Ngày 09/9/2026, tại Lễ tổng kết và trao giải cuộc thi quốc tế AI City Challenge 2026, nhóm nghiên cứu Latent Painter – UTE đến từ Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM (HCM-UTE, tiền thân là Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã xuất sắc giành giải Nhất ở Track 2 và giải Ba ở Track 5.

AI City Challenge là cuộc thi quốc tế uy tín hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), hướng đến giải quyết các bài toán về giao thông thông minh và đô thị thông minh. Cuộc thi được tổ chức trong khuôn khổ các hội nghị khoa học hàng đầu như CVPR, ICCV, ECCV, với sự đồng hành của các tập đoàn công nghệ lớn như NVIDIA, Milestone Systems và Woven by Toyota; qua đó thu hút hàng trăm đội thi đến từ nhiều quốc gia và tạo môi trường phát triển các công trình nghiên cứu có giá trị khoa học, thực tiễn.

Các thử thách tại AI City Challenge luôn gắn với nhu cầu thực tế, đưa cuộc thi trở thành một “đấu trường R&D” quy tụ nhiều trường đại học, viện nghiên cứu và tập đoàn công nghệ trên thế giới như Baidu, Tencent, Alibaba,... cùng các doanh nghiệp công nghệ lớn tại Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT,... tham gia tranh tài, kiểm chứng năng lực công nghệ và khả năng ứng dụng, thương mại hóa các giải pháp AI tiên tiến.

Năm 2026, cuộc thi quy tụ 325 đội thi đến từ 26 quốc gia và vùng lãnh thổ, cùng tranh tài ở 06 nội dung thử thách. Điểm khó của AI City Challenge năm nay nằm ở việc các bài toán không còn dừng lại ở khả năng nhận diện đơn thuần mà đòi hỏi AI phải có khả năng suy luận, dự đoán, tổng quát hóa và thích nghi với những thay đổi của môi trường.

Các quốc gia và vùng lãnh thổ tham gia AI City Challenge từ năm 2019 đến năm 2026

Cụ thể, hệ thống phải học từ dữ liệu mô phỏng nhưng vẫn hoạt động chính xác trên video thực tế; hiểu hình ảnh để phân tích và trả lời câu hỏi theo ngữ cảnh; dự đoán diễn biến tiếp theo của giao thông thay vì chỉ nhận biết những gì đang xảy ra; đồng thời có khả năng tự thích nghi khi chuyển sang dữ liệu được ghi hình tại một thành phố hoàn toàn mới.

Những yêu cầu này đặt hệ thống AI trước khoảng cách lớn giữa dữ liệu huấn luyện và thế giới thực, nơi bối cảnh, thời tiết, góc quay, tình trạng giao thông và hành vi của con người luôn thay đổi. Chính yêu cầu cao về khả năng tổng quát hóa, suy luận, dự đoán và thích nghi miền dữ liệu khiến các thử thách năm nay có độ phức tạp cao hơn đáng kể so với những bài toán AI truyền thống.

Tại AI City Challenge, vị trí dẫn đầu qua các mùa giải phần lớn thuộc về các trường đại học quốc tế hàng đầu hoặc những trung tâm nghiên cứu và phát triển của các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới. Các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu tại Việt Nam như Viettel và VNPT cũng từng hai lần giành vị trí dẫn đầu ở một nội dung thi, lần lượt vào các năm 2022 và 2024.

Trong bối cảnh cạnh tranh đó, nhóm nghiên cứu Latent Painter – UTE đã ghi dấu ấn với hai thành tích:
●Giải Nhất Track 2 – Transportation Safety Understanding and Captioning;
●Giải Ba Track 5 – Generative Traffic Video Forecasting.

Dưới sự hướng dẫn của TS. Bùi Hà Đức, đội tuyển HCM-UTE gồm 03 thành viên: Bùi Nguyễn Hoài Thương, Võ Thành Nguyễn và Nguyễn Trịnh Trà Giang. Một trong những điểm nổi bật của đội là lực lượng tinh gọn, chỉ gồm 01 học viên cao học và 02 sinh viên năm thứ tư. Nhóm được hình thành và trưởng thành qua quá trình tham gia Bosch Future Mobility Challenge (BFMC), từng hai lần đạt thành tích dẫn đầu Việt Nam và đại diện Việt Nam tham dự vòng thi toàn cầu. Thông qua BFMC, các thành viên có cơ hội trực tiếp nghiên cứu và phát triển hệ thống xe tự hành trong môi trường thi đấu quốc tế, đồng thời tích lũy kinh nghiệm về nhận thức môi trường, định vị, lập kế hoạch và điều khiển. Đây là nền tảng quan trọng để đội tiếp tục phát triển và giải quyết những bài toán AI phức tạp hơn tại AI City Challenge 2026, đặc biệt là khả năng hiểu tình huống giao thông, suy luận về mối quan hệ giữa các tác nhân và dự đoán diễn biến trong tương lai.

Đội tuyển Latent Painter – UTE tại cuộc thi quốc tế AI City Challenge 2026

Điểm nổi bật trong sản phẩm của đội HCM-UTE là việc khai thác mô hình thế giới (World Model) nhằm giúp AI không chỉ nhận diện hình ảnh mà còn hiểu được trạng thái, mối quan hệ giữa các tác nhân và diễn biến của tình huống giao thông.

Ở Track 2 – Transportation Safety Understanding and Captioning, đội xây dựng giải pháp Sim2Real, cho phép hệ thống học từ dữ liệu giao thông mô phỏng nhưng vẫn có khả năng tổng quát hóa sang video thực tế. Thay vì để mô hình ngôn ngữ trực tiếp tạo câu trả lời, dễ dẫn đến hiện tượng “ảo giác” và phát sinh thông tin không chính xác, hệ thống trước tiên học một biểu diễn ngữ nghĩa của tình huống giao thông, sau đó mới chuyển đổi biểu diễn này thành câu trả lời VQA hoặc nội dung mô tả. Với cách tiếp cận trên, nhóm Latent Painter – UTE đạt hạng Nhất Track 2 và có điểm số cao hơn các đội còn lại ở tất cả tiêu chí đánh giá của nội dung thi.

Đội tuyển Latent Painter – UTE đạt giải Nhất ở Track 2 với 60,0853 điểm

Ý tưởng về mô hình thế giới tiếp tục được đội phát triển tại Track 5 – Generative Traffic Video Forecasting. Trong nội dung này, hệ thống không chỉ phân tích những gì đang diễn ra mà còn dự đoán diễn biến giao thông trong tương lai dựa trên lịch sử quan sát. Đội HCM-UTE đạt 75,1297 điểm, xếp hạng Ba và bám sát hai đội dẫn đầu với số điểm lần lượt là 76,3917 và 76,0385. Kết quả thể hiện hướng tiếp cận nhất quán của nhóm trong việc đưa AI từ khả năng nhận diện hình ảnh truyền thống tiến tới hiểu, suy luận, dự đoán và mô hình hóa thế giới giao thông.

Đội tuyển Latent Painter – UTE đạt giải Ba ở Track 5 với 75,1297 điểm

Thành tích tại AI City Challenge 2026 là sự ghi nhận đối với năng lực nghiên cứu, khả năng làm chủ công nghệ và tinh thần chinh phục những bài toán khoa học phức tạp của người học HCM-UTE. Kết quả này đồng thời góp phần khẳng định chất lượng đào tạo, nghiên cứu khoa học và định hướng phát triển nguồn nhân lực công nghệ cao của Nhà trường trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và giao thông thông minh.

Tổng hợp: Nhật Tân