ENR FutureTech 2025: Trí tuệ nhân tạo dẫn dắt tương lai ngành xây dựng

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghệ 4.0 ngày càng lan tỏa sâu rộng, trí tuệ nhân tạo đang trở thành “chìa khóa vàng” mở ra kỷ nguyên mới cho ngành xây dựng và hạ tầng. Bài viết này khám phá cách AI đang tái định hình quy trình thiết kế, thi công và quản lý công trình — từ tối ưu hóa chi phí, nâng cao hiệu suất đến đảm bảo an toàn – và nhìn về xu hướng mà các chuyên gia lẫn doanh nghiệp cần chuẩn bị để không bị bỏ lại phía sau.

Khi công trường bước vào kỷ nguyên AI

Nếu như mười năm trước, câu chuyện số hóa xây dựng chủ yếu xoay quanh BIM, mô hình 3D và quản lý dữ liệu dự án, thì nay, trung tâm bàn luận tại ENR FutureTech 2025 đã chuyển hẳn sang AI. Không chỉ là lý thuyết hay slide trình chiếu, AI đã có mặt trực tiếp trong các quy trình cốt lõi: từ duyệt bản vẽ, quản trị dữ liệu nội bộ, đưa thông tin đến công trường, cho đến tháo gỡ chuỗi cung ứng vật liệu.

Tổ chức tại San Francisco, FutureTech 2025 quy tụ lãnh đạo các tập đoàn xây dựng, nhà đầu tư công nghệ, startup AI chuyên ngành và các cơ quan công. Với hàng chục phiên thảo luận, hội nghị đã phác thảo rõ nét một bức tranh: AI đang rời phòng thí nghiệm để bước vào thực tiễn công trình. 

AI nội bộ: “Điều tra viên số” trong kho dữ liệu doanh nghiệp

Trong panel mang tên “Private Eyes — Training a Proprietary AI Detective for Your Data Only”, đại diện DPR Construction và WND Ventures đã đặt ra một vấn đề lớn: làm thế nào để khai thác AI mà không đánh mất tính riêng tư của dữ liệu nội bộ?

Điểm đặc biệt ở đây là ý tưởng AI như một “điều tra viên”. Hệ thống được huấn luyện không phải trên dữ liệu mở, mà chỉ trên kho dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp. Nó có khả năng rà soát, phát hiện, đối chiếu những điểm bất thường trong tài liệu dự án, nhật ký công trường hay các hợp đồng.

Trong ngành xây dựng, dữ liệu không chỉ là bản vẽ hay hợp đồng. Nó còn bao gồm nhật ký thi công, báo cáo chất lượng, RFI (yêu cầu thông tin), nhật ký an toàn. Việc để lộ ra ngoài có thể đồng nghĩa với mất lợi thế cạnh tranh. AI nội bộ giúp giữ trọn vẹn lợi thế này, đồng thời cung cấp công cụ tìm kiếm, phân tích mạnh mẽ.

Bài học cho doanh nghiệp Việt Nam: để đi theo con đường này, trước hết cần chuẩn hóa dữ liệu nội bộ. Nếu dữ liệu rải rác trong Excel, PDF scan, email… thì rất khó để huấn luyện AI. Tương lai, khi các tổng thầu có thể xây dựng “AI nội bộ” riêng biệt, họ sẽ có một trợ thủ giúp rà lỗi, so sánh tiến độ, phát hiện rủi ro ngay trong kho dữ liệu của chính mình.

Tăng tốc duyệt bản vẽ: Sound Transit và TwinKnowledge

Phiên thảo luận “AI-Aided Drawing Review Transforms One Public Agency’s Processes” do Sound Transit và TwinKnowledge đồng trình bày đã trở thành minh chứng sống động cho việc AI đang thay đổi công việc hành chính kỹ thuật.

Sound Transit là cơ quan chịu trách nhiệm phát triển hệ thống đường sắt đô thị vùng Seattle. Trung bình mỗi hai tuần, họ phải xử lý hơn 4.500 bản vẽ as-built từ nhà thầu. Với quy mô đó, việc duyệt bản vẽ theo cách thủ công gần như là bất khả thi, dẫn đến nguy cơ chậm tiến độ hoặc sai sót trong triển khai.

