Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, AI và IoT đang trở thành hai trụ cột công nghệ then chốt. Cặp đôi này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất mà còn mở ra những ứng dụng đột phá, từ thành phố thông minh, y tế, nông nghiệp cho đến công nghiệp và bán lẻ. Vậy chúng đang kết hợp với nhau như thế nào? Bằng cách nào? Xu hướng phát triển trong tương lai ra sao?
Đọc bài viết để hiểu rõ hơn:
- AI là gì? Mối liên hệ giữa AI và IoT
- AI được sử dụng như thế nào trong IoT?
- Lợi ích và thách thức khi kết hợp giữa AI và IoT
- Xu hướng tương lai giữa AI và IoT
AI là gì? Mối liên hệ giữa AI và IoT
AI là gì? IoT là gì?
AI là từ viết tắt của Artificial Intelligence, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo. Đây là một nhánh của khoa học máy tính, nghiên cứu cách tạo ra những hệ thống hoặc chương trình có khả năng “suy nghĩ”, “học hỏi” và “giải quyết vấn đề” như một con người, hoặc có thể tốt hơn con người trong một số lĩnh vực. Ví dụ phổ biến về AI là Siri – Trợ lý ảo của iPhone, Samsung Bixby – Trợ lý ảo của Samsung hay Meta AI – Trợ lý ảo của Facebook,…
Đọc thêm:Trí tuệ nhân tạo là gì và đang thay đổi cuộc sống con người ra sao?
IoT là từ viết tắt của Internet of Things, hay còn gọi là internet vạn vật. Đây là một mạng lưới kết nối các đối tượng được tích hợp linh kiện điện tử bên trong (thiết bị điện toán, máy móc cơ khí, kỹ thuật số,…) với internet để chúng có thể trao đổi dữ liệu và tương tác với nhau hoặc với môi trường xung quanh mà không cần tác động trực tiếp từ con người hoặc máy tính. Ví dụ như đèn, máy lạnh, camera, máy giặt,… có thể điều khiển từ xa qua smartphone.
Đọc thêm: IoT là gì? Những ứng dụng của IoT trong thời đại 4.0
Mối liên hệ giữa AI và IoT
AI và IoT có mối liên kết chặt chẽ, bởi chúng phối hợp với nhau để tạo ra những hệ thống thông minh và kết nối mạnh mẽ hơn.
Các thiết bị IoT liên tục thu thập và gửi dữ liệu, trong khi AI có nhiệm vụ phân tích lượng dữ liệu đó để đưa ra quyết định hoặc tự động điều khiển lại chính các thiết bị IoT. Quá trình này tạo nên một vòng lặp phản hồi (feedback loop), giúp hệ thống không ngừng học hỏi, thích nghi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Nhờ vào sự kết hợp giữa AI và IoT, con người có thể xây dựng những hệ thống ngày càng thông minh hơn, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống và thúc đẩy sự phát triển trong nhiều lĩnh vực.
AI được sử dụng như thế nào trong IoT?
Trong hệ sinh thái IoT, AI có thể được khai thác theo nhiều cách khác nhau, cũng như giúp các ứng dụng IoT trở nên thông minh, hoạt động hiệu quả hơn. Dưới đây là một số cách sử dụng AI phổ biến trong IoT.
Học máy (Machine Learning) để tối ưu hoá
Trong hệ sinh thái IoT, AI – đặc biệt là công nghệ học máy có khả năng học hỏi các hành vi và mô hình từ dữ liệu mà nó thu thập được thông qua giám sát các hệ thống trực tiếp hoặc phản ứng của con người, từ đó tự động đưa ra quyết định chính xác và linh hoạt hơn.
Ví dụ: Trong môi trường nhà kho, AI có thể học được khi nào tài xế và công nhân cần ánh sáng mạnh hơn và tự động điều chỉnh hệ thống chiếu sáng sao cho phù hợp.
Ngoài ra, các mô hình học máy có thể được huấn luyện dựa trên dữ liệu lịch sử từ thiết bị IoT để tối ưu hóa nhiều khác nhau.
