Việc kinh doanh

Trí thông minh bao quanh chúng ta mà chúng ta không nhận ra

Không giống như Alexa, vốn chỉ phản hồi theo lệnh, Ambient Intelligence hoạt động âm thầm—nó tự động điều chỉnh môi trường mà không cần bạn phải làm gì cả. Một thị trường sẽ từ 18,44 tỷ đô la (năm 2022) lên 100 tỷ đô la vào năm 2030. Bộ điều nhiệt học hỏi sở thích của bạn, các cửa hàng sắp xếp lại bố cục theo thời gian thực, các văn phòng điều chỉnh ánh sáng và tiếng ồn dựa trên công việc của bạn. Quyền riêng tư? Xử lý cục bộ, không lưu trữ tập trung. Tương lai của công nghệ? Tàng hình.

Ambient AI là công nghệ hoạt động âm thầm trong môi trường xung quanh, thích ứng với nhu cầu của chúng ta mà không cần tương tác rõ ràng.

Nói một cách đơn giản thì nó có nghĩa là gì?

Theo Emergen Research , “Trí tuệ xung quanh đề cập đến việc tích hợp các công nghệ thông minh, nhạy bén vào môi trường hàng ngày, cho phép không gian tự động thích ứng với nhu cầu của người dùng mà không cần sự can thiệp rõ ràng”.

Công nghệ này sử dụng cảm biến, AI, IoT và máy học để:

  • Nhận thức những gì đang xảy ra trong môi trường
  • Học hỏi từ thói quen của con người
  • Phản ứng bằng cách thích ứng với môi trường theo thời gian thực

Không giống như trợ lý giọng nói yêu cầu các lệnh rõ ràng, trí thông minh xung quanh hoạt động ở chế độ nền, giúp môi trường trực quan và cá nhân hóa hơn.

Chúng ta đã sử dụng nó như thế nào trong cuộc sống hàng ngày

Ở nhà

Grand View Research báo cáo rằng sự ưa chuộng ngày càng tăng đối với nhà thông minh là một trong những động lực chính thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ môi trường. Các hệ thống này giám sát và kiểm soát mức tiêu thụ năng lượng, đồng thời tối ưu hóa việc quản lý chất thải, giúp ngôi nhà trở nên hiệu quả và thoải mái hơn.

Trong các cửa hàng

Theo bài viết trên Emergen Research , “các môi trường bán lẻ đang sử dụng trí thông minh xung quanh để tối ưu hóa bố cục cửa hàng theo thời gian thực dựa trên mô hình di chuyển của khách hàng, mà không cần phải phân tích thủ công”.

Trong không gian làm việc

Theo báo cáo của Grand View Research , “không gian văn phòng có thể tự động điều chỉnh ánh sáng, nhiệt độ và khả năng khử tiếng ồn dựa trên loại công việc đang thực hiện, giúp cải thiện năng suất một cách tự động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của người dùng”.

Tại sao điều này lại quan trọng vào năm 2025

Grand View Research ước tính rằng "thị trường trí tuệ xung quanh toàn cầu đạt 18,44 tỷ đô la vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ kép hàng năm là 24,4% cho đến năm 2030, khi đó ước tính sẽ đạt gần 100 tỷ đô la".

Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi:

  1. Sự trỗi dậy của các dự án thành phố thông minh
  2. Sự gia tăng của các thiết bị IoT được kết nối internet
  3. Nhu cầu ngày càng tăng về môi trường hiệu quả hơn và bền vững về năng lượng

Các công ty hàng đầu trong ngành

Emergen Research xác định một số công ty hàng đầu trên thị trường trí tuệ xung quanh:

  • Microsoft : Nổi bật với Azure IoT và Azure Cognitive Services trong việc phát triển môi trường kết nối và thông minh
  • Siemens : Tích hợp AI, IoT và phân tích dữ liệu để tạo ra môi trường thông minh, thích ứng cho doanh nghiệp và thành phố
  • Honeywell : Công ty hàng đầu trong việc tích hợp cảm biến, AI và tự động hóa để cải thiện hiệu quả và an toàn hoạt động.
  • Schneider Electric : Tiên phong trong các giải pháp năng lượng hiệu quả và phát triển bản sao kỹ thuật số cho bảo trì dự đoán

Cân nhắc về quyền riêng tư

Một khía cạnh quan trọng của trí tuệ môi trường liên quan đến những tác động của nó đến quyền riêng tư. Grand View Research ghi nhận sự phát triển của "các kỹ thuật 'AI môi trường bảo vệ quyền riêng tư', trong đó quá trình xử lý diễn ra ở biên, với dữ liệu nhạy cảm được xử lý cục bộ mà không cần lưu trữ trung tâm. Những phương pháp này duy trì lợi ích của trí tuệ môi trường đồng thời giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư."

Tương lai có vô hình không ?

Như nghiên cứu đã nêu bật, những công ty thành công nhất trong lĩnh vực này sẽ là những công ty khiến công nghệ trở nên vô hình, tạo ra môi trường phản ứng thông minh với nhu cầu của con người mà không cần phải chú ý.

