Vì sao đổi mới sáng tạo luôn gai góc?

Những thách thức với đổi mới sáng tạo thường nằm ở quá trình đưa cái mới vào thực tiễn. Trong nhiều trường hợp, các bài toán hợp tác, quy định, và con người chưa thực sự được kết nối hài hòa.

Lắp đặt hệ thống cảm biến theo dõi môi trường tại Vườn quốc gia Tràm Chim. Dữ liệu thu được sẽ được xử lý và phân loại bằng AI, sau đó hiển thị trên hệ thống bảng điều khiển (dashboard) nhằm hỗ trợ Ban quản lý Vườn quốc gia trong việc đưa ra các quyết định và triển khai các hoạt động cần thiết. Ảnh: Aus4Innovation

Ngộ nhận lớn nhất

Trong cuộc trò chuyện với Khoa học và Phát triển, đại diện Chương trình Đổi mới sáng tạo Australia – Việt Nam (Aus4Innovation) – một trong những sáng kiến tiên phong, được thiết kế bài bản nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo tại Việt Nam – đã đưa ra một giải thích dễ hiểu về đổi mới sáng tạo: “Công nghệ là những phát minh, tạo ra cái mới; còn Đổi mới sáng tạo là quá trình đưa cái mới đó vào ứng dụng thực tiễn”.

Minh họa cụ thể cho định nghĩa này có thể thấy trong các dự án được Aus4Innovation tài trợ. Chẳng hạn, dự án VIETRAD hợp tác giữa Đại học Sydney và Viện Chiến lược và Chính sách Y tế, hướng đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao khả năng chẩn đoán ung thư vú. Ở đây, ‘công nghệ’ là hệ thống AI có thể đọc ảnh X-quang tuyến vú và phát hiện các dấu hiệu bất thường, từ đó gợi ý bác sĩ về khả năng mắc ung thư với độ chính xác cao hơn.

Tuy nhiên, phần về ‘đổi mới sáng tạo’ lại nằm ở cách tích hợp công nghệ này vào hệ thống y tế của Việt Nam. Đó là việc xây dựng một nền tảng đào tạo trực tuyến, nơi hàng trăm bác sĩ có thể học cách sử dụng ứng dụng tích hợp AI để đọc nhũ ảnh một cách chính xác bất kỳ lúc nào họ muốn; là việc duy trì một hạ tầng máy chủ để tiến trình đào tạo và trao đổi kinh nghiệm giữa các nhân viên y tế không bị đứt gãy ngay cả sau khi dự án kết thúc; và đặc biệt là những nỗ lực vận động chính sách nhằm đưa dịch vụ chẩn đoán ung thư vú bằng nhũ ảnh vào trong danh mục bảo hiểm y tế khi sửa Luật Bảo hiểm y tế năm 2024, giúp phụ nữ nông thôn có thể tiếp cận với biện pháp sàng lọc hiệu quả.

Ở đây, công nghệ rõ ràng là một phần quan trọng, nhưng đổi mới sáng tạo mới chính là những yếu tố xoay quanh để làm cho công nghệ trở nên hữu ích.

Không chỉ ở Việt Nam mà cả tại những quốc gia phát triển như Australia, các dự án đổi mới sáng tạo thường bị nhầm lẫn với các dự án nghiên cứu. Một công trình nghiên cứu có thể kéo dài 3–5 năm, kết thúc bằng một báo cáo dày và các bài báo khoa học. Nhưng một dự án đổi mới sáng tạo, dù có khởi nguồn từ khoa học hoặc công nghệ, thì mục tiêu cuối cùng lại là ứng dụng thực tế. Tức là phải có người dùng, phải vận hành được, và sống sót được trong đời sống.

