Saigon AI Hub công bố một dự án thương mại hóa thành công
Saigon AI Hub (SAIH) và Quỹ Google AI Futures Fund vừa tổ chức SAIH: Applied AI Lab Demo Day 2026 - sự kiện nhìn lại hành trình 6 tháng của Khóa 1 - với phần trình diễn trực tiếp các nguyên mẫu AI nổi bật từ 6 nhóm nghiên cứu.
Khóa 1 của Saigon AI Hub – Applied AI Lab quy tụ gần 60 nhà nghiên cứu đến từ các trường đại học tại TP.HCM. 10 nhóm được tuyển chọn dựa trên năng lực nghiên cứu, tính ứng dụng thực tiễn và định hướng phát triển AI có trách nhiệm.
Trong 6 tháng qua, các nhóm vừa nâng cao chất lượng học thuật của nghiên cứu, vừa xây dựng và thử nghiệm nguyên mẫu. Họ được tiếp cận sớm các công nghệ AI mới nhất của Google, được hỗ trợ toàn diện về hạ tầng AI, mô hình AI, cùng hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn trực tiếp từ chuyên gia Google Labs, Google DeepMind và VNG trong suốt quá trình phát triển nghiên cứu và nguyên mẫu.
Các dự án trải rộng trên nhiều lĩnh vực, từ y tế (phòng chống ung thư), công nghệ tiếng Việt đến AI đa phương thức, thị giác máy tính. Bên cạnh tiến trình phát triển nguyên mẫu, các nhóm cũng đã ghi dấu ấn tại nhiều hội nghị và cuộc thi học thuật quốc tế ở Hoa Kỳ, Hà Lan, Thụy Điển, Úc, Ý và Trung Quốc.

Phát biểu tại sự kiện, ông Trương Minh Huy Vũ, Phó Chủ tịch UBND TP Hồ Chí Minh chúc mừng 10 nhóm nghiên cứu: “Hạt giống tốt cần được gieo vào đất tốt. Nếu Saigon AI Hub là những người làm vườn, thì thành phố xin nhận vai trò người làm đất, tạo môi trường và điều kiện thuận lợi để nhân tài AI phát huy năng lực, đưa những ý tưởng nghiên cứu vào thực tế và phát triển thành những doanh nghiệp công nghệ. Chẳng hạn, giải pháp phát hiện deepfake có thể ứng dụng ngay cho ngân hàng, định danh và bảo mật, khi TP Hồ Chí Minh đang thúc đẩy Trung tâm Tài chính quốc tế. Các giải pháp thực tế ảo có thể làm mới mô hình du lịch, văn hóa của thành phố. Tôi kỳ vọng từ những nhóm nghiên cứu như thế này sẽ xuất hiện thế hệ kỳ lân công nghệ tiếp theo, đủ năng lực gọi vốn, xây dựng thương hiệu và phát triển bài bản".
Tại Applied AI Lab Demo Day 2026, 10 nhóm nghiên cứu đã trình diễn các kết quả của mình, trong đó 6 nhóm được lựa chọn thuyết trình prototype trực tiếp. Đáng chú ý, trong Khóa 1 đã có một nhóm thương mại hóa thành công, khi chuyển hướng nghiên cứu từ tương tác người - robot (XR-MR) sang ứng dụng AI để tạo môi trường học điều khiển máy bay không người lái (drone), kết hợp thiết bị thật với hình ảnh mô phỏng.
Đánh giá về vai trò của Saigon AI Hub đối với các nhà nghiên cứu trẻ, PGS.TS Trần Minh Triết, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM cho biết: “Thông qua sự đồng hành giữa ĐHQG-HCM và VNG, Saigon AI Hub đã tạo dựng một môi trường nghiên cứu mở và mạng lưới kết nối chuyên môn về AI, qua đó giúp các nhà nghiên cứu trẻ phát triển tư duy khoa học, nâng cao năng lực nghiên cứu, thử nghiệm ứng dụng và hợp tác theo chuẩn quốc tế. Trong giai đoạn tiếp theo, hợp tác dài hạn giữa nhà trường, doanh nghiệp và các đối tác quốc tế như Google sẽ giúp các nhóm tiếp cận tốt hơn với hạ tầng tính toán, cố vấn chuyên môn và các đề bài thực tế, từ đó tiếp tục bồi dưỡng nhân tài và rút ngắn hành trình từ nghiên cứu đến ứng dụng".
