TS. Triệu Thanh Quang 

Phòng Chiến lược và Chính sách phát triển bền vững

Chuyển đổi số đang làm thay đổi ngày càng sâu sắc phương thức quản lý và tổ chức phát triển. Dữ liệu không còn chỉ phục vụ thống kê, báo cáo mà ngày càng trở thành một nguồn lực của quản trị và hoạch định chính sách. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược là những nội dung trọng tâm, cốt lõi; đồng thời đặt mục tiêu đến năm 2030 quản lý nhà nước từ Trung ương đến địa phương được thực hiện trên môi trường số, kết nối và vận hành thông suốt. Trong bối cảnh đó, bản sao số (Digital Twin) là một trong những công cụ có tiềm năng hỗ trợ chuyển từ quản lý dựa chủ yếu vào số liệu quá khứ sang quản trị dựa trên dữ liệu, mô phỏng và phân tích kịch bản.

Từ mô hình số đến bản sao số

Khái niệm bản sao số được phát triển trước hết trong lĩnh vực thiết kế và sản xuất công nghiệp. Grieves và Vickers (2017) mô tả bản sao số thông qua mối liên hệ giữa một thực thể vật lý và mô hình số tương ứng trong suốt vòng đời của nó. Trên cơ sở tổng quan tài liệu, Kritzinger và cộng sự (2018) phân biệt ba dạng theo mức độ tự động hóa của dòng dữ liệu giữa thực thể vật lý và môi trường số: mô hình số (Digital Model) không có trao đổi dữ liệu tự động; bóng số (Digital Shadow) có dữ liệu tự động từ thực thể vật lý sang mô hình; và bản sao số (Digital Twin) có dòng dữ liệu tự động hai chiều.

Sự phân biệt này có ý nghĩa thực tiễn bởi không phải mọi cơ sở dữ liệu, bản đồ GIS, mô hình 3D hay hệ thống giám sát số đều là bản sao số. Giá trị cốt lõi nằm ở mức độ kết nối, cập nhật dữ liệu, khả năng mô hình hóa diễn biến của hệ thống và khả năng hỗ trợ ra quyết định. Khi được mở rộng sang đô thị, vùng lãnh thổ hoặc hệ thống hạ tầng, bản sao số trở thành một nền tảng tích hợp dữ liệu và mô phỏng nhiều thành phần có quan hệ với nhau. Tuy nhiên, Batty (2018) lưu ý rằng mọi mô hình đều là sự giản lược của thực tế. Vì vậy, mục tiêu không phải tạo ra một “bản sao hoàn hảo”, mà là xác định đúng những yếu tố và mối quan hệ cần được mô hình hóa cho một bài toán quản trị cụ thể.

Nền tảng cho quản trị dựa trên dữ liệu

Nghị quyết 57-NQ/TW tạo ra những định hướng quan trọng cho quá trình chuyển đổi sang quản trị dựa trên dữ liệu. Nghị quyết yêu cầu làm giàu và khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, phát triển cơ sở dữ liệu lớn, công nghiệp dữ liệu và kinh tế dữ liệu; đồng thời hướng tới xây dựng, kết nối và chia sẻ đồng bộ các cơ sở dữ liệu quốc gia và cơ sở dữ liệu ngành. Đây là những điều kiện nền tảng để phát triển bản sao số, bởi một mô hình chỉ có giá trị khi dữ liệu đủ tin cậy, có khả năng cập nhật, chia sẻ và liên thông giữa các hệ thống.

Nghị quyết 57 đặt mục tiêu đến năm 2030 quy mô kinh tế số đạt tối thiểu 30% GDP và phủ sóng 5G toàn quốc. Trong khi đó, theo Cục Thống kê, tỷ trọng giá trị tăng thêm của kinh tế số trong GDP năm 2025 đạt khoảng 14,02%, tương đương 72,1 tỷ USD (Cục Thống kê, 2026). Khoảng cách này cho thấy phát triển hạ tầng số và đặc biệt là năng lực khai thác dữ liệu cho quản trị vẫn là nhiệm vụ lớn trong những năm tới.

Nghị quyết 57 cũng thể hiện cách tiếp cận cởi mở hơn đối với đổi mới sáng tạo thông qua việc cho phép thí điểm các vấn đề mới phát sinh từ thực tiễn. Nghị quyết số 193/2025/QH15 của Quốc hội tiếp tục thí điểm một số cơ chế, chính sách đặc biệt về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số. Tuy nhiên, các văn bản này nên được xem là nền tảng và điều kiện thể chế thuận lợi, chứ chưa đồng nghĩa Việt Nam đã có một khung pháp lý hoàn chỉnh dành riêng cho bản sao số. Những vấn đề về chia sẻ dữ liệu, bảo vệ dữ liệu cá nhân, tiêu chuẩn kỹ thuật, trách nhiệm giải trình và việc sử dụng kết quả mô phỏng trong ra quyết định vẫn cần tiếp tục được hoàn thiện.