Cũng bởi đặc thù trên mà hệ sinh thái thực hiện các dự án đổi mới sáng tạo thường rơi vào một khoảng cách. Các cơ quan, tổ chức chính phủ vốn quen với các dự án phát triển – họ giỏi về các mục tiêu xã hội, môi trường, và có năng lực điều phối, đánh giá tác động cộng đồng. Nhưng họ cần thêm kinh nghiệm trong việc biến một giải pháp công nghệ thành sản phẩm có khả năng nhân rộng. Ngược lại, giới học thuật, các viện nghiên cứu, trường đại học – những người rất mạnh về chuyên môn khoa học – lại ít có kinh nghiệm tiếp cận cộng đồng hoặc hiện thực hóa sản phẩm trong bối cảnh xã hội cụ thể. Hai bên như hai nửa của một cánh tay, nhưng lại vận hành rời rạc. Do vậy, một nhóm đổi mới sáng tạo sẽ cần kết hợp cả hai yếu tố: năng lực chuyên môn kỹ thuật và khả năng quản lý các dự án sáng tạo.

Thay đổi tư duy

Tư duy của một dự án đổi mới sáng tạo không thể bắt đầu từ câu hỏi “Tôi làm được gì?”, mà phải bắt đầu từ việc: “Người khác có dùng được thứ tôi làm không?”

Chẳng hạn như dự án Canh tác carbon tại Thanh Hóa do các nhà khoa học từ Đại học Bách khoa Hà Nội và Đại học Griffith dẫn dắt, nhằm ứng dụng công nghệ AI và bản sao số để tính toán lượng khí thải carbon trong canh tác nông nghiệp tại tỉnh, từ đó góp phần thúc đẩy các thực hành nông nghiệp bền vững và tạo ra cơ hội thu nhập mới thông qua tín chỉ carbon.

Trong những buổi họp ban đầu của dự án, đại diện Aus4Innovation luôn đặt ra những câu hỏi thoạt nghe tầm thường nhưng không dễ trả lời, chẳng hạn như: Người dùng chính của các bạn là ai? Cảm biến và trạm đo đặt ở chỗ nào thì tốt? Tại sao người ta lại muốn dùng giải pháp này? Nó đem lại lợi ích gì cho họ? Hệ thống sẽ hoạt động thế nào (business model) khi dự án kết thúc? v.v Khi đó, các thành viên của dự án có phần bối rối. Họ chỉ tập trung nói về thuật toán, độ chính xác của mô hình AI, nhưng chưa ai nghĩ xa đến việc của người dùng cuối. Họ cho rằng việc trả lời câu hỏi này nên được thực hiện ở giai đoạn cuối, chứ không phải ngay từ lúc bắt đầu như thế này.

Sự khác biệt ấy chính là nút gút lớn khiến nhiều nhà khoa học “trật nhịp” khi bước vào đổi mới sáng tạo. Các nhà khoa học rất giỏi về kỹ thuật và chuyên môn, thậm chí đứng trong nhóm top đầu. Nhưng cái họ cần thêm – là một lối tư duy mới: tư duy của người tạo ra tác động, chứ không chỉ là người khám phá ra tri thức. Bởi chỉ khi đặt mình vào vị trí hình dung một sản phẩm hoàn chỉnh trong tay người dùng cuối cùng, họ mới có thể truy ngược trở lại để thiết lập những cột mốc cần vượt qua để hiện thực hóa điều đó.

Tuy nhiên, đòi hỏi những người làm nghiên cứu kiêm hai vai là điều khó khả thi. Vì vậy, một đội ngũ lý tưởng để thúc đẩy đổi mới sáng tạo nên bao gồm những thành viên có chuyên môn đa dạng — người hiểu khoa học, người nắm bắt nhu cầu thị trường, người có kinh nghiệm quản lý dự án, v.v. — và quan trọng nhất là họ có thể phối hợp hiệu quả với nhau.

Chính trong hành trình giải mã các cột mốc, những nhà đổi mới sáng tạo này mới bắt đầu đối diện với những khoảng trống trong hiểu biết của chính mình, và tìm cách bổ sung chuyên môn hoặc tìm thêm những người đồng hành mới. Đó là khi họ sẽ phải nói chuyện với những đối tác mới – với chính quyền địa phương, với bà con nông dân, với các doanh nghiệp, với những quỹ tài trợ hoặc các tổ chức tài chính v.v bất kỳ ai có thể trở thành mắt xích góp phần hình thành và duy trì hệ thống, ngay cả khi dự án đã khép lại.

