Gắn nhiệm vụ khoa học, công nghệ với những bài toán thực tiễn của Hà Nội

Thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW, Hà Nội đang từng bước chuyển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số từ những nhiệm vụ mang tính hỗ trợ sang công cụ phục vụ trực tiếp quản trị và phát triển kinh tế - xã hội.

Một thay đổi đáng chú ý là phương thức quản trị ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu. Các nền tảng số, cơ sở dữ liệu chuyên ngành và hệ thống theo dõi tiến độ đang được sử dụng để hỗ trợ điều hành, giải quyết thủ tục hành chính và cung cấp dịch vụ cho người dân, doanh nghiệp.

Tuy nhiên, khi dữ liệu ngày càng được tích hợp và khai thác, yêu cầu đặt ra không chỉ là xây dựng thêm nền tảng hay số hóa quy trình. Vấn đề quan trọng hơn là dữ liệu phải được chuyển thành thông tin phục vụ quyết định, dự báo và xử lý những vấn đề cụ thể của đô thị.

Cùng với chuyển đổi phương thức quản trị, Hà Nội cũng đang định hướng thay đổi cách triển khai nhiệm vụ khoa học, công nghệ. Thay vì nghiên cứu dàn trải, nhiệm vụ được đặt trong mối liên hệ với các bài toán lớn của thành phố, công nghệ chiến lược và nhu cầu ứng dụng thực tế.

Khoa học, công nghệ được định hướng gắn với những bài toán cụ thể trong quản lý và phát triển đô thị Hà Nội. Ảnh minh họa

Công nghệ phải giải quyết được những vấn đề của đô thị

Với quy mô đô thị lớn, Hà Nội đang phải đối mặt với nhiều vấn đề liên quan đến giao thông, xây dựng, ngập úng, ô nhiễm không khí, nước thải, chất thải và quản lý hạ tầng. Đây cũng là những lĩnh vực đòi hỏi sự tham gia của khoa học, công nghệ và dữ liệu.

Trong môi trường, nhu cầu nghiên cứu tập trung vào xử lý ô nhiễm sông, hồ, nước thải làng nghề và bùn thải; nâng cao năng lực quan trắc, dự báo ô nhiễm không khí; đồng thời nghiên cứu các giải pháp dự báo, cảnh báo ngập lụt. Dữ liệu lớn, IoT, trí tuệ nhân tạo và bản sao số có thể được ứng dụng phù hợp để nâng cao khả năng giám sát, cảnh báo và hỗ trợ điều hành.

Đối với xây dựng và hạ tầng, bài toán không chỉ nằm ở việc phát triển công trình mới mà còn ở quản lý, theo dõi và khai thác hiệu quả hệ thống hạ tầng hiện có. Các nền tảng BIM, bản đồ số và công nghệ đánh giá sức khỏe công trình có thể hỗ trợ quản lý cầu, đường và các công trình trọng điểm.

Trong khi đó, việc xử lý và tái sử dụng đất, bùn thải phát sinh từ hoạt động xây dựng cũng đặt ra yêu cầu nghiên cứu theo hướng kinh tế tuần hoàn, giảm lượng chất thải phải xử lý và tận dụng nguồn vật liệu phù hợp.

Các vấn đề về logistics, vận tải, kho bãi, chiếu sáng tiết kiệm năng lượng và hạ tầng đô thị thông minh cũng cần được tiếp cận từ nhu cầu thực tế, thay vì chỉ lựa chọn công nghệ theo xu hướng.

Ở khu vực nông nghiệp, yêu cầu đặt ra là nâng cao giá trị sản xuất đồng thời giảm tác động đến môi trường. Các hướng nghiên cứu có thể tập trung vào nông nghiệp thông minh, sản xuất công nghệ cao, giảm phát thải, kinh tế tuần hoàn, chế phẩm sinh học và xây dựng chuỗi thực phẩm an toàn.

Điều này cho thấy phạm vi của nhiệm vụ khoa học, công nghệ không chỉ nằm trong phòng thí nghiệm. Giá trị của nghiên cứu cần được thể hiện thông qua khả năng giải quyết một vấn đề cụ thể, tạo ra sản phẩm hoặc giải pháp có thể triển khai và tiếp tục hoàn thiện trong thực tế.

Rõ bài toán, rõ sản phẩm, rõ nơi ứng dụng

Một yêu cầu quan trọng trong đặt hàng nhiệm vụ khoa học, công nghệ là xác định rõ ngay từ đầu vấn đề cần giải quyết và chủ thể sử dụng kết quả. Đây là cơ sở để lựa chọn công nghệ, đơn vị thực hiện, nguồn lực cũng như tiêu chí đánh giá.

Đối với nhiệm vụ phục vụ quản lý nhà nước, cần xác định rõ cơ quan sử dụng kết quả và yêu cầu quản lý cần được giải quyết. Với nhiệm vụ có doanh nghiệp tham gia, cần tính đến khả năng tiếp nhận, ứng dụng, chuyển giao và thương mại hóa sản phẩm.

Cách tiếp cận này cũng giúp hạn chế tình trạng nghiên cứu tạo ra kết quả nhưng thiếu địa chỉ ứng dụng hoặc khó tiếp tục triển khai sau khi nhiệm vụ kết thúc. Khi sản phẩm đầu ra, người sử dụng và nhu cầu thực tế được xác định từ đầu, quá trình nghiên cứu sẽ có cơ sở để bám sát mục tiêu hơn.

Việc Hà Nội xác định các nhóm công nghệ chiến lược như trí tuệ nhân tạo, bán dẫn, robot tự hành, UAV, dữ liệu lớn và bản sao số cũng cần được đặt trong mối liên hệ với những bài toán cụ thể của thành phố. Công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được lựa chọn đúng vấn đề và có điều kiện để thử nghiệm, hoàn thiện, chuyển giao.

Do đó, việc rà soát các nhiệm vụ đã và đang triển khai có ý nghĩa quan trọng nhằm tránh trùng lặp, kế thừa những kết quả đã có và nhận diện khoảng trống cần tiếp tục nghiên cứu. Trên cơ sở phân loại từng bài toán theo ngành, lĩnh vực, thành phố có thể xác định dữ liệu đầu vào, sản phẩm đầu ra, tiêu chí đánh giá và đơn vị có năng lực thực hiện.

Từ quản trị dựa trên dữ liệu đến đặt hàng nhiệm vụ khoa học, công nghệ theo bài toán cụ thể, Hà Nội đang hướng tới cách tiếp cận coi sản phẩm và khả năng ứng dụng là một phần của quá trình nghiên cứu, thay vì chỉ đánh giá ở giai đoạn cuối. Đây là cơ sở để kết nối trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ quan quản lý, đưa năng lực khoa học, công nghệ gần hơn với những nhu cầu thực tế của thành phố.

Về vấn đề này, Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ Nguyễn Anh Tuấn yêu cầu, các trường, viện, nhà khoa học và doanh nghiệp tiếp tục phối hợp, kết nối chặt chẽ. Các đơn vị sẽ cùng đề xuất những nhiệm vụ có tầm, xuất phát từ thực tiễn và có khả năng triển khai, ứng dụng hiệu quả trong thực tế.

An Dương