Cảnh sát thành phố Thâm Quyến, tỉnh Quảng Đông, sử dụng 65 drone tại các khu vực trọng điểm để tự động ghi lại các vi phạm của người lái xe. Các thiết bị bay này được triển khai trên diện tích 78 km2 của quận Phúc Điền.
Những “cảnh sát giao thông trên không” này sẽ phát cảnh báo khi phát hiện các phương tiện đỗ trái phép bên đường. Nếu chủ xe vẫn không di chuyển, drone sẽ chụp ảnh làm bằng chứng và tải lên nền tảng để cảnh sát giao thông xem xét, sau đó sẽ xử phạt theo luật.
Drone sẽ tuần tra trong giờ cao điểm buổi sáng (7h30-9h) và buổi tối (17h30-19h), phát đi các thông điệp nâng cao nhận thức về an toàn như “Giữ khoảng cách an toàn và không tự ý chuyển làn”, hay “Đội mũ bảo hiểm khi đi xe đạp, xe máy điện”. Drone cũng sẽ chụp ảnh làm bằng chứng khi phát hiện các vi phạm khác ngoài việc đỗ xe trái phép.
So với các cuộc tuần tra truyền thống, việc triển khai mạng lưới 65 thiết bị bay giúp cải thiện đáng kể hiệu quả tuần tra. Kết hợp các cuộc tuần tra bằng xe máy trên mặt đất, điều này tạo thành một vòng phản ứng trong vòng 5 phút, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý nhanh chóng các vụ tai nạn giao thông và nhanh chóng khôi phục trật tự giao thông đường bộ.
Tin Gốc: Vnexpress
Xe
Hà Nội công bố vị trí lắp 1.837 camera AI phạt nguội, sắp lắp thêm hơn 600 chiếc

Tối 1-4, Công an Hà Nội phát thông báo về các vị trí lắp đặt hệ thống 1.837 camera AI trên toàn thành phố.
Các camera này được gắn tại gần 280 điểm giao thông, nút giao; với chức năng chính là phục vụ xử lý vi phạm trong lĩnh vực trật tự, an toàn giao thông, trật tự đô thị, trật tự công cộng.
Việc này được lý giải nhằm "nâng cao ý thức chấp hành pháp luật của người dân, với tinh thần công khai, minh bạch".
Trong năm 2026, Công an Hà Nội cho biết sẽ tiếp tục triển khai các dự án hệ thống camera AI phục vụ công tác giám sát, phát hiện và xử lý vi phạm. Dự kiến trong tháng 7 sẽ đưa vào vận hành 2.460 camera.
Trước đó hôm 13-12-2025, Trung tâm điều khiển giao thông Hà Nội chính thức đi vào hoạt động với 1.837 camera AI được vận hành.
Sau 3 tháng, qua camera AI, lực lượng chức năng đã phát hiện 19.304 trường hợp vi phạm trật tự, an toàn giao thông.
Các hành vi vi phạm chủ yếu gồm: không chấp hành hiệu lệnh đèn tín hiệu, không đội mũ bảo hiểm, không thắt dây an toàn.
Toàn bộ 19.304 trường hợp đã được rà soát, lập hồ sơ và gửi thông báo vi phạm, đạt tỉ lệ 100%, bảo đảm kịp thời, chính xác.
Camera AI cũng cung cấp hơn 1.000 lượt hình ảnh vi phạm về trật tự đô thị, vệ sinh môi trường, giúp chính quyền cơ sở xử lý kịp thời.

Đây được xem là bước tiến mới trong chiến lược xây dựng đô thị thông minh và nâng cao trải nghiệm người dùng.
Chương trình thí điểm bắt đầu từ ngày 3-4 tại thành phố Busan, với sự tham gia của nhóm người dùng trải nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả trước khi mở rộng. Nếu thành công, mô hình này có thể trở thành tiêu chuẩn mới không chỉ tại Hàn Quốc, mà còn là hình mẫu cho nhiều quốc gia khác trong quá trình hiện đại hóa giao thông công cộng.
