Đột phá khoa học, công nghệ viễn thám trước yêu cầu mới: Từ chương trình nghiên cứu đến năng lực công nghệ quốc gia

Một chương trình được đặt trong yêu cầu của một giai đoạn phát triển mới

Sự phát triển của khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo đang làm thay đổi sâu sắc phương thức quản lý và khai thác tài nguyên trên phạm vi toàn cầu. Đối với lĩnh vực viễn thám, sự thay đổi diễn ra đặc biệt nhanh khi công nghệ vệ tinh, cảm biến, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và các nền tảng địa không gian phát triển đồng thời. Dữ liệu quan sát Trái đất ngày nay không còn đơn thuần là những tấm ảnh phục vụ thành lập bản đồ; chúng đang trở thành nguồn dữ liệu đầu vào cho các mô hình phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.

Trong bối cảnh đó, yêu cầu phát triển khoa học, công nghệ lĩnh vực viễn thám của Việt Nam cũng đã chuyển sang một giai đoạn mới. Nếu giai đoạn trước tập trung nhiều vào xây dựng năng lực thu nhận, xử lý ảnh và phát triển các ứng dụng chuyên ngành, thì giai đoạn 2026–2030 phải hướng tới làm chủ công nghệ, xây dựng hạ tầng dữ liệu, phát triển các nền tảng dùng chung, kết hợp viễn thám với trí tuệ nhân tạo và đưa kết quả nghiên cứu vào vận hành thực tế.

Đó cũng chính là lý do Cục Viễn thám quốc gia xây dựng và trình Bộ Nông nghiệp và Môi trường Chương trình phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030. Theo Tờ trình, việc xây dựng Chương trình được thực hiện trên cơ sở Quyết định số 2570/QĐ-BNNMT ngày 03/7/2026 của Bộ Nông nghiệp và Môi trường ban hành Kế hoạch về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo 5 năm giai đoạn 2026–2030, trong đó Cục Viễn thám quốc gia được giao chủ trì xây dựng Chương trình.

Điểm đáng chú ý là Chương trình không được xây dựng theo cách tiếp cận đơn thuần từ phía cơ quan quản lý. Cục đã xây dựng hồ sơ gồm dự thảo Chương trình, thuyết minh, dự thảo Tờ trình và báo cáo mục tiêu, chỉ số, chỉ tiêu; đồng thời tổ chức các cuộc họp, hội thảo với các tổ chức, chuyên gia liên quan và lấy ý kiến các đơn vị thuộc Bộ. Trong quá trình này, Cục đã nhận được 19/28 công văn trả lời, trong đó 16 đơn vị có ý kiến đóng góp và 3 đơn vị hoàn toàn đồng ý với dự thảo. Những ý kiến tiếp nhận đã được nghiên cứu, tiếp thu để hoàn thiện hồ sơ trước khi trình Bộ xem xét.

Quá trình này cho thấy Chương trình không chỉ là một danh mục đề tài nghiên cứu, mà là kết quả của quá trình xác định nhu cầu, tham vấn và lựa chọn các hướng ưu tiên khoa học, công nghệ cho lĩnh vực viễn thám trong giai đoạn mới.

Từ những kết quả đã có đến yêu cầu phải tạo bước chuyển

Việc xây dựng Chương trình 2026–2030 cũng cần được nhìn nhận trong mối quan hệ với kết quả nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ của giai đoạn trước.

Giai đoạn 2020–2026, Cục Viễn thám quốc gia đã triển khai 25 đề tài cấp Bộ và 9 đề tài cấp cơ sở với tổng kinh phí khoảng 37 tỷ đồng. Các nhiệm vụ đã tạo ra nhiều kết quả về thuật toán xử lý ảnh, dữ liệu, phần mềm, quy trình công nghệ, đồng thời góp phần hình thành năng lực nghiên cứu, nâng cao chất lượng đội ngũ và hỗ trợ ứng dụng viễn thám trong quản lý tài nguyên, nông nghiệp, rừng, môi trường và phòng chống thiên tai.

