Thứ sáu, 05/05/2017 15:29 GMT+7

Việt Nam có thể ứng dụng IoT hơn các nước phát triển

Sáng 4/5/2017, tại khách sạn Daewoo (Hà Nội), Tiến sĩ Timothy Chou đã có buổi tọa đàm với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, các nhà quản lý về triển vọng ứng dụng IoT (Internet of Things) tại Việt Nam.

Sau bài thuyết trình về xu thế IoT đang diễn ra trên thế giới, T.S Chou đã dành nhiều thời gian cho việc trả lời các câu hỏi từ các đại biểu tham dự buổi tọa đàm.

Tiến sĩ Timothy Chou thuyết trình về xu thế IoT trên thế giới tại Hà Nội. Ảnh:B.M
 

Quan trọng nhất là ý tưởng
Một trong những vấn đề được nhiều người quan tâm là để triển khai IoT vào hoạt động sản xuất, kinh doanh thì có tốn nhiều chi phí không? Trả lời câu hỏi này, ông Chou cho rằng nguồn tài chính hay trang thiết bị là cần thiết, nhưng cốt lõi vẫn là việc xây dựng các hệ thống phần mềm để giải quyết được bài toán IoT. Và điều quan trọng nhất để xây dựng một hệ thống phần mềm chính là ý tưởng trong đầu các bạn, chứ không phải chi phí đầu tư hay máy móc. 

Một đại diện của Vingroup đặt câu hỏi: Chúng tôi cũng đã phát triển những giải pháp IoT tốt, nhưng sao không ứng dụng ra thực tế được? T.S Chou cho rằng đó là vì các giải pháp vẫn mới chỉ dừng ở mức độ nghiên cứu phát triển, chứ chưa hoàn thiện thành được dịch vụ. Ở Mỹ cũng vậy, các nhà sản xuất thiết bị nông nghiệp IoT chỉ muốn bán máy chứ không bán dịch vụ và giải pháp cho các nông trại, nên khó bán được máy ra thị trường. Nếu bạn tạo ra được sự khác biệt về dịch vụ thì sẽ có được nguồn doanh thu mới từ sản phẩm.

Có thể chia sẻ thành quả IoT hay không?

Ông Nguyễn Mạnh Hùng, Phó TGĐ MobiFone đặt câu hỏi: Nếu mỗi đơn vị đều tự phát triển phần mềm và giải pháp IoT của riêng mình thì sẽ có sự trùng lặp trong từng lĩnh vực, không kế thừa được thành quả của nhau. Nhưng nếu chia sẻ thì lại lo ngại vi phạm bản quyền, sao chép rồi bán dịch vụ rẻ hơn. Vậy làm thế nào để giải quyết vấn đề này?

T.S Timothy Chou cho rằng: Nếu chúng ta tạo nên được dịch vụ IoT tổng thể chứ không phải chỉ phần mềm, thì dù có sao chép được phần mềm cũng khó có thể cung cấp được giải pháp cạnh tranh. Tất nhiên, mỗi ngành nghề có tính đặc thù riêng và sẽ không thể chia sẻ dữ liệu trong một số trường hợp. Chẳng hạn như các hãng chế tạo robot cũng sẽ phải giữ riêng những dữ liệu về điều khiển và vận hành robot của mình. Hay các dữ liệu canh tác nông trại IoT của khách hàng tuy không quá bí mật, nhưng lại có thông tin GPS về các cánh đồng, có thể bị lợi dụng để các hãng đối thủ đến tiếp thị, chào mua sản phẩm rẻ hơn.

Một đại biểu trong lĩnh vực ngân hàng đặt câu hỏi: Ban lãnh đạo các ngân hàng làm nên thế nào để hiểu rõ IoT và cần gì để quản lý được, và nên bắt đầu ứng dụng IoT trong ngân hàng từ đâu?

