Doanh nghiệp không cần bắt đầu bằng một dự án AI hàng chục tỷ đồng hay thay thế toàn bộ đội xe bằng xe điện. Điều quan trọng là xác định đúng bài toán cần giải quyết.” Có lẽ đó là thông điệp xuyên suốt nhất được các diễn giả chia sẻ tại Hội thảo “Smart & Green Logistics – Bài học từ các case study thực tiễn”, diễn ra ngày 1/8 trong khuôn khổ Triển lãm Quốc tế Logistics Việt Nam lần thứ 4 (VILOG 2026).

Ông Đỗ Xuân Minh, Ủy viên Ban Thường vụ Hiệp hội Doanh nghiệp dịch vụ logistics Việt Nam phát biểu khai mạc Hội thảo

Khác với nhiều hội thảo chỉ dừng ở việc giới thiệu xu hướng, chương trình quy tụ các doanh nghiệp đang trực tiếp triển khai AI và logistics xanh trong hoạt động thực tế. Từ giao hàng chặng cuối, freight forwarding, kho lạnh tự động hóa đến vận tải thực phẩm và xe điện, các diễn giả đều đi đến một kết luận chung: công nghệ không phải đích đến; công nghệ chỉ phát huy giá trị khi giải quyết được những vấn đề cụ thể của doanh nghiệp.

AI không bắt đầu từ chatbot mà bắt đầu từ dữ liệu và bài toán

Một trong những nội dung được quan tâm nhất tại hội thảo là ứng dụng AI trong logistics. Tuy nhiên, thay vì tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn hay chatbot, các diễn giả lại dành phần lớn thời gian để nói về những vấn đề rất “đời thường”: dữ liệu, quy trình và vận hành.

Ông Nguyễn Cảnh Thức, Giám đốc Công nghệ ProTech Freight, GHN Logistics, mở đầu bằng một nhận định đáng chú ý: nhiều bài toán logistics tại Việt Nam không thể giải quyết chỉ bằng các nền tảng bản đồ thương mại phổ biến.

Theo ông Thức, hoạt động giao hàng chặng cuối tại Việt Nam chịu tác động của nhiều yếu tố rất đặc thù: đường cấm xe tải theo khung giờ, hẻm nhỏ phải kết hợp xe tải với đi bộ, bãi đỗ hợp pháp thay đổi theo từng khu vực và yêu cầu điều phối đồng thời hàng nghìn tài xế. Đây là những lớp dữ liệu mà các nền tảng bản đồ quốc tế không có sẵn.

Thay vì cố gắng điều chỉnh các giải pháp nước ngoài, GHN đã xây dựng hệ thống SmartRoute với cơ sở dữ liệu giao thông, cấm dừng, cấm tải và bãi đỗ dành riêng cho điều kiện Việt Nam. Hệ thống có thể tính toán lộ trình và điểm đỗ phù hợp trong chưa đầy một giây, giúp tài xế không còn phải “dò đường” hay tự tìm nơi dừng xe như trước.

Thông điệp của GHN không nằm ở việc “AI thông minh đến đâu”, mà ở chỗ AI chỉ hiệu quả khi được nuôi bằng dữ liệu đúng với bối cảnh thực tế.

AI-first: Khi AI trở thành cách doanh nghiệp vận hành

Nếu GHN nhấn mạnh vai trò của dữ liệu, thì AVI Logistics lại mang đến một góc nhìn khác về chuyển đổi số trong freight forwarding.

Theo Ông Yuki Trương, Founder & CEO AVI Logistics, nhiều doanh nghiệp hiện nay chỉ “gắn thêm AI” vào quy trình cũ, trong khi AVI lựa chọn xây dựng mô hình AI-first ngay từ đầu. Điều đó có nghĩa AI không phải là một chatbot hỗ trợ riêng lẻ, mà trở thành nền tảng của toàn bộ chuỗi báo giá – phục vụ khách hàng, từ thu thập và chuẩn hóa giá cước, lập báo giá, CRM, booking, xử lý chứng từ đến phân tích tài chính và hỗ trợ điều hành.

Đáng chú ý, AVI không coi AI là công cụ thay thế con người. Thông điệp được nhấn mạnh xuyên suốt bài trình bày là: “AI nhận phần việc lặp lại. Con người giữ phần phán đoán.”

Theo đó, AI đảm nhiệm những công việc tiêu tốn nhiều thời gian như săn giá cước, nhập liệu, đối soát hay xử lý chứng từ thường quy, để đội ngũ nhân sự tập trung vào tư vấn, quản trị rủi ro, xây dựng quan hệ khách hàng và đưa ra các quyết định mang tính chuyên môn.

Đó cũng là một sự thay đổi trong tư duy về AI: giá trị của AI không nằm ở việc giảm số lượng nhân sự, mà ở việc nâng cao chất lượng công việc mà con người thực hiện.

Dữ liệu sạch quan trọng không kém thuật toán

Một nội dung khác nhận được nhiều trao đổi là việc triển khai AI trong quản lý kho và chuỗi cung ứng lạnh.

Đại diện Transimex Hi Tech Park Logistics chia sẻ các case study về kho tự động ASRS, hệ thống Camera AI giám sát an toàn và AI Vision phân loại hàng hóa tốc độ cao. Các giải pháp này giúp giảm đáng kể thời gian kiểm tra, tự động phát hiện vi phạm và giám sát liên tục 24/7. Riêng hệ thống Camera AI có thể giảm 70–90% thời gian so với phương pháp thủ công.