Tuy nhiên, chính quá trình này cũng bộc lộ những khoảng trống cần được giải quyết trong giai đoạn tiếp theo. Đó là mức độ thương mại hóa và chuyển giao kết quả còn hạn chế; năng lực xử lý dữ liệu lớn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu; nhân lực chuyên sâu còn thiếu; hạ tầng tính toán và lưu trữ cần được nâng cấp; trong khi cơ chế theo dõi, đánh giá hiệu quả của kết quả nghiên cứu sau nghiệm thu chưa thực sự đầy đủ.

Đây là điểm có ý nghĩa quyết định trong việc đánh giá Chương trình mới. Một chương trình khoa học công nghệ không chỉ cần trả lời câu hỏi “nghiên cứu cái gì?”, mà phải trả lời được ba câu hỏi lớn hơn: “làm chủ công nghệ nào?”, “tạo ra năng lực gì?” và “kết quả được sử dụng ở đâu?”

Từ cách tiếp cận đó, Chương trình 2026–2030 đã có bước chuyển đáng kể. Hồ sơ không chỉ xác định các nhiệm vụ nghiên cứu, mà còn đưa ra yêu cầu về tiêu chuẩn, quy chuẩn, hạ tầng dữ liệu, thuật toán, nền tảng công nghệ, mô hình ứng dụng, đơn vị tiếp nhận, chuyển giao và thương mại hóa. Mục tiêu được đặt theo hướng tạo ra thông tin, dữ liệu gần thời gian thực và hệ thống cảnh báo tự động phục vụ quản lý nhà nước, phát triển kinh tế – xã hội, quốc phòng và an ninh.

Nghị quyết 57 tạo ra “đường chuẩn” mới cho phát triển viễn thám

Nếu Chương trình được xem là kế hoạch phát triển khoa học, công nghệ của lĩnh vực viễn thám, thì Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị chính là một trong những định hướng lớn nhất chi phối cách thức triển khai Chương trình trong giai đoạn tới.

Nghị quyết 57 xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá quan trọng hàng đầu, đồng thời nhấn mạnh thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược là những nội dung trọng tâm, cốt lõi. Nghị quyết cũng đặt yêu cầu từng bước tự chủ về công nghệ, nhanh chóng tiếp thu, hấp thụ, làm chủ và ứng dụng thành tựu khoa học, công nghệ tiên tiến của thế giới.

Những quan điểm này có sự tương thích rất rõ với định hướng của Chương trình viễn thám.

Trước hết, dữ liệu viễn thám phải được nhìn nhận như một tài sản dữ liệu chiến lược. Nghị quyết 57 đặt mục tiêu hoàn thành xây dựng, kết nối và chia sẻ đồng bộ các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu ngành và khai thác hiệu quả tài nguyên số, dữ liệu số. Đối với viễn thám, điều đó đồng nghĩa với việc không thể tiếp tục tổ chức dữ liệu theo những kho dữ liệu độc lập, thiếu chuẩn và khó tái sử dụng. Dữ liệu viễn thám cần trở thành một thành phần của hệ sinh thái dữ liệu ngành Nông nghiệp và Môi trường, có chuẩn dữ liệu, metadata, API, cơ chế chia sẻ, kiểm định chất lượng và quản trị quyền sử dụng.

Thứ hai, làm chủ công nghệ phải trở thành mục tiêu trung tâm. Chương trình đã tiếp cận theo ba mức: sử dụng công cụ, mô hình có sẵn; tích hợp và tinh chỉnh cho bài toán chuyên ngành; và nghiên cứu phát triển thuật toán, kiến trúc, mô hình hoặc công nghệ lõi mới. Đây là cách phân tầng cần thiết để tránh đồng nhất việc “sử dụng được công nghệ” với “làm chủ công nghệ”.

Thứ ba, hạ tầng tính toán và dữ liệu phải được xem là một phần của hạ tầng khoa học công nghệ. Khi AI và dữ liệu lớn trở thành công cụ cốt lõi của viễn thám, việc chỉ đầu tư cho đề tài mà không đầu tư đồng bộ cho dữ liệu, lưu trữ, tính toán và kết nối sẽ khó tạo ra năng lực bền vững.