Ví dụ:
- Trong nông nghiệp, AI có thể dự đoán thời điểm thích hợp để gieo trồng hoặc lập lịch tưới tiêu tối ưu dựa trên dữ liệu thời tiết và độ ẩm của đất.
- Trong các tòa nhà thông minh, AI có thể điều chỉnh hệ thống thông gió, sưởi ấm và điều hòa không khí dựa trên thói quen sử dụng của con người và điều kiện thời tiết.
Phân tích dữ liệu và thông tin chi tiết dự đoán
Các thiết bị IoT không ngừng thu thập dữ liệu từ cảm biến và môi trường, tạo ra một kho thông tin khổng lồ. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ, AI có thể khai thác triệt để nguồn dữ liệu này theo thời gian thực, từ đó trích xuất những thông tin có giá trị, phát hiện các mẫu ẩn và đưa ra dự đoán chính xác.
Ví dụ:
- Trong lĩnh vực công nghiệp, AI có thể phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán nguy cơ hỏng hóc, hỗ trợ bảo trì chủ động trước khi sự cố xảy ra.
- Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI có thể xử lý dữ liệu từ thiết bị đeo, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa cho bệnh nhân.
Bên cạnh đó, AI còn mở rộng khả năng thông qua một nhánh đặc biệt là Generative AI. Công nghệ này cho phép xây dựng các kho tri thức dựa trên dữ liệu quy mô lớn, hỗ trợ phân tích dữ liệu, lập kế hoạch, kịch bản giả lập (như lỗi thiết bị, điều kiện môi trường khắc nghiệt) để thử nghiệm hiệu suất của mạng IoT mà không cần triển khai thực tế.
Tự động hóa và kiểm soát
Tùy vào tính chất của ứng dụng, AI có thể được triển khai linh hoạt từ mô hình điều khiển đơn giản dựa trên quy tắc, cho đến hệ thống ra quyết định phức tạp dựa trên phân tích dữ liệu cảm biến.
Với các hệ thống AI dựa trên quy tắc, các quy tắc hoặc chính sách được lập trình sẵn sẽ điều khiển thiết bị dựa vào các điều kiện xác định trước.
Ví dụ, một hệ thống AI có thể được thiết lập để bật đèn khi phát hiện công tắc kích hoạt, mà không cần đến việc phân tích dữ liệu phức tạp hay ra quyết định thời gian thực.
Trong những tình huống phức tạp, AI có thể xử lý dữ liệu từ các cảm biến theo thời gian thực và đưa ra quyết định một cách linh hoạt.
Ví dụ, trong xe tự hành, thuật toán AI xử lý dữ liệu từ các cảm biến như lidar (đo khoảng cách bằng laser) và camera để ra quyết định lái xe chính xác trong thời gian thực. Tương tự, trong nhà thông minh, AI có thể điều khiển các thiết bị như bộ điều chỉnh nhiệt độ, hệ thống chiếu sáng và hệ thống an ninh dựa trên thông tin đầu vào từ cảm biến và sở thích của người dùng.
Cá nhân hoá trải nghiệm
AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phản hồi và thích nghi của các hệ thống IoT thông qua hai phương pháp chính: suy luận và cá nhân hóa.
Với AI suy luận, hệ thống có thể sử dụng thông tin thu thập được từ các thiết bị IoT kết hợp với các quy tắc suy luận để phân tích tình huống và tạo ra phản hồi phù hợp cho các tác nhân kích hoạt.
Ví dụ, một hệ thống AI có thể xác định nhu cầu tăng cường ánh sáng dựa trên các yếu tố như số lượng công nhân trong khu vực hoặc các yêu cầu công việc cụ thể, từ đó tự động điều chỉnh hệ thống chiếu sáng.
Ngoài ra, AI cá nhân hóa giúp hệ thống IoT có thể điều chỉnh dịch vụ và khuyến nghị theo sở thích và hành vi riêng của từng người dùng.
