Phát triển ngành công nghệ mũi nhọn: Muốn có cây cao phải nuôi mạch nước ngầm

Cái bẫy 'thời thượng'

Trong nhiều năm làm nghiên cứu thiên văn học, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) tại Đức, Mỹ và Nhật Bản, tôi có dịp quan sát cách các nền khoa học lớn đi từ nghiên cứu cơ bản đến công nghệ. Từ đó, bài học cốt lõi rút ra là những đỉnh cao công nghệ hiếm khi đứng độc lập; chúng luôn được nâng đỡ bởi những lớp năng lực nền tảng được bồi đắp kiên trì qua thời gian.

ẢNH: HUST

Hiện nay, VN đang chọn AI, bán dẫn, công nghệ lượng tử, không gian, hay công nghệ sinh học làm hướng đi chiến lược. Đây đều là những lựa chọn có cơ sở. Tuy nhiên, thay vì chỉ chạy theo xu hướng, câu hỏi quan trọng hơn cần được đặt ra: "Nếu 10 năm nữa, những từ khóa ưu tiên hôm nay không còn thời thượng, chúng ta sẽ còn lại gì?".

Không ai biết trước đột phá tiếp theo sẽ nằm ở đâu. Lịch sử khoa học cho thấy hoạch định công nghệ không thể là việc cố đoán mò tương lai. Chúng ta không thể hoạch định chi tiết một đột phá, nhưng hoàn toàn có thể bồi đắp năng lực để đón nhận và tạo ra đột phá đó. Năng lực ấy không chỉ là phòng thí nghiệm, siêu máy tính, hay thiết bị, mà quan trọng hơn là con người làm chủ công cụ, là tri thức tích lũy và những mạng lưới nghiên cứu dám theo đuổi các ý tưởng khó trong dài hạn. Năng lực nền tảng chính là những "mạch nước ngầm" nuôi dưỡng nhiều cây cùng lúc.

Đòn bẩy cho nguồn lực hạn chế

Trong các danh mục chính sách thì AI, bán dẫn hay khoa học không gian là những ngành riêng biệt. Nhưng ở lớp rễ bên dưới, chúng đan quyện vào nhau và nâng đỡ lẫn nhau.

AI cần toán học, thống kê, khoa học máy tính và năng lực tính toán hiệu năng cao. Bán dẫn và công nghệ lượng tử gặp nhau ở khoa học vật liệu, kỹ thuật vi chế tạo và đo lường chính xác. Thiên văn học và công nghệ không gian lại cùng dựa vào quang học, công nghệ đầu dò, xử lý tín hiệu, dữ liệu lớn và AI.

Với một quốc gia có nguồn lực hữu hạn như VN, sự đan xen này chính là một đòn bẩy chiến lược: đầu tư đúng chỗ vào một năng lực nền tảng sẽ phục vụ được nhiều ngành công nghệ cùng một lúc.

Tuy nhiên, các thành phần này phải được liên kết chặt chẽ. Một siêu máy tính mạnh nhưng thiếu con người có thể tự phát triển thuật toán sẽ chỉ để chạy phần mềm nhập khẩu. Một cộng đồng khoa học vật liệu mạnh về lý thuyết nhưng thiếu năng lực đo lường, vi chế tạo sẽ không thể đưa phát minh từ phòng thí nghiệm ra thực tế. Sự kết nối của hệ thống mới là yếu tố quyết định, chứ không đơn thuần là nhân lực hay thiết bị chuyên môn.

ảnh: HUST

Tránh rủi ro từ sự dàn trải

Tôi đã trải nghiệm những điều đã nói ở trên qua lĩnh vực thiên văn học và khoa học không gian của mình. Để đo một tín hiệu yếu từ vũ trụ, ta phải hiểu sâu hiện tượng vật lý, từ đó thiết kế hệ quang học, chế tạo đầu dò thật hiệu quả và căn chỉnh toàn bộ hệ thống thật chính xác. Dữ liệu thu được cần đến thống kê, tính toán hiệu năng cao và AI để xử lý. Những kỹ thuật, năng lực đo lường, xử lý tín hiệu được rèn luyện từ bài toán thiên văn này hoàn toàn có thể ứng dụng ngược lại trong quan sát trái đất, dự đoán khí tượng, y sinh hay thiết kế công nghiệp.