Thứ tư, nghiên cứu phải gắn với bài toán thực tế và đơn vị sử dụng. Đây cũng là tinh thần của Nghị quyết 57 khi nhấn mạnh vai trò của Nhà nước trong dẫn dắt và tạo điều kiện, vai trò của nhà khoa học và doanh nghiệp trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo.

Vì vậy, yêu cầu đặt ra cho Chương trình không phải là chạy theo mọi công nghệ mới, mà là lựa chọn những công nghệ có khả năng giải quyết những “bài toán lớn” của ngành Nông nghiệp và Môi trường.

Thế giới đang chuyển sang một thế hệ viễn thám mới

Yêu cầu đổi mới của Chương trình còn xuất phát từ chính tốc độ phát triển của công nghệ viễn thám trên thế giới.

Trong một thời gian dài, xử lý ảnh viễn thám chủ yếu dựa trên các phương pháp xử lý ảnh và các thuật toán được thiết kế cho từng bài toán. Hiện nay, xu hướng đang chuyển mạnh sang GeoAI, mô hình nền tảng địa không gian và các mô hình nền tảng quan sát Trái đất.

Sự thay đổi này xuất phát từ thực tế dữ liệu quan sát Trái đất ngày càng đa dạng. Dữ liệu có thể đến từ vệ tinh quang học, hồng ngoại, radar, cảm biến trên không, UAV và các cảm biến mặt đất, với độ phân giải không gian, phổ và thời gian khác nhau. Các nghiên cứu gần đây cho thấy những mô hình nền tảng viễn thám đa phương thức đang được phát triển để khai thác đồng thời các loại dữ liệu này, qua đó có khả năng thích ứng với nhiều bài toán quan sát Trái đất khác nhau.

Đây là một bước thay đổi quan trọng về tư duy công nghệ. Thay vì xây dựng một mô hình AI riêng cho từng bài toán, xu hướng mới hướng tới các mô hình có khả năng học những đặc trưng địa không gian tổng quát, sau đó được tinh chỉnh cho từng lĩnh vực.

Một nghiên cứu công bố năm 2025 về mô hình SkySense++ cho thấy các mô hình nền tảng viễn thám đang hướng tới việc huấn luyện trên hàng chục triệu ảnh đa phương thức và tăng khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau với lượng dữ liệu gán nhãn chuyên biệt ít hơn.

Song song với đó, thế giới cũng đang đặt ra yêu cầu phát triển các mô hình địa không gian có trách nhiệm, tức không chỉ quan tâm đến độ chính xác mà còn đến hiệu quả tính toán, khả năng triển khai, tính minh bạch, an toàn dữ liệu và những tác động xã hội của việc sử dụng dữ liệu quan sát Trái đất độ phân giải cao.

Đối với Việt Nam, những xu hướng này đặt ra một câu hỏi quan trọng: chúng ta sẽ chỉ sử dụng các mô hình và nền tảng do thế giới phát triển, hay sẽ từng bước xây dựng được năng lực dữ liệu và mô hình phù hợp với điều kiện Việt Nam?

Chương trình 2026–2030 đã bắt đầu trả lời câu hỏi đó bằng việc đưa nghiên cứu và phát triển Geospatial Foundation Models vào danh mục nhiệm vụ, cùng với các hướng nghiên cứu về AI, dữ liệu lớn, PSInSAR, dữ liệu đa nguồn, Digital Twin và nền tảng xử lý dữ liệu viễn thám.

Điểm mới quan trọng: chuyển từ đề tài riêng lẻ sang nền tảng dùng chung

Một trong những điểm đáng ghi nhận nhất của Chương trình là đã bắt đầu thoát khỏi cách tiếp cận “mỗi ứng dụng một đề tài”.

Danh mục nhiệm vụ được tổ chức thành nhiều nhóm, từ hoàn thiện thể chế, phát triển công nghệ và đổi mới sáng tạo, công nghệ chiến lược, phát triển nhân lực đến hợp tác quốc tế. Trong nhóm công nghệ, các nhiệm vụ không chỉ tập trung vào ứng dụng chuyên ngành mà còn bao gồm công nghệ thu nhận, chuẩn dữ liệu, lưu trữ, quản trị, xử lý, phân tích, kết nối và chia sẻ dữ liệu.