Bản sao số dưới góc nhìn phát triển bền vững

Đóng góp tiềm năng của bản sao số đối với phát triển bền vững trước hết nằm ở khả năng tích hợp nhiều thành phần của một hệ thống và đánh giá tác động của các phương án trước khi triển khai. Ở khía cạnh kinh tế, bản sao số có thể hỗ trợ so sánh các phương án đầu tư, tổ chức không gian và vận hành hạ tầng, qua đó cung cấp thêm căn cứ về chi phí, hiệu quả và rủi ro. Ở khía cạnh xã hội, việc kết hợp dữ liệu dân cư, không gian và khả năng tiếp cận dịch vụ có thể giúp nhận diện những khu vực hoặc nhóm dân cư chưa được hưởng lợi đầy đủ; đồng thời đặt ra yêu cầu về tính đại diện của dữ liệu, quyền riêng tư và khoảng cách số. Ở khía cạnh môi trường, mô hình số có thể hỗ trợ phân tích giao thông, năng lượng, phát thải, sử dụng tài nguyên và một số rủi ro thiên tai, giúp chuyển một phần hoạt động quản trị từ xử lý hậu quả sang nhận diện sớm nguy cơ và đánh giá trước tác động.

Các nghiên cứu tổng quan về bản sao số đô thị cho thấy công nghệ này có tiềm năng đối với quy hoạch, quản lý hạ tầng và hỗ trợ quyết định, nhưng đồng thời tồn tại nhiều thách thức về khả năng tương tác, chất lượng dữ liệu, hạ tầng tính toán, mô hình hóa, nguồn nhân lực cũng như các vấn đề tổ chức, xã hội và quản trị (Weil et al., 2023). Vì vậy, không nên xem bản sao số như một giải pháp công nghệ có thể tự động tạo ra phát triển bền vững; công nghệ chỉ cung cấp thêm công cụ và thông tin, còn kết quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị và cách thức sử dụng kết quả mô phỏng.

Đặt con người ở trung tâm của bản sao số

Một hạn chế đáng lưu ý của các mô hình số là xu hướng tập trung vào những gì dễ đo lường. Dòng phương tiện, mức tiêu thụ năng lượng hay phát thải có thể được ghi nhận tương đối thuận lợi, trong khi bản sắc văn hóa, niềm tin xã hội, mức độ hài lòng, sự gắn bó với địa điểm hay quyền tham gia của cộng đồng khó được phản ánh đầy đủ bằng dữ liệu kỹ thuật. Batty (2018) nhấn mạnh rằng đô thị và các hệ thống lãnh thổ trước hết là những hệ thống xã hội, không chỉ là tập hợp các cấu phần vật chất và kỹ thuật.

Do đó, khoa học xã hội cần tham gia ngay từ quá trình xác định vấn đề, lựa chọn chỉ báo và xây dựng mô hình. Địa lý nhân văn, xã hội học, kinh tế học, văn hóa học và khoa học quản lý có thể bổ sung những biến số mà dữ liệu cảm biến hoặc dữ liệu hành chính khó phản ánh đầy đủ, đồng thời giúp đánh giá các hệ quả phân phối, xã hội và văn hóa của những phương án được mô phỏng. Người dân và các bên liên quan cũng không nên chỉ được xem là nguồn cung cấp dữ liệu mà cần có vai trò trong xác định vấn đề, xây dựng kịch bản và thảo luận kết quả.

Có thể thấy, Nghị quyết 57-NQ/TW đang tạo ra những điều kiện quan trọng để Việt Nam chuyển mạnh hơn sang quản trị trên môi trường số và quản trị dựa trên dữ liệu. Trong quá trình đó, bản sao số có thể là công cụ hữu ích để tích hợp dữ liệu, mô phỏng hệ thống và hỗ trợ đánh giá các phương án trước khi ra quyết định. Tuy nhiên, giá trị thực sự của công nghệ này không nằm ở mức độ phức tạp của mô hình mà ở khả năng giải quyết những vấn đề quản trị cụ thể. Vì vậy, cùng với đầu tư công nghệ, cần chú trọng chất lượng và khả năng liên thông dữ liệu, khung thể chế, trách nhiệm giải trình và sự tham gia của con người. Chỉ khi những yếu tố này được xem xét đồng thời, bản sao số mới có thể trở thành một công cụ có ý nghĩa đối với đổi mới quản trị và phát triển bền vững.

Tài liệu tham khảo

Batty, M. (2018). Digital twins. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(5), 817–820. https://doi.org/10.1177/2399808318796416

Cục Thống kê. (2026). Thông cáo báo chí tỷ trọng giá trị tăng thêm của kinh tế số trong GDP, GRDP giai đoạn 2021–2025.

Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In F.-J. Kahlen, S. Flumerfelt, & A. Alves (Eds.), Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems (pp. 85–113). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4

Kritzinger, W., Karner, M., Traar, G., Henjes, J., & Sihn, W. (2018). Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 1016–1022. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.474

Weil, C., Bibri, S. E., Longchamp, R., Golay, F., & Alahi, A. (2023). Urban Digital Twin Challenges: A systematic review and perspectives for sustainable smart cities. Sustainable Cities and Society, 99, 104862. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104862