Giải pháp AI của TwinKnowledge không thay thế kỹ sư, mà hoạt động như một trợ lý thông minh:

●    Đọc bản vẽ và trích xuất các yếu tố quan trọng.

●    So sánh với tiêu chuẩn và quy định kỹ thuật hiện hành.

●    Phát hiện điểm xung đột, cảnh báo rủi ro.

Kết quả: quy trình duyệt bản vẽ được rút ngắn đáng kể, trong khi chất lượng kiểm tra vẫn đảm bảo. Quan trọng hơn, AI giảm được tỷ lệ tái công – vốn là “cơn ác mộng” của mọi dự án.

Đây là một thông điệp rõ ràng: AI không lấy đi vai trò của kỹ sư, mà trao cho họ một công cụ mạnh hơn, giúp tập trung vào quyết định thay vì chìm trong núi giấy tờ.

Đọc thêm: AI - Đòn bẩy chiến lược cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

AI và robotics: Dữ liệu từ văn phòng ra thẳng công trường

Một điểm nhấn đầy ấn tượng khác đến từ panel “Field Forward — Driving Vital Data to the Workforce on the Jobsite”, với sự tham gia của The Weitz Company và startup Dusty Robotics.

Ở đây, câu hỏi được đặt ra: làm thế nào để đảm bảo thông tin từ mô hình BIM, từ bản vẽ được cập nhật, truyền đến người thợ trực tiếp trên công trường mà không bị biến dạng, sai lệch?

Giải pháp: robot Field Printer của Dusty Robotics. Robot này có thể “in” layout trực tiếp lên sàn công trình, dựa trên dữ liệu số đã được AI xử lý. Thay vì đội kỹ sư phải cầm thước, đo vẽ thủ công hàng giờ, AI và robot phối hợp để biến bản vẽ số thành dấu vết trực quan trên công trường.

Kết quả là gì?

●    Nhanh hơn: layout có thể hoàn thành trong vài phút thay vì hàng giờ.

●    Chính xác hơn: giảm đáng kể sai số, tránh xung đột giữa các hệ kỹ thuật.

●    Hiệu quả hơn: công nhân nắm thông tin ngay tại chỗ, giảm phụ thuộc vào “chuỗi thông tin” phức tạp từ văn phòng.

Có thể nói, đây là ví dụ điển hình của mô hình “jobsite intelligence”: nơi dữ liệu, AI và robotics hợp nhất để hỗ trợ trực tiếp đội thi công.

AI tháo gỡ chuỗi cung ứng: Kaya AI và Suffolk Technologies

Trong bối cảnh giá vật liệu biến động và chuỗi cung ứng toàn cầu liên tục bị gián đoạn, phiên “Untangling the Supply Chain With a Bit of AI” mang đến góc nhìn đầy thiết thực.

Startup Kaya AI, kết hợp với Suffolk Technologies, trình bày cách AI được sử dụng để lập bản đồ chuỗi cung ứng nhiều tầng. Thay vì chỉ biết tên nhà cung cấp trực tiếp, hệ thống AI có thể vẽ ra “mạng lưới” phức tạp, cho thấy sự phụ thuộc chồng chéo giữa nhiều nhà thầu phụ, nhà cung ứng vật liệu, nhà sản xuất.

Với cách tiếp cận này, AI có thể:

●    Dự báo rủi ro đứt gãy khi một nhà cung cấp gặp sự cố.

●    Đưa ra phương án thay thế hoặc khuyến nghị phân bổ nguồn cung.

●    Giúp ban quản lý dự án đưa ra quyết định nhanh chóng trong tình huống khẩn cấp.

Đây là hướng đi đặc biệt quan trọng với các tổng thầu và chủ đầu tư Việt Nam, nơi chuỗi cung ứng xây dựng thường phụ thuộc nhiều tầng trung gian. Với AI, họ có thể giảm thiểu nguy cơ chậm tiến độ, đội vốn vì vật liệu – một vấn đề nhức nhối của ngành.