Đặc biệt, Chương trình đặt ra yêu cầu phát triển các nền tảng công nghệ dùng chung có khả năng kết nối, chia sẻ, tái sử dụng và mở rộng cho nhiều lĩnh vực. Đây là hướng đi có ý nghĩa lâu dài, bởi nếu mỗi lĩnh vực tự xây dựng một hệ thống độc lập, chi phí đầu tư và duy trì sẽ rất lớn, trong khi dữ liệu khó liên thông.

Một ví dụ là nhiệm vụ xây dựng hệ thống giám sát thông minh lĩnh vực nông nghiệp và môi trường bằng công nghệ viễn thám và AI, thí điểm ở các lĩnh vực sâu bệnh trên lúa, nuôi trồng thủy sản, biến động rừng và hạn hán. Cách tiếp cận này cho phép hình thành một kiến trúc công nghệ có thể mở rộng sang những bài toán khác thay vì chỉ tạo ra một sản phẩm cho một lĩnh vực.

Tương tự, các nhiệm vụ về hệ thống thu nhận dữ liệu thông minh, kết nối các trạm thu đa nguồn, hạ tầng dữ liệu hỗ trợ AI, kiểm định chất lượng dữ liệu ảnh và nền tảng địa không gian đều có tính chất hạ tầng. Nếu được triển khai đồng bộ, đây sẽ là những cấu phần tạo nên năng lực công nghệ nền tảng cho cả hệ thống viễn thám.

Những bài toán lớn của ngành chính là nơi công nghệ phải chứng minh giá trị

Một chương trình khoa học công nghệ chỉ thực sự có ý nghĩa khi công nghệ được kiểm chứng bằng những bài toán cụ thể.

Danh mục Chương trình đã lựa chọn nhiều bài toán có ý nghĩa trực tiếp đối với quản lý ngành: giám sát lâm nghiệp, nông nghiệp, thủy lợi, phòng chống thiên tai, đất đai, địa chất và khoáng sản, môi trường, khí tượng thủy văn, biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường.

Đây là những lĩnh vực mà viễn thám có lợi thế đặc biệt: khả năng quan sát diện rộng, liên tục, đa thời gian và tiếp cận những khu vực khó khảo sát trực tiếp.

Chẳng hạn, đối với Đồng bằng sông Cửu Long, việc kết hợp PSInSAR với AI để giám sát lún bề mặt đất có thể tạo ra nguồn thông tin quan trọng cho nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu và quản lý hạ tầng, đất đai. Đối với tài nguyên nước, viễn thám có thể được kết hợp với dữ liệu quan trắc và mô hình thủy văn để giám sát nguồn nước và cảnh báo nguy cơ. Đối với nông nghiệp, việc kết hợp dữ liệu viễn thám với AI có thể nâng cao khả năng theo dõi diện tích, mùa vụ, sinh trưởng và sản lượng cây trồng.

Nhưng giá trị cuối cùng không nằm ở việc tạo ra một bản đồ hay một thuật toán. Giá trị nằm ở việc cơ quan chuyên ngành có sử dụng kết quả đó trong quy trình nghiệp vụ hay không.

Chính vì vậy, Chương trình đã đặt ra nguyên tắc mỗi nhiệm vụ phải xác định rõ vấn đề khoa học – công nghệ, khoảng trống công nghệ, tính mới, dữ liệu, hạ tầng, nhân lực, đơn vị phối hợp, đơn vị tiếp nhận và phương án duy trì, chuyển giao.

Đây là một trong những điểm cần được coi là tiêu chí xuyên suốt trong quá trình triển khai Chương trình.

Thách thức lớn nhất không nằm ở việc xác định công nghệ, mà ở khả năng làm chủ và duy trì công nghệ

Nhìn tổng thể, Chương trình đã xác định khá rộng các công nghệ mới. Nhưng chính điều đó cũng tạo ra thách thức lớn: làm thế nào để tránh tình trạng danh mục công nghệ rất hiện đại nhưng năng lực triển khai còn phân tán?

Thách thức đầu tiên là dữ liệu. Các mô hình AI hiện đại cần khối lượng dữ liệu rất lớn, đồng nhất và có chất lượng. Trong khi đó, dữ liệu viễn thám Việt Nam còn phân tán theo nguồn, thời gian, cảm biến và lĩnh vực. Việc xây dựng dữ liệu chuẩn, dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm chứng cần được coi là nhiệm vụ khoa học công nghệ có tính nền tảng.