T.S Chou cho rằng trong lĩnh vực ngân hàng có những đặc thù riêng, nhưng cũng giống như trong lĩnh vực bảo hiểm xe hơi, sẽ đều có những dữ liệu để giúp đánh giá. Chẳng hạn, các dữ liệu lái xe có thể cho biết chủ xe tham gia giao thông như thế nào, từ đó xác định được mức phí bảo hiểm cần tăng lên nếu chủ xe lái ẩu, và giảm xuống thấp nếu chủ xe lái cẩn thận.

“Với ngân hàng, việc ứng dụng IoT để thay đổi cách quản lý rủi ro, quản lý tài chính sẽ giúp tăng hiệu quả hoạt động lên. Khung IoT mà tôi đưa ra không chỉ dành cho lĩnh vực kỹ thuật, mà cả các ngành khác như ngân hàng cũng có thể áp dụng. Những người kinh doanh và kỹ thuật đều có thể có điểm chung với nhau, cùng suy nghĩ về các máy móc và quy trình một cách kỹ càng để có thể làm cho chúng vận hành hiệu quả hơn”, T.S Chou chia sẻ.

Buổi tọa đàm thu hút được rất nhiều đại biểu là các lãnh đạo doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức đến tham dự và đặt câu hỏi với Tiến sĩ Chou. Ảnh: B.M. 

Nên bắt đầu với từng loại máy móc cụ thể 

Nhiều câu hỏi khác tại buổi toạ đàm cũng tập trung vào vấn đề các nhà máy hay hệ thống sản xuất máy móc lớn muốn đầu tư về IoT thì nên bắt đầu từ đâu, và vì sao đầu tư vào IoT sẽ rẻ hơn đầu tư truyền thống? 

T.S Timothy Chou khuyến nghị việc triển khai IoT nên bắt đầu với từng loại máy móc cụ thể. Hãy bắt đầu từng thứ một, xây dựng tình huống kinh doanh với IoT, sau đó mới triển khai rộng dần ra. "Chẳng hạn, trong bệnh viện nhi tại Mỹ mà tôi được tìm hiểu, có thể có tới 67 loại máy móc khác nhau, nhưng chỉ có 8 máy được kết nối và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như máy phân tích máu. Họ ký hợp đồng với công ty bán máy phân tích máu và thấy thiết bị này có khả năng kết nối để truyền tải dữ liệu, nhưng cũng ko biết để làm gì. Kể cả bệnh viện nhi của Mỹ hiện tại cũng chưa biết kết nối đó dùng để làm gì. Tất cả mới đang chỉ bắt đầu."

Về việc vì sao đầu tư vào IoT lại rẻ hơn đầu tư truyền thống, T.S Chou lấy ví dụ: “Khi tôi cần thu thập 700 Terabyte dữ liệu trong thời gian dài, trước đây tôi cần mua ngay 3000 máy tính và nhiều đĩa cứng lưu trữ sẽ rất tốn kém. Nhưng ngày nay tôi có thể dùng cloud để lưu trữ theo nhu cầu, hôm nay cần công suất vài chục máy, mai vài trăm máy chứ không cần mua 3000 máy cùng lúc, giúp việc đầu tư được tiết kiệm và hiệu quả hơn.

Cần tìm ra mô hình ứng dụng IoT hiệu quả

Về câu hỏi liệu có nên thu thập tất cả các loại dữ liệu từ máy thu nhận được hay không, vì đó là lượng dữ liệu quá lớn để có thể xử lý, T.S Chou cho rằng có nhiều cách để tính toán và thu thập dữ liệu. Cần tính toán kỹ để xem việc thu thập tất cả dữ liệu có mất chi phí quá lớn hay không, năng lực các kết nối đủ đáp ứng hay thiếu. Dữ liệu sẽ được lưu theo nhiều hình thức, phân tán hay tập trung, để giảm chi phí lưu data, tăng tốc độ lưu dữ liệu. 