Chất xúc tác từ quan hệ đối tác

Đổi mới sáng tạo là chuyện của sự hợp tác – nghĩa là làm việc với người khác để đạt được một mục tiêu chung. Nhưng trong thực tế, làm việc cùng nhau không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Đôi khi nó gây mệt mỏi, căng thẳng. Nhóm càng đa dạng, việc hợp tác càng khó khăn hơn (nhưng kết quả thường tốt hơn). Sự đa dạng mang đến nhiều góc nhìn, nhiều quan điểm phải dung hòa, quá trình chia sẻ kiến thức nhiều hơn, ra quyết định chậm hơn và khả năng xảy ra mâu thuẫn cũng cao hơn.

Một yêu cầu bắt buộc trong các dự án thuộc khuôn khổ Aus4Innovation là phải có đối tác từ cả Úc và Việt Nam, và quan trọng hơn – họ phải từng có quan hệ hợp tác từ trước. Ban đầu, nhiều người cho rằng đó chỉ là một ràng buộc mang tính hình thức. Nhưng khi dự án thực sự vận hành, họ mới nhận ra: sự hợp tác – nếu đủ sâu – chính là chất xúc tác mạnh mẽ nhất giúp dự án không chỉ khởi động, mà còn cán đích một cách trọn vẹn.

Vì thời gian thực hiện của một dự án đổi mới sáng tạo do Aus4Innovation tài trợ khá ngắn – chỉ từ 18 đến 24 tháng – nên việc các đối tác đã có sẵn quan hệ hợp tác từ trước là một lợi thế lớn. Họ đã quen cách làm việc của nhau, thậm chí từng cùng phát triển một sản phẩm. Điều đó giúp tiết kiệm thời gian gây dựng niềm tin và tạo đà thuận lợi cho việc phối hợp sau này.

Sự quen biết giữa hai đối tác chính có thể lan tỏa sang các đối tác phụ. Chẳng hạn, trong dự án GEOTECH nhằm nâng cao năng lực giám sát cây trồng và khả năng tiếp cận thông tin cho nông hộ nhỏ và cán bộ quản lý tại Việt Nam, hai đối tác chính là Đại học Southern Queensland và Trung tâm Vũ trụ Quốc gia Việt Nam (VNSC) đã lôi kéo một loạt công ty tư nhân đã có quan hệ hợp tác với mình vào để cùng tham gia.

Thông qua ảnh từ drone, hệ thống AI sẽ thu thập dữ liệu về sức khỏe và thuộc tính của cây trồng, sau đó xử lý bằng trí tuệ nhân tạo để phân loại và tính toán phát thải carbon trong nông nghiệp. Ảnh: Aus4Innovation

Airborn Insight, một công ty Úc chuyên dùng drone cho nông nghiệp đã tự nguyện tặng một công cụ gọi là Calibration Panel cho đối tác của Việt Nam là công ty khởi nghiệp IGEO, cũng đang làm nhiệm vụ tương tự. Món quà ấy không quá đắt – chỉ khoảng 1.000–2.000 AUD (dưới 30 triệu đồng) – nhưng giá trị thực sự là ở chỗ họ hướng dẫn tỉ mỉ cách sử dụng, chia sẻ kinh nghiệm xử lý dữ liệu, truyền lại cả “bí kíp” từ thực địa.

Calibration Panel là một công cụ cực kỳ quan trọng trong quá trình định chuẩn lại màu sắc trong các điều kiện ánh sáng và độ nhạy của cảm biến khác nhau tại cùng một vị trí chụp ảnh drone. Nhờ đó, hệ thống AI của VNSC có thể phân tích màu ảnh chính xác hơn, từ đó tính toán các chỉ số giám sát cây trồng một cách đáng tin cậy cho người nông dân.