Thách thức thứ hai là hạ tầng tính toán. Những mô hình AI lớn và xử lý dữ liệu viễn thám đa thời gian, đa cảm biến đòi hỏi năng lực GPU, lưu trữ và truyền dẫn đáng kể. Nếu không có hạ tầng đủ mạnh, việc nghiên cứu mô hình nền tảng hoặc xử lý dữ liệu gần thời gian thực sẽ khó đạt được hiệu quả như mục tiêu đặt ra.

Thách thức thứ ba là độ tin cậy của AI. Trong những lĩnh vực như cảnh báo thiên tai, quản lý đất đai, môi trường hay an ninh nguồn nước, kết quả AI không thể chỉ được đánh giá bằng một chỉ số độ chính xác. Cần đánh giá khả năng khái quát, độ tin cậy, tính ổn định theo thời gian và điều kiện địa lý, khả năng giải thích cũng như cơ chế kiểm chứng bằng dữ liệu thực địa. Những nghiên cứu quốc tế về mô hình nền tảng địa không gian cũng đang nhấn mạnh yêu cầu về hiệu quả tài nguyên, khả năng triển khai và trách nhiệm trong sử dụng các mô hình này.

Thách thức thứ tư là tốc độ thay đổi công nghệ nhanh hơn chu kỳ của một chương trình nghiên cứu. Một công nghệ được xem là tiên tiến tại thời điểm bắt đầu nhiệm vụ có thể nhanh chóng trở thành công nghệ phổ thông sau hai hoặc ba năm. Vì vậy, cơ chế đánh giá đầu kỳ, giữa kỳ và cuối kỳ của Chương trình cần được vận hành thực chất, cho phép điều chỉnh nhiệm vụ, cập nhật công nghệ, tập trung nguồn lực vào những hướng có tiềm năng cao và dừng những nhiệm vụ không còn phù hợp.

Thách thức thứ năm là nguồn nhân lực chất lượng cao. Viễn thám thế hệ mới không còn là lĩnh vực chỉ cần chuyên gia xử lý ảnh. Đội ngũ cần có kiến thức liên ngành về viễn thám, GIS, AI, khoa học dữ liệu, điện toán đám mây, mô hình hóa và lĩnh vực chuyên môn. Đây là lý do Chương trình xác định phát triển, trọng dụng nhân lực chất lượng cao là một hợp phần riêng, gắn đào tạo với nghiên cứu và sản phẩm cụ thể.

Từ “nghiệm thu đề tài” đến “đo lường giá trị công nghệ”

Một thay đổi quan trọng cần tiếp tục thúc đẩy trong triển khai Chương trình là chuyển trọng tâm đánh giá từ đầu ra nghiên cứu sang tác động của kết quả nghiên cứu.

Chương trình đã đưa ra nhiều chỉ tiêu theo hướng này: tối thiểu 30% kết quả nghiên cứu được ứng dụng, chuyển giao, thương mại hóa hoặc phục vụ quản lý nhà nước; đến năm 2030, tối thiểu 70% quy trình công nghệ xử lý dữ liệu viễn thám được ứng dụng các công nghệ số; ít nhất 70% kết quả nhiệm vụ có sản phẩm là quy trình công nghệ, thiết bị IoT, UAV hoặc thuật toán được ứng dụng thực tiễn; đồng thời đặt mục tiêu tăng số lượng công bố quốc tế và phát triển nhân lực.

Những chỉ tiêu này là cần thiết, nhưng trong quá trình triển khai có thể cần tiếp tục nhấn mạnh một số chỉ số “sau nghiệm thu”: số lượng hệ thống được vận hành thường xuyên; số lượng cơ quan sử dụng; số lần khai thác dữ liệu; chi phí được tiết giảm; thời gian xử lý được rút ngắn; mức độ cải thiện độ chính xác; số lượng sản phẩm được cập nhật định kỳ; số lượng kết quả được tích hợp vào cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin ngành.

