Phương pháp
Tổ chức dữ liệu thông tin dự án

Nền móng cho "AI Ứng dụng" vào Xây dựng

Người trình bày: ThS.Ks Phạm Duy Thiệu

Đơn vị: Trung tâm tư vấn kiến trúc & đầu tư xây dựng – Viện kiến trúc Quốc gia

Ngày: 15 tháng 09 năm 2025

Bản chất AI là "thuật toán xử lý dữ liệu" - Thay thế một số các thao tác hoạt động của con người (đọc, điền thông tin, sắp xếp thông tin), dựa trên Dữ liệu để đưa ra phản hồi theo yêu cầu, như vậy việc sắp xếp dữ liệu một cách có hệ thống và tổ chức logic sẽ làm thuật toán dc đơn giản hoá nhưng vẫn tự động hoá được nhu cầu xử lý dữ liệu.



Cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0
trong Xây dựng

Ngành Xây dựng đang trải qua bước chuyển mình mạnh mẽ với các công nghệ đột phá: AI, IoT, BIM, và Big Data. Mỗi dự án tạo ra khối lượng dữ liệu số khổng lồ từ mô hình 3D, bản vẽ kỹ thuật, hợp đồng, đến dữ liệu cảm biến.

Tuy nhiên, tiềm năng to lớn này thường bị bỏ lỡ do dữ liệu phân mảnh, thiếu cấu trúc và không được chuẩn hóa. Đây chính là thách thức lớn nhất của ngành hiện nay.

Điều đầu tiên là chúng ta nên xem xét là soạn ra được Logic của dữ liệu, và mô tả hoạt động của con người sử dụng dữ liệu đó như thế nào, từ đó xây dựng thuật toán phù hợp.

- Giai đoạn 1:
AI cần dữ liệu chất lượng

Mọi thuật toán AI, dù tinh vi, đều cần dữ liệu đầu vào. "Rác đầu vào, rác đầu ra" - chất lượng AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu.

- Giai đoạn 2:
AI - tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại của con người

Không có phương pháp tổ chức dữ liệu khoa học, việc ứng dụng AI sẽ manh mún, kém hiệu quả và không thể nhân rộng trong ngành.

- Giai đoạn 3:
Khai thác sức mạnh AI

Dữ liệu chuẩn hóa cho phép dự báo chi phí, tối ưu tiến độ, tự động hóa quy trình phức tạp, phân tích tổng thể dữ liệu vi mô (dự án) và vĩ mô (đô thị) - thực sự phát huy giá trị AI.

Sự cần thiết trong Đào tạo và Nghiên cứu

Đối với Đào tạo:

  • Trang bị tư duy và kỹ năng về dữ liệu cho sinh viên
  • Hiểu dòng chảy thông tin trong dự án số
  • Sẵn sàng làm việc trong môi trường công nghệ cao
  • Bộ dữ liệu chuẩn hóa làm tài liệu học tập thực tế

Đối với Nghiên cứu khoa học

  • Nguồn dữ liệu tin cậy để phát triển mô hình AI mới
  • Phân tích yếu tố ảnh hưởng năng suất xây dựng
  • Phát triển thuật toán tối ưu hóa quy trình
  • Mở ra vô vàn đề tài nghiên cứu tiềm năng
  • Phát triển ứng dụng tự động hóa.

Khung pháp lý quốc gia về dữ liệu

1

Luật Dữ liệu 2024

Định hình chiến lược quốc gia, thúc đẩy dữ liệu mở, đảm bảo an toàn và chủ quyền dữ liệu.

2

Nghị định 111/2024

Quy định CSDL quốc gia về hoạt động xây dựng, xác lập hệ thống tập trung và thống nhất.

3

Thông tư 24/2025

Chi tiết hóa cấu trúc dữ liệu, biểu mẫu, quy tắc mã hóa - "ngôn ngữ chung" cho ngành.

Luật Dữ liệu 2024 - Định hướng then chốt

Dữ liệu là tài nguyên quốc gia

Cần được thu thập, quản lý, lưu trữ và khai thác một cách hiệu quả, có hệ thống.

Thúc đẩy dữ liệu mở

Khuyến khích chia sẻ dữ liệu từ cơ quan nhà nước để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nghiên cứu.

Đảm bảo an toàn dữ liệu

Quy định chặt chẽ về bảo vệ dữ liệu cá nhân và dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo chủ quyền.

Mô hình BIM và Môi trường Dữ liệu chung (CDE)

BIM - Building Information Modeling

Không chỉ là mô hình 3D, BIM là quy trình tạo và quản lý thông tin trong suốt vòng đời công trình. Chứa cả thông tin hình học và phi hình học.