Tuy nhiên, bài trình bày cũng thẳng thắn chỉ ra những giới hạn của AI như hiện tượng false positive, sai lệch mô hình (model bias), yêu cầu lưu trữ dữ liệu lớn cũng như các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư của người lao động.

Điều này cho thấy AI không phải là “chiếc hộp đen” luôn cho kết quả chính xác. Muốn AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp phải đầu tư đồng thời vào dữ liệu, quy trình và cơ chế kiểm soát.

Logistics xanh không phải là thay xe điện

Nếu phiên đầu tiên tập trung vào AI, thì phiên thứ hai mang đến một góc nhìn thực tế không kém về logistics xanh.

Ông Lê Quốc Hùng, Phó Tổng Giám đốc Saigon Food, cho rằng nhiều doanh nghiệp vẫn đang hiểu logistics xanh theo hướng khá đơn giản: thay thế xe diesel bằng xe điện. Theo ông, chuỗi cung ứng xanh không chỉ là thay phương tiện, mà là thay đổi cách vận hành.

Saigon Food hiện vận hành đồng thời xe tải lạnh, xe tải khô, xe van điện và xe máy điện. Vì vậy, bài toán cốt lõi không còn là mua thêm xe, mà là xây dựng “bộ não điều phối” có khả năng hiểu đặc tính từng loại phương tiện, từng loại hàng hóa, yêu cầu nhiệt độ, thời gian giao hàng và bán kính hoạt động để lựa chọn phương án tối ưu.

Doanh nghiệp cũng giới thiệu mô hình điều phối nhiều tầng, trong đó xe điện được ưu tiên cho các tuyến ngắn và phát thải thấp, xe lạnh được tối ưu tải trọng bằng cách kết hợp hàng phù hợp, còn dịch vụ thuê ngoài chỉ được kích hoạt khi đội xe nội bộ đạt giới hạn khai thác.

Như vậy, công nghệ không chỉ giúp giảm phát thải mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng phương tiện, tối ưu chi phí và duy trì chất lượng dịch vụ.

Xe điện chỉ hiệu quả khi giải được bài toán kinh tế

Một trong những phần thảo luận sôi nổi nhất của hội thảo xoay quanh câu hỏi: đầu tư xe điện có thực sự hiệu quả đối với doanh nghiệp logistics?

Theo Tiến sĩ Nguyễn Duy Hồng, Giám đốc Vận hành miền Bắc và miền Trung, YCH-Protrade, câu trả lời không thể chỉ dựa trên giá mua phương tiện.

Ông cho rằng xe điện là một hệ thống gồm tuyến vận tải, phương tiện, pin, trạm sạc, nguồn điện, dữ liệu vận hành, dịch vụ kỹ thuật và phụ tùng. Chỉ cần một mắt xích không đáp ứng được yêu cầu, toàn bộ hệ thống sẽ mất hiệu quả.

Đặc biệt, diễn giả nhấn mạnh doanh nghiệp cần đánh giá hiệu quả đầu tư theo TCO (Total Cost of Ownership) – tổng chi phí sở hữu trong toàn bộ vòng đời phương tiện – thay vì chỉ nhìn vào giá mua ban đầu. TCO bao gồm chi phí năng lượng, hạ tầng sạc, bảo dưỡng, thời gian dừng xe, tuổi thọ pin, giá trị còn lại, bảo hiểm và chi phí tài chính.

Thông điệp này nhận được sự đồng tình của nhiều doanh nghiệp tham dự, bởi trong điều kiện hiện nay, thách thức lớn nhất không phải là mua được xe điện, mà là tổ chức được một hệ thống vận hành đủ ổn định để khai thác hiệu quả phương tiện đó.

Từ xu hướng đến năng lực thực thi

Điểm đặc biệt của hội thảo không nằm ở việc giới thiệu thêm những công nghệ mới, mà ở cách các diễn giả nhìn nhận công nghệ như một công cụ phục vụ vận hành.

Dù là AI trong giao hàng chặng cuối, AI-first trong freight forwarding, camera AI trong kho lạnh hay xe điện trong vận tải, các case study đều cho thấy một nguyên tắc chung: không có giải pháp nào phù hợp với mọi doanh nghiệp. Doanh nghiệp nhỏ không cần triển khai AI trên toàn hệ thống ngay từ đầu; doanh nghiệp chuyển sang xe điện cũng không nên chỉ quan tâm đến phương tiện mà phải đồng thời giải quyết bài toán điều độ, hạ tầng sạc, pin và tổng chi phí sở hữu.

Có thể nói, thông điệp lớn nhất mà Hội thảo “Smart & Green Logistics – Bài học từ các case study thực tiễn” mang lại là chuyển đổi số và chuyển đổi xanh không phải cuộc đua mua công nghệ hiện đại nhất, mà là quá trình lựa chọn đúng bài toán, xây dựng dữ liệu đủ tốt và triển khai từng bước với mục tiêu cuối cùng là nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Đó cũng là cách để AI và logistics xanh thực sự đi từ những khái niệm nhiều kỳ vọng trở thành năng lực cạnh tranh thực chất của doanh nghiệp logistics Việt Nam.

Thanh Hải – Văn phòng VLA