Những kinh nghiệm mà Airborn Insight chia sẻ với IGEO không dễ tìm thấy trong sách vở hay bất kỳ công bố khoa học nào. Chúng chỉ hiện ra khi hai bên cùng ngồi lại, cùng bàn bạc, và cùng muốn làm điều gì đó tốt hơn cho cộng đồng. Chính tinh thần ấy tạo nên một mối quan hệ đối tác đúng nghĩa – không chỉ là hợp tác kỹ thuật, mà là sự đồng hành có cùng giá trị cốt lõi.

Điểm nghẽn duy trì và nhân rộng

Phía sau ánh hào quang thử nghiệm thành công của những công nghệ tiên tiến là câu hỏi rất thực tế: Làm thế nào để dự án có thể tiếp tục và các tác động được chứng minh từ dự án có thể được nhân rộng? Nếu không tìm được câu trả lời, thì dự án sẽ chỉ thuần túy là một “demo” kỹ thuật.

Để khắc phục hạn chế này, sau nhiều bài học từ các vòng tài trợ trước, chương trình Aus4Innovation đã đề nghị các đối tác xây dựng một lộ trình cụ thể “hậu dự án”, bao gồm việc đưa ra các phương án nhân sự (ai sẽ tiếp tục quản lý hệ thống), phương án tài chính (nguồn ngân sách nào để chi trả cho các chi phí phát sinh), hay phương án kỹ thuật (nếu tiếp tục phát triển hệ thống thì các vấn đề liên quan đến bản quyền sẽ xử lý như thế nào) và ở cấp độ “chiến lược hơn”, dự án có thể tích hợp vào các hệ thống hiện có của địa phương hay của đối tác như thế nào? Các đối tác từ Úc liệu có thể hỗ trợ gì trong lộ trình này? v.v

Các dự án mà Aus4Innovation tài trợ đều tập trung vào việc mang lại lợi ích thiết thực cho người dân và các tổ chức trong khu vực công của Việt Nam. Việc xây dựng một lộ trình dài hơi nhằm duy trì và nhân rộng các sáng kiến đổi mới sáng tạo sẽ góp phần thúc đẩy ứng dụng khoa học và công nghệ trong khối công, khi tiềm năng của việc ứng dụng này vẫn còn rất lớn.

Aus4Innovation đang xây dựng một khung học tập (learning framework) nhằm đúc rút những bài học kinh nghiệm quý báu trong hơn bảy năm đồng hành cùng 15 dự án đổi mới sáng tạo ở Việt Nam, đồng thời tổng hợp các thực tiễn quốc tế tiêu biểu — trong đó có Australia.

Tài liệu này nhằm hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng môi trường thuận lợi hơn cho đổi mới sáng tạo, nâng cao năng lực và phát triển các cơ chế tài chính phù hợp để thúc đẩy hệ sinh thái đổi mới. Dự kiến, nội dung lài liệu sẽ được chia sẻ với các cơ quan liên quan vào giữa năm hoặc quý III năm 2025.

Vì đổi mới sáng tạo không chỉ có một con đường “đúng” duy nhất, những người thực hiện Chương trình Aus4Innovation rất mong được lắng nghe và học hỏi từ các dự án đổi mới sáng tạo khác, để cùng nhau góp phần xây dựng một hệ thống đổi mới sáng tạo linh hoạt và phù hợp hơn với Việt Nam.

15 dự án đổi mới sáng tạo được tài trợ trong chương trình Aus4Innovationgiai đoạn 2018-2025

1. UTS RAPIDO: Hệ thống nước áp dụng công nghệ 4.0 nhằm xây dựng các cộng đồng bền vững tại đồng bằng sông Hồng và Phú Yên (997.000 AUD). Thực hiện: Đại học Công nghệ Sydney và Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.

2. SEA CUCUMBER: Đẩy mạnh năng suất nuôi hải sâm giá trị cao bằng công nghệ hormone (285.000 AUD). Thực hiện: Đại học Sunshine Coast và Viện Nghiên cứu Nuôi trồng thủy sản III.

3. VIETRAD: Cải thiện việc chẩn đoán ung thư vú tại Việt Nam bằng trí tuệ nhân tạo (346.140 AUD). Thực hiện: Đại học Sydney và Viện Chiến lược & Chính Sách Y tế Quốc Gia (NHSPI).