Ví dụ: Trong hệ thống IoT như nhà thông minh, AI có thể tạo lịch trình ánh sáng hoặc nhạc nền phù hợp với thói quen của người dùng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của AI có thể được tích hợp vào các thiết bị IoT, cho phép người dùng ra lệnh bằng giọng nói và giao tiếp với hệ thống một cách tự nhiên, giống như trò chuyện với con người. Nhờ vào NLP, các thiết bị IoT có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu bằng ngôn ngữ hàng ngày, giúp nâng cao trải nghiệm tương tác.
Ví dụ điển hình là các trợ lý ảo như Google Assistant và Amazon Alexa. Những nền tảng này sử dụng NLP để tiếp nhận và hiểu lệnh thoại từ người dùng, từ đó điều khiển các thiết bị IoT như đèn chiếu sáng, bộ điều chỉnh nhiệt độ, hệ thống an ninh hoặc trả lời các truy vấn theo yêu cầu.
Phát hiện bất thường và tăng cường bảo mật trong IoT
AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường bảo mật cho các hệ thống IoT thông qua khả năng phát hiện sớm các hoạt động đáng ngờ và mối đe dọa tiềm ẩn. Bằng cách liên tục giám sát và phân tích dữ liệu, AI có thể nhanh chóng phát hiện những hành vi bất thường trong mạng hoặc trên thiết bị IoT và kịp thời đưa ra cảnh báo, giúp ngăn chặn sự cố trước khi chúng gây ra thiệt hại.
Ngoài ra, IoT có thể mô phỏng các cuộc tấn công mạng (như DDoS) để nhận diện lỗ hổng bảo mật.
Phân tích hình ảnh và video trong IoT
Trong các ứng dụng IoT có liên quan đến camera và dữ liệu video, AI đóng vai trò phân tích và xử lý hình ảnh để phát hiện, đánh giá và đưa ra quyết định.
Cụ thể, AI có thể phân tích luồng video từ các camera an ninh để nhận diện hành vi xâm nhập hoặc phát hiện những hoạt động bất thường một cách nhanh chóng và chính xác. Ngoài ra, trong lĩnh vực y tế, AI còn có thể xử lý hình ảnh thu thập từ các thiết bị y tế để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoán, góp phần nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe.
Điện toán biên (Edge Computing)
Các mô hình AI có thể được triển khai trực tiếp tại rìa mạng (Edge) trong hệ thống IoT, giúp xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định ngay tại thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể độ trễ và tiết kiệm băng thông, nhờ vào việc chỉ truyền những thông tin thực sự quan trọng lên đám mây.
Ví dụ, các mô hình AI chạy tại biên có thể lọc và phân tích dữ liệu cảm biến ngay tại thiết bị, từ đó chỉ gửi những kết quả có giá trị hoặc cảnh báo cần thiết lên hệ thống trung tâm để xử lý tiếp. Điều này không chỉ tối ưu hóa hiệu suất vận hành mà còn nâng cao khả năng phản hồi theo thời gian thực.
Có thể thấy, AI và IoT có mối liên hệ đắc lực, hỗ trợ nhau cùng phát triển tốt hơn. Chính sự kết hợp này đã dẫn đến sự ra đời của một khái niệm mới đầy tiềm năng: AIoT – Trí tuệ nhân tạo vạn vật.
Trong đó:
- AI là “bộ não”, tập trung vào phân tích, học hỏi và ra quyết định. Nó cần dữ liệu từ các nguồn như IoT để hoạt động hiệu quả, với chi phí cao và khả năng mở rộng linh hoạt.
- IoT là “giác quan”, thu thập dữ liệu từ thế giới vật lý, kết nối thiết bị nhưng thiếu khả năng phân tích nếu không có AI. Chi phí đa dạng, phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng.
AIoT không chỉ giúp hệ thống trở nên linh hoạt và tự động hơn, mà còn mở ra khả năng dự đoán, tối ưu hóa và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên nhiều lĩnh vực như công nghiệp, y tế, giao thông và đô thị thông minh.
Lợi ích và thách thức khi kết hợp giữa AI và IoT
Lợi ích khi kết hợp AI trong các thiết bị IoT
- Giúp các thiết bị IoT trở nên thông minh hơn nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn, phát hiện mẫu ẩn, ra quyết định theo thời gian thực.
