi và yêu cầu kỹ thuật của Vòng Chung kết sẽ được Ban Tổ chức thông báo sau. Các đội trưởng cần thường xuyên kiểm tra email và theo dõi những kênh liên lạc chính thức của cuộc thi để cập nhật thông tin.
10 đề tài với những hướng tiếp cận khác nhau cùng hướng tới mục tiêu đưa công nghệ điện tử vào giải quyết các nhu cầu thực tế. Khi bước vào vòng chung kết VEDC 2026, các đội sẽ có cơ hội chứng minh khả năng vận hành và tính ứng dụng của sản phẩm, đặc biệt là những giải pháp AI tại biên do sinh viên Việt Nam phát triển. Kết quả cuối cùng sẽ phụ thuộc vào mức độ hoàn thiện của từng sản phẩm và khả năng hiện thực hóa ý tưởng trước hội đồng giám khảo.