Chương trình được áp dụng trước tiên tại 2 khu vực đông dân cư và khách du lịch là quận Haeundae và huyện Gijang của thành phố Busan.
Điểm đặc biệt của hệ thống này là hành khách không cần quẹt thẻ giao thông vào thiết bị đầu cuối như trước đây. Thay vào đó, hệ thống này sẽ tự động nhận diện quá trình lên và xuống phương tiện như xe buýt và tàu điện ngầm, đồng thời xử lý thanh toán một cách liền mạch mà không cần phải quẹt thẻ.
Hệ thống nêu trên được phát triển với sự tham gia của Mybi - công ty công nghệ thanh toán thẻ giao thông chịu toàn bộ chi phí triển khai theo thỏa thuận đã ký với chính quyền thành phố Busan hồi tháng 2 năm ngoái. Người dùng chỉ cần cài đặt ứng dụng Tagless Pay trên điện thoại sử dụng hệ điều hành Android và đăng ký thẻ trả trước hoặc trả sau, là có thể sử dụng hệ thống này.
Việc loại bỏ thẻ vật lý phản ánh xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ trong giao thông đô thị. Hệ thống này giúp giảm sự phụ thuộc vào thiết bị vật lý như thẻ, máy quẹt, tăng tính tiện lợi, đặc biệt là với du khách và người lưu trú ngắn hạn.
Không chỉ dừng lại ở tiện ích, hệ thống trên còn mang lại nhiều giá trị như giúp tiết kiệm thời gian, giảm ùn tắc khi lên xuống phương tiện công cộng, đồng thời tối ưu hóa vận hành, hỗ trợ quản lý giao thông hiệu quả hơn cũng như mở đường cho các giải pháp thanh toán thông minh khác trong tương lai.
Nguồn: https://tuoitre.vn/han-quoc-thanh-toan-phi-giao-thong-cong-cong-khong-can-the-20260401140535801.htm

Bản đồ truyền thống "bó tay" với đường phố Đông Nam Á
Ở nhiều đô thị Đông Nam Á, một chuyến xe công nghệ chưa bao giờ chỉ là câu chuyện đi từ điểm A đến điểm B.
Trên thực tế, tài xế có thể phải luồn qua những con hẻm rất nhỏ, tìm một địa chỉ nằm trong dãy nhà không đánh số rõ ràng, đối mặt với cảnh ùn tắc thay đổi theo từng khung giờ, hoặc buộc phải đổi lộ trình chỉ sau một cơn mưa ngắn vì đoạn đường quen thuộc bất ngờ ngập nước.
Đó là lý do bài toán bản đồ, tưởng như đã được giải quyết từ lâu, lại đang trở thành một trong những điểm nghẽn lớn nhất của lĩnh vực xe công nghệ ở khu vực này.
Đây là vấn đề được ông Philipp Kandal, Giám đốc Sản phẩm Tập đoàn Grab nêu ra tại sự kiện GrabX 2026, diễn ra vào ngày 8/4 tại Jakarta, Indonesia.
Theo ông Philipp Kandal, nhiều ứng dụng bản đồ phổ biến chưa thật sự phù hợp với phần lớn đường phố Đông Nam Á, nơi có nhiều hẻm nhỏ, đường không tên và những biến động rất đặc thù như ngập cục bộ sau mưa.
Ông cho biết, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ là công cụ đắc lực để xử lý vấn đề này.
"Chúng tôi tự xây dựng bản đồ riêng từ dữ liệu của 20 tỷ chuyến đi và đơn hàng trong 14 năm qua. Bản đồ sẽ hiểu được từng ngõ ngách thành phố, thời điểm tắc đường và cả cách thời tiết làm thay đổi hành trình di chuyển", ông Philipp Kandal chia sẻ.