CDE - Common Data Environment

Không gian làm việc số, nguồn thông tin duy nhất cho dự án. Giải quyết bài toán dữ liệu phân mảnh, đảm bảo phiên bản chính xác.



Cấu trúc phân cấp Thông tin dự án

1

Lớp 1: Tổng thể Dự án

Thông tin định danh, quyết định đầu tư, giấy phép, các bên liên quan chính

2

Lớp 2: Theo Giai đoạn

Chuẩn bị, Thiết kế, Mua sắm, Thi công, Vận hành

3

Lớp 3: Hạng mục/Bộ môn

Kiến trúc, Kết cấu, MEP, Hạ tầng hoặc gói thầu, hạng mục công việc

4

Lớp 4: Chi tiết

File cụ thể: bản vẽ, mô hình BIM, báo cáo, biên bản nghiệm thu

Nguyên tắc cốt lõi: 4C

Chuẩn hóa

(Standardized)

Tuân theo "ngôn ngữ chung" từ đặt tên file, cấu trúc thư mục đến bộ mã. Thống nhất từ cấp dự án đến quốc gia.

Cấu trúc

(Structured)

Tổ chức theo logic rõ ràng, dễ hiểu. Dữ liệu có cấu trúc dễ xử lý hơn nhiều so với phi cấu trúc.

Chính xác

(Correct)

Cơ chế đảm bảo tính toàn vẹn. "Rác đầu vào, rác đầu ra" - nguyên tắc cơ bản khoa học dữ liệu.

Có thể truy cập

(Accessible)

Lưu trữ tập trung với phân quyền hợp lý. Người có nhu cầu chính đáng truy cập kịp thời.

Quy tắc mã số dự án theo Thông tư 24/2025/TT-BXD

Đảm bảo tính duy nhất và khả năng liên kết trên quy mô quốc gia:

01

Ví dụ: 01-2026-1-2-00123

01: Hà Nội | 2026: Năm cấp phép | 1: Dân dụng | 2: Vốn ngân sách | 00123: Số thứ tự

02

Lợi ích

Dễ dàng truy vấn, lọc và thống kê dữ liệu trên toàn quốc theo từng tiêu chí cụ thể

"Định danh" dữ liệu dự án xây dựng


Tài liệu quan trọng định nghĩa rõ ràng cho từng trường thông tin:

Thông tư 24/2025/TT-BXD được xem như "Từ điển" dữ liệu chung cho toàn ngành đảm bảo mọi hệ thống phần mềm, đơn vị đều hiểu và nhập dữ liệu nhất quán.


Quy trình nhập và cập nhật dữ liệu - cho từng Từng dự án

Phân quyền RBAC

  • Kỹ sư thiết kế: Tải lên, chỉnh sửa bản vẽ "Đang làm việc"
  • Quản lý dự án: Xem xét, phê duyệt, chuyển sang "Chia sẻ"
  • Nhà thầu: Chỉ xem, tải về bản vẽ "Đã ban hành"
  • Cơ quan quản lý: Quản lý Quy trình, quy định pháp lý đa lĩnh vực, quản lý vĩ mô.

Kiểm tra dữ liệu

  • Validation tại nguồn nhập
  • Kiểm tra logic tự động
  • Quy trình phê duyệt

Học máy trong dự báo và tối ưu hóa

Dự báo chi phí và tiến độ

Phân tích dữ liệu hàng nghìn dự án đã hoàn thành để dự báo chi phí, thời gian với độ chính xác cao hơn phương pháp kinh nghiệm.

Phân tích rủi ro an toàn

Dự đoán xác suất tai nạn dựa trên thời tiết, loại công việc, kinh nghiệm công nhân, gửi cảnh báo kịp thời.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Phân tích tự động

  • Báo cáo ngày, biên bản họp
  • Email, hợp đồng
  • Trích xuất vấn đề quan trọng
  • Xác định rủi ro tiềm ẩn

Trợ lý ảo (Chatbot)

  • "Bản vẽ kết cấu mới nhất tầng 3?"
  • "Tiến độ nhà thầu A so với kế hoạch?"
  • "Bao nhiêu RFI chưa trả lời?"

BIM Hành chính & AI Agent

BIM Hành chính

Tự động chuẩn hóa quy trình, biểu mẫu, giao việc, tổng hợp thông tin toàn diện dự án

Quy trình tổng quan điều phối dự án

Quy trình triển khai Quy hoạch


Phương pháp Hệ thống Mô tả
Quy Trình dạng Timeline

Mô tả quy trình dạng timeline theo 6 thành tố (Tên công việc – Cơ quan chủ trì – Cơ quan phối hợp – Sản phẩm đầu ra – Thời gian - Dữ liệu hoàn thành) có ý nghĩa làm rõ chuỗi công việc, kết quả, trách nhiệm và tiến độ của từng bước, giúp minh bạch, dễ kiểm soát và thuận lợi để triển khai, giám sát.