- Giúp các thiết bị IoT hoạt động nhanh hơn và tự động hơn nhờ khả năng tối ưu hóa hoạt động, bảo trì dự đoán, tiết kiệm năng lượng.
- Tăng độ cá nhân hóa các thiết bị IoT theo từng nhu cầu người dùng. Đồng thời nâng cao khả năng bảo mật bằng bảo vệ an ninh mạng chủ động.
- Góp phần định hình tương lai của mọi lĩnh vực: Công nghiệp, Logictics, Chăm sóc sức khỏe, Quản lý năng lượng,…
Thách thức khi kết hợp AI và IoT
Mặc dù có tiềm năng to lớn, nhưng việc ứng dụng AIoT cũng đi kèm những thách thức đáng kể.
- Rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư: Sự trao đổi dữ liệu khổng lồ giữa các thiết bị kết nối khiến AIoT trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các cuộc tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu. Việc bảo vệ thông tin nhạy cảm đòi hỏi các biện pháp mã hóa và xác thực mạnh mẽ.
- Thiếu tiêu chuẩn chung và khó khăn trong việc tích hợp hệ thống: Các thiết bị AIoT thường sử dụng giao thức và nền tảng khác nhau, gây ra nhiều rào cản trong việc kết nối và vận hành đồng bộ. Điều này làm giảm hiệu quả, tăng chi phí và tiềm ẩn lỗ hổng bảo mật.
- Vấn đề đạo đức và thiên vị của thuật toán AI: Thuật toán AI có thể tiếp thu các thông tin thiên lệch từ dữ liệu được cung cấp, từ đó dẫn đến quyết định thiếu công bằng. Ngoài ra, AI còn có thể lạm dụng hoặc tái thông tin nhạy cảm gây ra những sai lệch.
- Hạn chế về hạ tầng và tài nguyên tính toán: AIoT đòi hỏi hạ tầng mạng mạnh, kết nối tốc độ cao và khả năng tính toán tiên tiến để xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Khi hạ tầng không đáp ứng, hiệu suất và tính ứng dụng của AIoT sẽ bị giới hạn đáng kể.
- Rào cản về quy định và tuân thủ pháp lý: AIoT thường hoạt động trong những ngành nghề chịu sự quản lý nghiêm ngặt về dữ liệu và quyền riêng tư. Do đó khi triển khai AIoT, các doanh nghiệp có thể phải thay đổi liên tục theo luật pháp để đảm bảo triển khai AIoT một cách hợp pháp.
Các xu hướng tương lai của AI và IoT
Năm 2025 đánh dấu sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT), đặc biệt trong việc xây dựng và vận hành các thành phố thông minh. Sự kết hợp giữa AI và IoT đang tạo ra những bước tiến vượt bậc trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống đô thị, từ giao thông, an ninh đến quản lý năng lượng.
Sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường IoT
Sự gia tăng này được thúc đẩy bởi nhu cầu tích hợp các thiết bị thông minh trong mọi lĩnh vực, từ công nghiệp đến đời sống hàng ngày.
AI nâng cao hiệu quả quản lý đô thị
AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu từ các cảm biến IoT, giúp các thành phố dự đoán và giải quyết các vấn đề như tắc nghẽn giao thông, ô nhiễm môi trường và an ninh công cộng. Việc áp dụng AI trong quản lý đô thị không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn giảm thiểu chi phí vận hành.
Sự phát triển của 5G và mạng riêng tư
Sự triển khai rộng rãi của mạng 5G và các mạng riêng tư giúp tăng cường khả năng kết nối và truyền tải dữ liệu giữa các thiết bị IoT, đồng thời hỗ trợ AI xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác hơn.
Tập trung vào bảo mật và quyền riêng tư
Với sự gia tăng của các thiết bị kết nối, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư trở nên cấp thiết. Các giải pháp AI đang được phát triển để giám sát và bảo vệ dữ liệu, đảm bảo an toàn cho người dùng và hệ thống.