Chẳng hạn với các cảm biến tourbin gió, có thể chúng không phải gửi tất cả dữ liệu về trung tâm. Vấn đề là nên chọn dữ liệu nào để gửi, và đó là chính là quá trình lọc dữ liệu. Tuy nhiên trong giai đoạn đầu, chúng ta cần thu thập hết dữ liệu để dựa vào đó học được từ máy móc, sau đó mới tiến hành lọc dữ liệu, chọn loại dữ liệu cần.  

Điểm mấu chốt là các bạn cần tìm ra những mô hình ứng dụng IoT hiệu quả, tất cả đều mới đang ở giai đoạn sơ khai, và Việt Nam hoàn toàn có thể tìm ra những mô hình ứng dụng nhanh và hiệu quả hơn của thế giới”, tiến sĩ Chou nhấn mạnh. 
 

Tiến sĩ Chou và ông Võ Hồng Nam - Giám đốc công ty Hồng Nam - ký tặng vào cuốn sách CHÍNH XÁC được dịch ra tiếng Việt từ cuốn PRECISION do ông Chou là tác giả. Tại Việt Nam, Công ty Hồng Nam và Công ty Phinix Solutions đã có bản quyền xuất bản cuốn PRECSION bằng tiếng Việt với tựa đề: CHÍNH XÁC - Nguyên lý, Thực thi và Giải pháp cho Internet Vạn Vật. Ảnh:B.M.

Tự bổ sung năng lực để thích nghi với IoT

Một nữ đại biểu dự toạ đàm đặt câu hỏi: Nếu IoT ngày càng phát triển và dần thay thế con người trong công việc, vậy chúng ta cần làm gì để giải quyết vấn đề cho những người bị IoT cướp mất việc làm? 

Tiến sĩ Chou cho rằng điều này hiện đã và đang xảy ra trên thế giới. Không có cách nào khác, những người đó phải tự tìm cách thích nghi, nâng cao năng lực lao động của mình để tìm được công việc khác tốt hơn. Hiện trên thế giới cũng đã có những khái niệm về nghề nghiệp chỉ nên vận hành theo chu kỳ 10 năm, sau mỗi chu kỳ nên đổi sang một lĩnh vực mới để tăng khả năng sáng tạo. Tư duy chỉ cần tốt nghiệp trung học hoặc đại học là có thể làm mãi một công việc cả đời do vậy cũng không còn phù hợp. Mỗi người lao động cần học tập suốt đời để thích nghi với những yêu cầu công việc mới. 

"Vậy với các lãnh đạo doanh nghiệp, các nhà quản lý của Việt Nam cần làm gì để thích nghi với kỷ nguyên của IoT? ", ông Phi Anh, CEO của Finix Solutions tổng hợp từ các câu hỏi của khán giả dự toạ đàm gửi tới T.S Chou. 

"Tôi cho rằng không có cách nào khác, các lãnh đạo doanh nghiệp, tổ chức cần phải tự bổ sung cho mình kiến thức tổng quát về công nghệ, nhất là về lĩnh vực phần mềm. Bạn không thể chỉ tin tưởng và giao hết cho một giám đốc công nghệ (CTO) được. Cũng giống như học sinh phải học tiếng Anh hàng ngày để mai sau có thể đi du học nước ngoài hay tiếp cận tri thức của nhân loại qua Internet, các lãnh đạo cũng phải thích nghi với IoT bằng cách bổ sung kiến thức hàng ngày để hiểu rõ hoạt động thực tế trong hệ thống của mình", T.S Chou bình luận. 

Liên kết nguồn tin: http://vietnamnet.vn/vn/cong-nghe/ung-dung/viet-nam-co-the-ung-dung-iot-hon-cac-nuoc-phat-trien-371097.html

 

Nguồn: vietnamnet.vn

Lượt xem: 5603

Tìm theo ngày :

Đánh giá

(Di chuột vào ngôi sao để chọn điểm)