6 Thành Tố Cốt Lõi

Tên Công Việc

Xác định rõ ràng nhiệm vụ cụ thể cần thực hiện

Cơ Quan Chủ Trì

Đơn vị chịu trách nhiệm chính trong từng bước

Cơ Quan Phối Hợp

Các đơn vị hỗ trợ thực hiện công việc

Sản Phẩm Đầu Ra

Kết quả cụ thể, văn bản pháp lý của từng giai đoạn

Thời Gian thực hiện

Khung thời gian tối đa theo quy định pháp luật

Dữ liệu hoàn thành

Trường thông tin được hệ thống, sắp xếp khoa học

Ví dụ mô hình:

HỆ THỐNG BIM-hành chính & AI Agent
Điều phối dự án


HỆ THỐNG BIM-hành chính & AI Agent

Từ những nghiệp vụ sâu trong xây dựng



Hỗ trợ Giảng dạy và Đào tạo

Mô phỏng thực tế

Sinh viên đóng vai quản lý dự án, đối mặt rủi ro, ra quyết định. AI phân tích và cho thấy kết quả có thể xảy ra.

Học tập cá nhân hóa

AI phân tích kết quả học tập, xác định lỗ hổng kiến thức, tự động gợi ý tài liệu và bài tập phù hợp.

Case study thực tế

Dữ liệu dự án thực tế làm tài liệu học tập, giúp sinh viên tiếp cận gần với thực tiễn ngành.

Case Study:
CDE & Digital Twin trong dự án Metro HCM




Thách thức và rào cản thực tiễn

Rào cản nhận thức

Ngành bảo thủ, quen phương pháp truyền thống dựa giấy tờ. Cần thay đổi tư duy và văn hóa làm việc.

Chi phí đầu tư

Mua sắm phần mềm, đào tạo nhân lực đòi hỏi khoản đầu tư không nhỏ ban đầu.

Thiếu nhân lực chất lượng

Thiếu kỹ sư, kiến trúc sư có cả kiến thức chuyên môn và kỹ năng công nghệ thông tin.

Tương tác phần mềm

Dữ liệu "mắc kẹt" giữa các phần mềm khác nhau nếu không tuân thủ định dạng mở như IFC.

Vai trò của dữ liệu :

Xương sống chuyển đổi số

Nền móng AI

Điều kiện tiên quyết để AI hoạt động hiệu quả, chính xác và nhân rộng

Công cụ chiến lược

Nâng cao năng suất, minh bạch quản lý, giảm rủi ro và lãng phí

Cầu nối quan trọng

Liên kết thực tiễn sản xuất, giảng dạy và nghiên cứu khoa học

Mối quan hệ cộng sinh:
Quản lý - AI & dữ liệu - Đào tạo

Quản lý dự án

Tạo ra dữ liệu chuẩn hóa từ thực tiễn

Dữ liệu + Trí tuệ nhân tạo

Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quản lý và AI để phân tích

Giáo dục đào tạo

Đào tạo nhân lực có năng lực vận hành hệ thống

Ba lĩnh vực tương hỗ lẫn nhau, trong đó dữ liệu chuẩn hóa đóng vai trò chất xúc tác.

Kiến nghị thực hiện

Cơ quan quản lý nhà nước

  • Quyết liệt thực thi Nghị định 111 và Thông tư 24
  • Xây dựng lộ trình khuyến khích BIM, CDE
  • Thiết lập cơ chế chia sẻ dữ liệu mở an toàn

Doanh nghiệp xây dựng

  • Thay đổi tư duy: chuyển đổi số là đầu tư chiến lược
  • Đầu tư công nghệ và đào tạo nhân viên
  • Hợp tác trường đại học giải quyết bài toán AI

Cơ sở đào tạo & nghiên cứu

  • Tích hợp Khoa học Dữ liệu, BIM, AI vào chương trình
  • Tăng cường nghiên cứu liên ngành
  • Xây dựng "phòng lab" dữ liệu xây dựng

Cảm ơn sự quan tâm!

Xây dựng nền móng dữ liệu vững chắc cho ứng dụng AI
trong xây dựng

Thông tin liên hệ

Viện kiến trúc Quốc gia - Bộ Xây dựng

Trung tâm tư vấn kiến trúc & đầu tư xây dựng

ThS.Ks Phạm Duy Thiệu

Hotline: 0938538885 Email: Hello.Q9tech@gmail.com