Nếu coi bản đồ truyền thống là một bức ảnh tĩnh, bản đồ AI sẽ hoạt động theo thời gian thực. Ông Philipp Kandal cho biết, lượng dữ liệu khổng lồ tích lũy không chỉ giúp nền tảng biết đến từng con đường nhỏ, mà còn nắm được thời điểm thường tắc đường khi trời mưa, đặc điểm di chuyển của người dùng và những sắc thái rất địa phương của từng thành phố.
Nhiều bài toán khó được AI xử lý trong đặt xe công nghệ
Cũng tại sự kiện ông Anthony Tan, CEO kiêm đồng sáng lập Grab nhấn mạnh, ứng dụng AI trở thành hướng đi gần như bắt buộc với nền tảng đặt xe công nghệ.
Tuy nhiên, CEO này cũng nêu ra một thực trạng là khi AI trở thành xu thế không thể đảo ngược, tầng lớp lao động phổ thông sẽ dễ bị nới rộng khoảng cách về công nghệ.
Theo ông, thách thức không nằm ở việc phát triển AI mạnh đến đâu, mà là làm sao để công nghệ này đủ gần gũi để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng, kể cả những người không am hiểu công nghệ.
“AI không nên chỉ phục vụ những người thành thạo kỹ thuật số, mà cần được thiết kế để hỗ trợ cả những lao động địa phương trong công việc hàng ngày”, ông nói.
Từ quan điểm đó, Grab xây dựng hạ tầng AI đưa tới tài xế và đối tác theo cách họ “không cần biết đó là AI”. Thay vì tạo thêm lớp công nghệ phức tạp, đơn vị này hướng tới việc biến AI thành một “người bạn đồng hành thông minh”, tự động hỗ trợ trong quá trình làm việc.
"Nền tảng này có thể theo dõi từng chuyến đi đang diễn ra, kiểm tra lộ trình, điểm dừng và phát hiện các rủi ro trước khi sự cố xảy ra, đồng thời tối ưu việc ghép đơn dựa trên nhiều yếu tố như thời tiết, tình trạng giao thông hay đặc điểm của đơn hàng", ông Anthony Tan chia sẻ.
Theo ông, nếu AI có thể xử lý những việc tốn thời gian nhưng lặp đi lặp lại, tài xế có thể tiết kiệm công sức và có thêm cơ hội tăng thu nhập.
Ông nêu ví dụ AI có thể hỗ trợ tài xế tìm đúng vị trí nhà hàng trong một trung tâm thương mại, qua đó giảm thời gian loay hoay và mở ra khả năng kiếm thêm khoảng 10% thu nhập từ quỹ thời gian được giải phóng.
Cũng tại sự kiện, Grab đã công bố 13 trải nghiệm được ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Các trải nghiệm này cho thấy khả năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực đặt xe công nghệ.
Một ví dụ điển hình là giải quyết bài toán đặt xe nhóm.
Ông Philipp Kandal dẫn ra một kịch bản quen thuộc: Vào giờ tan làm, một nhóm đồng nghiệp cùng di chuyển về nhà. Dù đi chung một hướng, hành trình lại phát sinh nhiều vấn đề nhỏ như ai sẽ là người đặt xe, ai xuống trước, quãng đường mỗi người khác nhau và đặc biệt là việc chia chi phí.
Trong nhiều trường hợp, một người phải đứng ra thanh toán toàn bộ chuyến đi rồi tự thu lại tiền từ những người còn lại, gây bất tiện và mất thời gian.
“Những điều tưởng như rất nhỏ này lại khiến trải nghiệm di chuyển trở nên phức tạp hơn nhiều so với bản chất của nó”, ông Philipp Kandal chia sẻ.
Thông qua ứng dụng AI, hệ thống có thể tự động chia chi phí dựa trên quãng đường mỗi người đã đi, còn từng thành viên tự thanh toán trên điện thoại của mình.
(từ Jakarta, Indonesia)