Trí thông minh xung quanh đại diện cho sự thay đổi mô hình cơ bản: không còn là tương tác với công nghệ nữa mà là được bao quanh bởi công nghệ để công nghệ âm thầm cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Câu hỏi thường gặp về Trí tuệ nhân tạo xung quanh

Sự khác biệt giữa AI xung quanh và trợ lý giọng nói như Alexa hoặc Siri là gì?

Trợ lý giọng nói như Alexa và Siri yêu cầu tương tác rõ ràng (chẳng hạn như nói "Hey Siri" hoặc "Alexa") và phản hồi các lệnh cụ thể. Ngược lại, Ambient AI hoạt động liên tục ở chế độ nền mà không cần lệnh rõ ràng, tự động điều chỉnh môi trường theo nhu cầu của người dùng thông qua cảm biến và khả năng học hỏi liên tục.

Trí tuệ nhân tạo xung quanh đã có mặt trong nhà chúng ta chưa?

Vâng, đang ở giai đoạn đầu. Các hệ thống như bộ điều nhiệt thông minh có thể học được sở thích về nhiệt độ của bạn, đèn điều chỉnh dựa trên thời gian trong ngày và hành vi của bạn, hay tủ lạnh theo dõi lượng thức ăn tiêu thụ là những ví dụ về trí tuệ môi trường đã hiện diện trong nhiều ngôi nhà. Theo Grand View Research , sự ưa chuộng ngày càng tăng đối với nhà thông minh là một trong những động lực chính thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ môi trường.

Ambient AI liên quan đến robot như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo môi trường xung quanh và robot là những phương pháp tiếp cận bổ sung cho tự động hóa. Trong khi trí tuệ nhân tạo môi trường xung quanh được nhúng vào chính môi trường xung quanh (tường, trần, sàn, thiết bị), robot là những thực thể vật lý di động có thể tương tác với môi trường. Trong tương lai gần, chúng ta có thể sẽ thấy sự tích hợp chặt chẽ hơn: robot gia đình hợp tác với các hệ thống thông minh môi trường xung quanh, nhận thông tin từ các cảm biến được phân bổ khắp môi trường để điều hướng và thực hiện các tác vụ hiệu quả hơn. Ví dụ, robot hút bụi có thể nhận thông tin từ hệ thống môi trường về những khu vực nào trong nhà đã được sử dụng gần đây và cần được vệ sinh.

Rủi ro về quyền riêng tư của Trí tuệ nhân tạo xung quanh là gì?

Những rủi ro chính bao gồm việc thu thập dữ liệu cá nhân liên tục, khả năng bị giám sát trái phép và việc tạo hồ sơ người dùng chi tiết. Theo Grand View Research , những lo ngại này đã dẫn đến việc phát triển các kỹ thuật xử lý dữ liệu cục bộ trên chính thiết bị mà không cần gửi đến máy chủ trung tâm, do đó giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư.

Liệu AI xung quanh có thể giúp ích cho người khuyết tật không?

Chắc chắn rồi. Trí tuệ nhân tạo môi trường xung quanh (ambient AI) có tiềm năng đáng kể trong việc cải thiện khả năng tiếp cận và tính độc lập cho người khuyết tật. Môi trường tự động thích ứng với nhu cầu của người dùng có thể cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa: điều chỉnh ánh sáng tự động cho người khiếm thị, hệ thống giao tiếp môi trường xung quanh cho người không nói được, hoặc môi trường dự đoán và ngăn ngừa các tình huống nguy hiểm cho người hạn chế khả năng vận động.

AI có bền vững về mặt năng lượng không?

Mặc dù các hệ thống này cần năng lượng để vận hành, chúng được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất năng lượng tổng thể của môi trường. Ví dụ, hệ thống chiếu sáng và điều hòa không khí thông minh có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng bằng cách chỉ kích hoạt khi cần thiết và thích ứng với điều kiện thực tế. Nghiên cứu cho thấy việc triển khai trí tuệ môi trường trên quy mô lớn tại các thành phố thông minh có thể giúp giảm lượng khí thải carbon đô thị bằng cách tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà và hệ thống giao thông.

Trí tuệ nhân tạo xung quanh sẽ phát triển như thế nào trong những năm tới?

Trong những năm tới, chúng ta có thể sẽ chứng kiến sự tích hợp chặt chẽ hơn giữa các hệ thống môi trường khác nhau hiện đang hoạt động riêng lẻ. Chúng ta cũng sẽ thấy khả năng dự đoán được cải thiện, với các hệ thống có thể dự đoán nhu cầu chính xác hơn. Sự phát triển này có thể cũng bao gồm việc cá nhân hóa mạnh mẽ hơn không chỉ dựa trên thói quen mà còn dựa trên trạng thái cảm xúc và thể chất của con người, được phát hiện thông qua các cảm biến sinh trắc học không xâm lấn.

Nguồn:

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hướng dẫn đầy đủ về phần mềm Business Intelligence dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hệ thống làm mát AI của Google DeepMind: Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu như thế nào

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Tại sao Toán học lại khó (Ngay cả khi bạn là AI)

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.