4. ACC-AGRITECH: Chương trình hỗ trợ khởi nghiệp nhằm thu hút đầu tư, đổi mới sáng tạo và nâng cao năng suất trong ngành nông nghiệp và thực phẩm ở Việt Nam (386.500 AUD). Thực hiện: Công ty Beanstalk Agtech Pty Ltd và Công ty TNHH Thách thức Sáng tạo MBI.

5. COOLCHAIN: Chuỗi cung ứng lạnh cho các sản phẩm rau củ từ Sơn La đến thị trường ở các đô thị (298.985 AUD). Thực hiện: Công ty Applied Horticultural Research Pty Ltd và Công ty TNHH Fresh Studio Innovation Asia.

6. CATFISH: Công nghệ sản xuất các sản phẩm giá trị cao từ phụ phẩm cá tra (478.824 AUD). Thực hiện: Đại học Western Sydney và Trung tâm Công nghệ thức ăn và sau thu hoạch thủy sản thuộc Viện Nghiên cứu nuôi trồng thủy sản II.

7. IOT FLOOD: Hệ thống cảm biến theo dõi ngập lụt tại TPHCM (400.000 AUD). Thực hiện: Đại học Griffith và Trung tâm Nghiên cứu triển khai Khu Công nghệ cao TPHCM.

8. AQUAM: Hệ thống quan trắc môi trường trong rừng ngập mặn phục vụ nuôi trồng thủy sản tại rừng ngập mặn ở Cà Mau (500.623 AUD). Thực hiện: Đại học Queensland và Công ty TNHH Tư vấn và Phát triển Đồng Xanh (GFD).

9. TELEHEALTH: Ứng dụng thực tế tăng cường để cải thiện việc khám chữa bệnh từ xa cho người bệnh nông thôn, áp dụng tại 8 bệnh viện ở Yên Bái (387.245 AUD). Thực hiện: Đại học Tasmania và Bệnh viện Bạch Mai.

10. SMART EYE: Giải pháp đánh giá sức khỏe cây mía bằng máy bay không người lái và trí tuệ nhân tạo, áp dụng tại công ty mía đường Lam Sơn (300.000 AUD). Thực hiện: Đại học Wollongong và Công ty công nghệ VIGREEN.

11. RESCUE: Ứng dụng công nghệ AI và IOT trong quản lý công tác ứng phó với thảm họa và tìm kiếm cứu nạn ở Việt Nam (440.000 AUD). Thực hiện: Đại học Công nghệ Sydney và Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn.

12. TRAM CHIM: Ứng dụng AI/IoT trong quản lý môi trường tại Vườn Quốc gia Tràm Chim (250.000 AUD). Thực hiện: Đại học Wollongong và Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh.

13. GEOTECH: Nâng cao năng lực giám sát cây trồng và khả năng tiếp cận thông tin cho nông hộ nhỏ và cán bộ quản lý tại Việt Nam (487.719 AUD). Thực hiện: Đại học Southern Queensland và Trung tâm Vũ trụ Quốc gia Việt Nam (VNSC).

14. CARBON FARMING: Chủ động ứng dụng trí tuệ nhân tạo và bản sao số để phát triển nông nghiệp bền vững tại tỉnh Thanh Hóa (480.658 AUD). Thực hiện: Đại học Griffith và Đại học Bách khoa Hà Nội.

15. TRACEABILITY: Tăng cường năng lực cho các nông hộ nhỏ thông qua hệ thống chứng nhận tiêu chuẩn và truy xuất nguồn gốc dựa vào AI nhằm hướng tới nông nghiệp bền vững tại Việt Nam (480.134 AUD). Thực hiện: Đại học Griffith và Ủy ban Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng Quốc gia (STAMEQ).

Bài viết được thực hiện theo hoạt động hợp tác và chia sẻ thông tin từ Chương trình Aus4Innovation.

Bài đăng KH&PT số 1344 (số 20/2025)

Tác giả

(Visited 8 times, 8 visits today)