Nói cách khác, một thuật toán chỉ thực sự có giá trị khi được sử dụng; một nền tảng chỉ thực sự thành công khi có người dùng; một cơ sở dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi dữ liệu được khai thác và tái sử dụng.

Đây cũng là tinh thần phù hợp với Nghị quyết 57, trong đó nhấn mạnh việc kết hợp chặt chẽ nghiên cứu, ứng dụng, đào tạo và tạo điều kiện để doanh nghiệp tham gia vào hệ sinh thái khoa học công nghệ.

Cục Viễn thám quốc gia trước cơ hội trở thành hạt nhân kết nối hệ sinh thái công nghệ

Với vai trò là cơ quan chủ trì quản lý Chương trình, Cục Viễn thám quốc gia có điều kiện để phát huy vai trò vượt ra ngoài phạm vi quản lý một danh mục nhiệm vụ nghiên cứu.

Cục có thể trở thành đầu mối kết nối giữa cơ quan quản lý – viện nghiên cứu – trường đại học – doanh nghiệp – đơn vị sử dụng, trong đó cơ quan quản lý xác định bài toán, yêu cầu dữ liệu và tiêu chuẩn; viện, trường phát triển tri thức và công nghệ; doanh nghiệp tham gia hoàn thiện sản phẩm, chuyển giao và thương mại hóa; còn đơn vị chuyên ngành kiểm chứng và đưa kết quả vào quy trình nghiệp vụ.

Mô hình liên kết “Viện – Trường – Doanh nghiệp” đã được xác định trong Tờ trình và dự thảo Chương trình, trong đó ưu tiên các nhiệm vụ có sự liên kết giữa đơn vị nghiên cứu và đơn vị thụ hưởng cụ thể để bảo đảm kết quả có khả năng ứng dụng ngay vào thực tiễn.

Trong giai đoạn tới, mô hình này cần được phát triển thành một hệ sinh thái rộng hơn, trong đó dữ liệu – công nghệ – nhân lực – bài toán ứng dụng – doanh nghiệp được kết nối ngay từ khi thiết kế nhiệm vụ.

Đây cũng là điều kiện để từng bước hình thành thị trường sản phẩm và dịch vụ viễn thám trong nước, giảm sự phụ thuộc vào các giải pháp bên ngoài ở những lĩnh vực mà Việt Nam có khả năng làm chủ.

Ba giai đoạn triển khai và yêu cầu bảo đảm tính liên tục

Tờ trình đã xác định định hướng triển khai Chương trình theo ba giai đoạn: 2026–2027 ưu tiên hoàn thiện thể chế, tiêu chuẩn và nền tảng/công nghệ dùng chung; 2028–2029 tập trung nghiên cứu, phát triển, thử nghiệm, tích hợp và đánh giá giữa kỳ; năm 2030 hoàn thiện sản phẩm, chuyển giao và đánh giá cuối kỳ.

Cách phân kỳ này tương đối hợp lý vì tạo ra trình tự từ xây dựng nền móng đến phát triển công nghệ và cuối cùng là chuyển giao.

Tuy nhiên, cần bảo đảm rằng ba giai đoạn không bị chia cắt thành ba “chu kỳ đề tài” độc lập. Các nền tảng dữ liệu và công nghệ được xây dựng trong giai đoạn 2026–2027 phải trở thành đầu vào cho các nhiệm vụ nghiên cứu 2028–2029; kết quả thử nghiệm giai đoạn 2028–2029 phải trực tiếp hình thành sản phẩm chuyển giao năm 2030.

Nếu thực hiện được chuỗi liên tục này, 100 tỷ đồng dự kiến đầu tư cho Chương trình sẽ không chỉ tạo ra nhiều sản phẩm riêng lẻ mà có thể tạo thành một hệ thống năng lực công nghệ viễn thám có khả năng tích lũy và phát triển.

Không chạy theo mọi công nghệ, mà phải lựa chọn công nghệ tạo lợi thế cho Việt Nam

Trong bối cảnh công nghệ thế giới thay đổi từng ngày, một chương trình khoa học công nghệ quốc gia không thể chạy theo tất cả các xu hướng. Điều quan trọng là lựa chọn đúng những công nghệ có khả năng tạo ra lợi thế và giải quyết những vấn đề thực tiễn của Việt Nam.