Spotlight: Những giải pháp AI tiêu biểu tại FutureTech 2025

Không chỉ dừng ở thảo luận, FutureTech 2025 còn là “sân khấu” trình diễn các giải pháp AI đã và đang được áp dụng thực tế trong ngành xây dựng và hạ tầng:

• TwinKnowledge – Nền tảng AI hỗ trợ duyệt bản vẽ và tài liệu kỹ thuật. Thay vì kỹ sư phải rà soát thủ công hàng nghìn bản vẽ, TwinKnowledge dùng kết hợp thị giác máy tính và ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện xung đột, trả lời RFI nhanh và giảm rủi ro tái công. Case study từ Sound Transit cho thấy công cụ này giúp xử lý khối lượng hơn 4.500 bản vẽ/2 tuần hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
• Dusty Robotics (Field Printer) – Robot layout công trường có khả năng “in” trực tiếp đường layout từ mô hình BIM xuống mặt sàn. Nhờ AI xử lý dữ liệu thiết kế, robot đảm bảo đường in chính xác, đồng bộ và nhanh gấp nhiều lần layout thủ công. Đây là bước tiến lớn trong việc đưa dữ liệu số đến tận tay đội thi công, giảm sai sót và tiết kiệm đáng kể thời gian hiện trường.
• Kaya AI – Giải pháp AI dành cho chuỗi cung ứng xây dựng. Nền tảng này theo dõi đơn hàng, lập bản đồ mối quan hệ nhiều tầng giữa các nhà cung ứng và nhà thầu phụ, đồng thời dự báo rủi ro chậm trễ. Với khả năng giảm thời gian quản lý mua sắm tới 80%, Kaya AI giúp doanh nghiệp tránh “đứt gãy vật liệu” – nguyên nhân thường gặp gây chậm tiến độ và tăng chi phí.
• Document Crunch – Nền tảng AI chuyên phân tích hợp đồng và tài liệu pháp lý. Công cụ này tự động đánh dấu điều khoản rủi ro, so sánh phiên bản hợp đồng và rút ngắn thời gian rà soát tới 80%. Nhờ vậy, nhà thầu và chủ đầu tư có thể hạn chế tranh chấp, quản lý hợp đồng minh bạch và kiểm soát rủi ro ngay từ giai đoạn ký kết.

Những cái tên này cho thấy sự đa dạng của AI trong AEC: từ quản trị dữ liệu, thiết kế, thi công đến hợp đồng và chuỗi cung ứng.

Lời nhắn gửi cho ngành xây dựng Việt Nam

Điểm nổi bật lớn nhất từ ENR FutureTech 2025 là: AI không còn là xu hướng xa vời. Nó đã hiện diện rõ ràng trong từng mắt xích của dự án xây dựng — từ văn phòng thiết kế, quá trình duyệt bản vẽ, quản lý chuỗi cung ứng, cho đến robot làm việc trực tiếp ngoài công trường. Không còn là khái niệm viễn tưởng, AI giờ đây chính là “công cụ lao động mới” của ngành.

Với bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh hàng loạt dự án hạ tầng trọng điểm như cao tốc Bắc – Nam, metro tại Hà Nội và TP.HCM, đường sắt tốc độ cao, việc ứng dụng AI không chỉ là lựa chọn, mà thực sự là con đường tất yếu để nâng cao năng suất và chất lượng.

Từ những gì rút ra ở FutureTech, có ba thông điệp then chốt dành cho doanh nghiệp xây dựng Việt Nam:

1. Chuẩn hóa dữ liệu nội bộ – nền tảng để triển khai AI nội bộ

Hiện nay, dữ liệu trong các doanh nghiệp xây dựng Việt Nam thường nằm rải rác: bản vẽ ở dạng CAD hoặc PDF scan, nhật ký thi công trong Excel, hợp đồng và RFI trong Word, thậm chí một phần chỉ tồn tại trên email hoặc Zalo. Khi dữ liệu không được chuẩn hóa, AI sẽ không thể đọc – không thể hiểu – không thể học.