Từ kinh nghiệm của Khóa 1, Saigon AI Hub đã chính thức khởi động Khóa 2 với định hướng và cách tiếp cận hoàn toàn mới: SAIH sẽ chủ động tìm kiếm, tiếp nhận và chọn lọc những đề bài thực tế có ý nghĩa. Sau đó, SAIH kết nối từng đề bài với các nhóm nghiên cứu có năng lực và chuyên môn phù hợp trên cả nước để cùng phát triển, thử nghiệm giải pháp. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra những giải pháp có khả năng thương mại hóa thành công.
"Đề bài cho AI không có địa giới hành chính. Đề bài phải đủ lớn, đủ thách thức để cả chuyên gia quốc tế cũng hào hứng cùng giải. TP Hồ Chí Minh đang xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung về đất đai, thuế, tài chính, và từ đó có thể đặt ra những đề bài cụ thể, như nhận diện nhu cầu đặc biệt của từng nhóm hành khách xe buýt để nâng chất lượng dịch vụ. Khi đã xác định đồng hành, thành phố phải hỗ trợ bằng nguồn lực thực tế và đề bài cụ thể. Sở Khoa học và Công nghệ cùng Ban quản lý Khu Công nghệ cao đã trình đề án phát triển các trung tâm dữ liệu AI để đồng hành cùng các nhóm nghiên cứu. Với đầu tư mạo hiểm, thành phố đang báo cáo Chính phủ cơ chế đối ứng 1:1, 1:2 hoặc 1:3 tùy vào mức độ ưu tiên của dự án. Cơ chế này chấp nhận tính chất rủi ro, mạo hiểm của đầu tư công nghệ nhưng Thành phố sẵn sàng đồng hành để cùng tạo ra sản phẩm", PCT UBND TP. Hồ Chí Minh Trương Minh Huy Vũ nhấn mạnh.
Theo cách tiếp cận mới, vai trò của SAIH sẽ chuyển từ mô hình hỗ trợ hoạt động nghiên cứu sang nền tảng kết nối giữa 3 yếu tố:
Đơn vị sở hữu đề bài: doanh nghiệp, cơ quan và tổ chức công đề xuất những đề bài thực tế, có ý nghĩa và giá trị xã hội cao nếu được giải quyết. Đây là mắt xích đặc biệt quan trọng, quyết định hướng đi và tính khả dụng của sản phẩm cuối.
Bên giải đề bài: Cộng đồng nhà nghiên cứu AI, nhóm nghiên cứu liên ngành có nền tảng khoa học và năng lực kỹ thuật phù hợp.
Các nguồn lực do SAIH và các đối tác cung cấp: bao gồm hạ tầng, mô hình, vốn và không gian làm việc; kết nối với mạng lưới nghiên cứu và chuyên gia quốc tế. SAIH cũng cung cấp các cơ chế, tư vấn để các giải pháp pilot thành công có thể trở thành sản phẩm thương mại.
Trong giai đoạn đầu, Khóa 2 sẽ tập trung vào bốn lĩnh vực đang có nhu cầu ưu tiên cao tại Việt Nam là sản xuất, nông nghiệp, biến đổi khí hậu và các bài toán có quy mô và tác động toàn quốc, do Bộ, Ngành, địa phương và cơ quan nhà nước đặt hàng.
Năm 2027 SAIH đặt mục tiêu lựa chọn được tối thiểu 10 dự án cho Khóa 2, trong đó có 6 dự án pilot thành công trong môi trường thực tế, 3 dự án thương mại hóa thành công và một start-up được thành lập. Song song đó, SAIH vẫn tiếp tục theo đuổi các công bố khoa học - nghiên cứu đạt chuẩn quốc tế.
Từ ngày 8/10/2026 đến cuối tháng 11/2026, SAIH chính thức kêu gọi các doanh nghiệp, cơ quan và tổ chức công đề xuất những đề bài thực tế trong bốn lĩnh vực ưu tiên và gửi về hòm thư [email protected].
Khóa 2 dự kiến sẽ chính thức kích hoạt nghiên cứu vào tháng 2/2027, bắt đầu hành trình nghiên cứu kéo dài 6 tháng của các bên tham gia.
End of content
Không có tin nào tiếp theo




