Mặc dù AIoT đang mở ra một kỷ nguyên công nghệ hứa hẹn với hàng loạt ứng dụng thông minh, nhưng thị trường này cũng đang đối mặt với nhiều rào cản và thách thức phức tạp. Việc tích hợp AI vào hệ thống IoT không chỉ đòi hỏi năng lực kỹ thuật cao, mà còn đặt ra những vấn đề liên quan đến bảo mật, chi phí, dữ liệu và đạo đức. Bài viết này phân tích các thách thức chính mà thị trường AIoT cần vượt qua để phát triển bền vững và quy mô.
1. Bảo mật và quyền riêng tư
Một trong những thách thức lớn nhất là bảo vệ dữ liệu được thu thập và xử lý bởi hàng tỷ thiết bị AIoT. Hệ thống AIoT thường có:
-
Cảm biến theo dõi người dùng
-
Máy học thu thập hành vi tiêu dùng
-
Hệ thống kết nối qua mạng công cộng
Tất cả đều là điểm yếu tiềm tàng cho các cuộc tấn công mạng.
Các vấn đề phổ biến bao gồm:
-
Thiết bị không được cập nhật phần mềm bảo mật thường xuyên
-
Giao tiếp không mã hóa
-
Rủi ro từ bên thứ ba trong chuỗi cung ứng
-
Dữ liệu cá nhân bị lạm dụng cho mục đích thương mại
Nếu không có cơ chế bảo vệ mạnh mẽ, niềm tin người dùng vào AIoT sẽ bị xói mòn và ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường.
2. Khả năng tương thích và tiêu chuẩn hóa
Hiện nay, hệ sinh thái AIoT vẫn còn rất phân mảnh. Các nhà sản xuất sử dụng:
-
Giao thức kết nối khác nhau (MQTT, CoAP, Zigbee…)
-
Định dạng dữ liệu không đồng bộ
-
Hệ điều hành và nền tảng không tương thích
Việc thiếu tiêu chuẩn chung gây khó khăn trong việc mở rộng hệ thống, tích hợp thiết bị mới hoặc chuyển đổi nhà cung cấp. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, hiệu quả và khả năng bảo trì.
3. Hạn chế về hạ tầng và tài nguyên thiết bị
Nhiều thiết bị IoT có nguồn pin giới hạn, bộ nhớ nhỏ và khả năng xử lý thấp, trong khi các mô hình AI thường yêu cầu tính toán cao. Điều này gây ra các khó khăn như:
-
Không đủ tài nguyên để chạy AI tại thiết bị
-
Tăng độ trễ khi phải gửi dữ liệu về trung tâm xử lý
-
Gây tốn băng thông mạng nếu truyền dữ liệu liên tục
Mặc dù điện toán biên và TinyML đang là giải pháp tiềm năng, nhưng vẫn chưa được triển khai rộng rãi trong thực tế.
4. Độ chính xác và khả năng giải thích của AI
AI học từ dữ liệu, và khi dữ liệu sai lệch, thiếu đa dạng hoặc bị thao túng, AI có thể đưa ra các quyết định sai lầm.
Ví dụ:
-
Hệ thống AI nhận diện lỗi sản phẩm bị huấn luyện với dữ liệu chưa đủ, dẫn đến bỏ sót lỗi thực tế
-
AI giám sát an ninh đưa ra cảnh báo sai vì không nhận diện đúng khuôn mặt trong điều kiện ánh sáng yếu
Ngoài ra, phần lớn AI hiện nay vẫn là “hộp đen” – người dùng không biết vì sao AI lại đưa ra kết quả đó. Điều này khiến các ngành như y tế, tài chính, pháp lý gặp khó trong việc tin tưởng và áp dụng AIoT vào quy trình ra quyết định.
5. Chi phí triển khai và bảo trì
Việc triển khai hệ thống AIoT bao gồm nhiều thành phần:
-
Thiết bị phần cứng (cảm biến, gateway…)
-
Hệ thống kết nối
-
Hạ tầng xử lý dữ liệu (cloud, edge)
-
Phần mềm AI và bảo mật
-
Nhân lực vận hành và bảo trì
Tổng chi phí ban đầu và chi phí vận hành không hề nhỏ, nhất là với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngoài ra, việc cập nhật firmware định kỳ, thay thế thiết bị hỏng hóc, và mở rộng hệ thống cũng yêu cầu ngân sách liên tục.
6. Thiếu nguồn nhân lực và kiến thức đa ngành
AIoT đòi hỏi đội ngũ có kiến thức tổng hợp:
-
Lập trình và phát triển phần mềm
-
Phân tích dữ liệu và học máy
-
Kỹ thuật phần cứng và mạng IoT
-
Bảo mật hệ thống
-
Hiểu biết ngành nghề cụ thể
Tuy nhiên, số lượng chuyên gia AIoT chất lượng cao hiện nay vẫn rất thiếu hụt, dẫn đến tình trạng:
-
Triển khai chậm
-
Hệ thống hoạt động kém hiệu quả
-
Khó mở rộng và tối ưu sau triển khai
7. Quy định pháp lý và đạo đức chưa theo kịp
Công nghệ AIoT phát triển nhanh hơn tốc độ ban hành luật và quy định. Điều này tạo ra các vùng “xám” pháp lý:
-
Dữ liệu người dùng có được phép sử dụng cho AI không?
-
AI gây thiệt hại thì ai chịu trách nhiệm?
-
Có cần quy định về việc AIoT phải minh bạch và có thể giải thích?
Ngoài pháp lý, các vấn đề đạo đức AI như phân biệt đối xử, xâm phạm riêng tư, và quyền của con người trước máy móc thông minh cũng cần được xem xét nghiêm túc.
8. Vấn đề niềm tin và chấp nhận của người dùng
Người dùng có thể e ngại khi:
-
Thiết bị giám sát họ 24/7
-
Dữ liệu cá nhân bị sử dụng mà không rõ mục đích
-
AI ra quyết định thay cho con người mà không thể phản biện
Nếu không truyền thông đúng cách, nhiều sản phẩm AIoT dù có công nghệ tốt vẫn thất bại vì thiếu sự chấp nhận từ cộng đồng.
Dù có tiềm năng to lớn, thị trường AIoT vẫn đối mặt với nhiều thách thức cốt lõi về kỹ thuật, pháp lý và xã hội. Để vượt qua, cần sự phối hợp từ cả chính phủ, doanh nghiệp, tổ chức tiêu chuẩn và cộng đồng công nghệ. Việc giải quyết những thách thức này không chỉ giúp AIoT phát triển bền vững, mà còn tạo ra môi trường công nghệ minh bạch, an toàn và đáng tin cậy.