Bài học từ các doanh nghiệp quốc tế cho thấy, muốn có một “AI nội bộ” bảo mật và hữu ích, trước hết phải thu gom, phân loại và chuẩn hóa kho dữ liệu. Khi dữ liệu đã có cấu trúc, AI mới có thể trở thành “trợ lý thông minh” hỗ trợ rà lỗi hợp đồng, so sánh tiến độ, hay phát hiện bất thường.

Nếu như các tổng thầu lớn  hay các đơn vị tư vấn quản lý dự án bắt đầu quy trình chuẩn hóa dữ liệu ngay từ bây giờ, chỉ vài năm tới họ sẽ sở hữu những “AI nội bộ” riêng biệt — một lợi thế cạnh tranh khó sao chép.

2. Bắt đầu từ ca dùng cụ thể – duyệt bản vẽ, quản lý an toàn, kiểm soát tiến độ

Áp dụng AI không cần bắt đầu từ những thứ “khổng lồ” hay quá phức tạp. Tại ENR FutureTech, những ca dùng thành công nhất lại chính là các khâu cụ thể, dễ thấy hiệu quả ngay:

• Duyệt bản vẽ: như Sound Transit xử lý 4.500 bản vẽ mỗi hai tuần nhờ TwinKnowledge.
• Quản lý an toàn: AI có thể đọc hình ảnh công trường, cảnh báo lao động không đội mũ, không thắt dây an toàn.
• Kiểm soát tiến độ: AI phân tích dữ liệu ảnh 360°/drone để so sánh tiến độ thực tế với kế hoạch BIM.

Với doanh nghiệp Việt Nam, việc sẵn sàng dùng thử 1 hay 2 dự án ban đầu như vậy sẽ giúp chứng minh giá trị của AI, đồng thời dễ dàng tính toán hiệu quả đầu tư (ROI). Khi thành công ở bước nhỏ, doanh nghiệp mới tự tin mở rộng sang các ứng dụng lớn hơn như tối ưu vật liệu, dự báo chi phí hay lập lịch thi công thông minh.

3. Mở rộng hợp tác quốc tế – tăng tốc tiếp cận công nghệ

Một thực tế cần thừa nhận: Việt Nam chưa có nhiều doanh nghiệp tự phát triển AI cho ngành xây dựng ở cấp độ “deep tech”. Do đó, con đường nhanh nhất để bắt kịp là hợp tác quốc tế.

Tại FutureTech, những cái tên như Dusty Robotics, TwinKnowledge, Kaya AI, Document Crunch đã cho thấy họ sẵn sàng cung cấp giải pháp ra toàn cầu. Với doanh nghiệp Việt Nam, việc trở thành đối tác triển khai, đại diện phân phối hoặc tham gia thí điểm sẽ mang lại hai lợi ích:

• Tiếp cận công nghệ sớm: có thể ứng dụng ngay các giải pháp AI/robotics đã được kiểm chứng ở thị trường Mỹ, châu Âu.
• Học hỏi mô hình triển khai: từ quy trình chuẩn bị dữ liệu, đào tạo nhân sự đến tích hợp AI vào workflow thực tế.

Nếu các tổng thầu, chủ đầu tư lớn (Sun Group, Vingroup, Tập đoàn Điện lực, các Ban QLDA Bộ Xây Dựng) chủ động hợp tác, hy vọng AI có thể sớm trở thành công cụ chuẩn trong các dự án hạ tầng Việt Nam.

Không còn là “nếu”, mà là “khi nào”

Ba thông điệp trên thực chất là một lộ trình: chuẩn hóa dữ liệu → chọn các trường hợp dùng cụ thể → hợp tác mở rộng. Đây chính là con đường mà ngành xây dựng Việt Nam cần đi nếu muốn bắt kịp thế giới.

Tại ENR FutureTech 2025, có thể thấy rất rõ rằng AI không còn dừng ở hội thảo, mà đã hiện diện trên từng bản vẽ, từng mét sàn công trình, từng khâu cung ứng vật liệu. Câu hỏi cho ngành xây dựng Việt Nam không còn là “có nên ứng dụng AI không?”, mà là: “Khi nào chúng ta bắt đầu?”.