AI và IoT trong lĩnh vực y tế và giáo dục
AI và IoT đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế, giúp theo dõi sức khỏe bệnh nhân từ xa và hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Trong giáo dục, các công nghệ này hỗ trợ tạo ra môi trường học tập thông minh, cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho từng học sinh.
Các câu hỏi thường gặp về AI và IoT
AI có gì khác so với IoT?
| Tiêu chí | IoT | AI |
| Kiểu kết nối | Một tập hợp các thiết bị được kết nối với nhau qua mạng | Máy móc hoạt động độc lập, không nhất thiết phải kết nối với thiết bị khác |
| Điện toán đám mây | Sử dụng đám mây để lưu trữ & phân tích dữ liệu từ thiết bị IoT | Khả năng tích hợp rất mạnh – giúp máy móc có thể suy nghĩ, hành động và học hỏi từ các tình huống do con người tạo ra |
| Năng lực | Khả năng của thiết bị được xác định trước | Khả năng của máy móc khó có thể dự đoán trước |
| Nhu cầu hướng dẫn | Cần con người cài đặt, cấu hình và bảo trì thiết bị. Tự động hóa thấp hơn nếu không tích hợp AI. | Cần con người thiết kế, huấn luyện và giám sát mô hình. Sau khi triển khai, có thể tự động hóa cao, giảm sự can thiệp. |
| Học hỏi từ dữ liệu | Không có khả năng học hỏi, chỉ thu thập và truyền dữ liệu. | Hệ thống học hỏi từ sai sót hoặc hoạt động nền và liên tục cải thiện để nâng cao hiệu suất |
| Mức độ phụ thuộc | IoT không thể hoạt động hiệu quả nếu thiếu AI | AI không phụ thuộc vào IoT |
| Chi phí | Chi phí đa dạng, từ thấp (cảm biến đơn giản) đến cao (hệ thống IoT phức tạp). Bảo trì và kết nối mạng cũng tốn kém. | Chi phí thường được tính toán dựa trên từng yêu cầu cụ thể |
| Ứng dụng | Ứng dụng trong các lĩnh vực như thiết bị đeo thông minh, thành phố thông minh, nhà thông minh, giám sát chất lượng nước,… | Ứng dụng trong chatbot, tuyển dụng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói, thị giác máy tính,… |
Ứng dụng của AI và IoT có mặt trong lĩnh vực nào?
Công nghệ AI và IoT đã và đang tạo ra những thay đổi lớn trong các lĩnh vực y tế, sản xuất, kiểm soát chất lượng, xây dựng thành phố thông minh, nông nghiệp thông minh, bán lẻ,… giúp nâng cao hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
Không có AI, IoT có thể hoạt động được không?
IoT hoàn toàn có thể hoạt động mà không cần AI, nhưng khi đó hiệu quả và giá trị ứng dụng sẽ không đạt mức tối ưu. IoT có thể thu thập và truyền dữ liệu, tuy nhiên, AI mang lại khả năng phân tích dữ liệu, rút trích thông tin giá trị, tối ưu hóa quy trình và tự động đưa ra quyết định, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và tiềm năng ứng dụng của IoT.
IoT có nằm trong AI không?
Không, dù AI và IoT có thể bổ trợ cho nhau và thường được sử dụng kết hợp trong nhiều ứng dụng, nhưng chúng là hai mảng riêng biệt. IoT có nhiệm vụ kết nối các thiết bị vật lý, trong khi AI mang lại khả năng mô phỏng trí tuệ con người cho máy móc.
Tổng kết
AI và IoT là một cặp đôi công nghệ bổ trợ lẫn nhau, tạo nên nền tảng vững chắc cho quá trình chuyển đổi số trong mọi lĩnh vực. Thông qua bài viết, hy vọng bạn đã có cái nhìn rõ hơn về mối liên hệ giữa AI và IoT, cách chúng phối hợp để tối ưu hóa quy trình vận hành, những lợi ích thiết thực cũng như các thách thức cần lưu ý khi triển khai.