Việt Nam có nhiều bài toán đặc thù mà viễn thám có thể đóng góp rất lớn: sản xuất và an ninh lương thực, quản lý rừng, sụt lún và biến đổi khí hậu ở Đồng bằng sông Cửu Long, an ninh nguồn nước, thiên tai, khai thác khoáng sản, môi trường, phát triển không gian biển và quản lý tài nguyên.

Đây chính là những “bài toán lớn” để công nghệ viễn thám, AI và dữ liệu địa không gian chứng minh năng lực.

Thay vì cố gắng xây dựng mọi công nghệ từ đầu, Việt Nam cần kết hợp ba phương thức: tiếp nhận công nghệ tiên tiến của thế giới, làm chủ những công nghệ có ý nghĩa chiến lược và tập trung nghiên cứu phát triển những công nghệ có nhu cầu, dữ liệu và lợi thế riêng của Việt Nam.

Đó cũng là tinh thần rất rõ của Nghị quyết 57: nhanh chóng tiếp thu, hấp thụ, làm chủ và ứng dụng thành tựu khoa học công nghệ tiên tiến của thế giới, đồng thời từng bước tự chủ và cạnh tranh về công nghệ ở những lĩnh vực Việt Nam có nhu cầu, tiềm năng và lợi thế.

Kết luận: Chương trình 2026–2030 phải tạo ra một năng lực viễn thám mới

Việc Cục Viễn thám quốc gia xây dựng và trình Bộ Nông nghiệp và Môi trường ban hành Chương trình phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030 diễn ra trong một thời điểm có nhiều điều kiện thuận lợi nhưng cũng đặt ra yêu cầu rất cao.

Thuận lợi là Việt Nam đã có nền tảng nghiên cứu, đội ngũ, dữ liệu, hạ tầng và kinh nghiệm ứng dụng được tích lũy qua nhiều năm. Chương trình mới tiếp tục kế thừa những kết quả đó, đồng thời mở rộng sang các hướng công nghệ mới như AI, GeoAI, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, Digital Twin, PSInSAR và Geospatial Foundation Models.

Thách thức là khoảng cách công nghệ trên thế giới đang thay đổi rất nhanh. Các mô hình nền tảng đa phương thức, AI địa không gian và các hệ thống quan sát Trái đất thông minh đang phát triển với tốc độ mà chu kỳ nghiên cứu truyền thống khó theo kịp. Các nghiên cứu quốc tế đã cho thấy tiềm năng lớn của những công nghệ này, nhưng đồng thời cũng đặt ra những vấn đề mới về dữ liệu, năng lực tính toán, khả năng khái quát, hiệu quả tài nguyên và trách nhiệm trong sử dụng AI.

Vì vậy, giá trị lớn nhất của Chương trình không nên được đo bằng số lượng đề tài được triển khai. Điều quan trọng hơn là sau năm 2030, Việt Nam có thêm những năng lực công nghệ nào mà trước đó chưa có; những dữ liệu nào được chuẩn hóa và khai thác hiệu quả; những thuật toán và mô hình nào được làm chủ; những hệ thống nào thực sự vận hành; bao nhiêu cơ quan sử dụng kết quả; và những quyết định quản lý nào được nâng cao chất lượng nhờ dữ liệu viễn thám.

Nếu giải quyết được những câu hỏi đó, Chương trình 2026–2030 sẽ tạo ra bước chuyển từ “nghiên cứu và ứng dụng viễn thám” sang “xây dựng năng lực công nghệ và hệ sinh thái dữ liệu địa không gian”.

Khi đó, viễn thám không chỉ là công cụ quan sát Trái đất. Viễn thám sẽ trở thành một thành phần quan trọng của hạ tầng dữ liệu, một nền tảng cho trí tuệ nhân tạo địa không gian và một công cụ hỗ trợ quản trị thông minh ngành Nông nghiệp và Môi trường. Đây chính là hướng đi phù hợp với yêu cầu đột phá của Nghị quyết 57 và cũng là nền tảng để Việt Nam từng bước làm chủ những công nghệ địa không gian có ý nghĩa chiến lược trong giai đoạn tới.