Công nghệ lượng tử cũng có cấu trúc tương tự. Bên dưới một máy tính hay cảm biến lượng tử là vật lý, vật liệu bán dẫn, quang tử, vi chế tạo, điện tử chính xác và đo lường; bên trên lại cần thuật toán, phần mềm và hạ tầng tính toán. Nhiều năng lực trong số đó đồng thời là nền tảng của bán dẫn, cảm biến và khoa học vật liệu.

Xử lý tín hiệu, thống kê, tính toán hiệu năng cao, mô phỏng máy tính và AI xuất hiện trong rất nhiều lĩnh vực khác. Một câu hỏi khoa học cơ bản có thể trở thành nơi hình thành cả một chuỗi năng lực khoa học và công nghệ.

Vì thế, một mũi nhọn thực sự không chỉ là tên của một ngành. Nó phải dựa trên chuỗi năng lực đủ sâu, nối kết liền mạch từ tri thức cơ bản tới thiết bị, dữ liệu và ứng dụng.

Ngược lại, nếu chúng ta chỉ lựa chọn công nghệ theo trào lưu, hệ thống nghiên cứu sẽ tự động điều chỉnh để thích ứng. Nhưng nếu sự thay đổi chỉ diễn ra ở "vỏ ngoài" - tức là thay tên đề tài, tên trung tâm cho hợp mốt - trong khi năng lực cốt lõi bên dưới vẫn rỗng, chúng ta sẽ rơi vào cái bẫy "dàn trải kiểu mới": nơi nào cũng có một chút AI, một chút lượng tử, một chút bán dẫn, nhưng không có nơi nào đủ sâu để tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự.

Cần bắt đầu từ năng lực hiện có

Trình tự hợp lý là phải đi từ việc lập "bản đồ năng lực" hiện có: VN đang mạnh ở đâu? Kỹ thuật nào đã có sẵn nhân lực giàu kinh nghiệm? Hạ tầng nào có thể dùng chung? Những giao điểm nào có tiềm năng kết nối sâu ở tầng rễ để tiến ra chuẩn quốc tế? Đồng thời, cần đủ quyết đoán tập trung nguồn lực khi phát hiện hướng đi có tiềm năng cạnh tranh thực sự.

Điều này không có nghĩa là đầu tư cho nền tảng rồi chờ đột phá tự xuất hiện. Một nền tảng tốt không bảo đảm sẽ có đột phá nhưng nó làm tăng khả năng những ý tưởng mới được hình thành, giúp kiến thức và kỹ năng từ một lĩnh vực được truyền sang lĩnh vực khác, đồng thời tạo ra nhiều lựa chọn hơn khi cơ hội mới xuất hiện.

Mũi nhọn quốc gia không nhất thiết phải trùng với tên của cả một ngành lớn. VN có thể chưa cạnh tranh toàn diện trong "công nghệ không gian", hay "công nghệ lượng tử", nhưng có thể chọn làm thật tốt một thiết bị đầu dò đặc thù, một loại vệ tinh cụ thể, hoặc một công nghệ cảm biến lượng tử tiêu biểu để đi ra thế giới.

Khi một hướng đã cho thấy năng lực khoa học, tiềm năng công nghệ và khả năng cạnh tranh quốc tế, lúc đó cần đủ quyết đoán để tập trung nguồn lực và theo đuổi tới cùng. Một quốc gia có nguồn lực hữu hạn không thể cùng lúc nuôi mọi cây thành cổ thụ.

Mạch nước ngầm cho tự chủ công nghệ

Trong các nền khoa học mạnh, khoa học cơ bản chưa bao giờ đứng ngoài chiến lược công nghệ. Giá trị của khoa học cơ bản không chỉ là những phát minh ứng dụng sau vài thập niên, mà trực tiếp hơn, nó đào tạo ra những con người có năng lực đào sâu tới gốc rễ nguyên lý của vấn đề. Vật lý đặt nền móng cho vật liệu và thiết bị lượng tử; toán học và thống kê tạo bệ phóng cho thuật toán và AI.

Một quốc gia có thể bỏ tiền mua công nghệ khi chưa hiểu sâu về nó nhưng để làm chủ, cải tiến và tự tạo ra thế hệ công nghệ tiếp theo, bắt buộc phải có năng lực hiểu sâu sắc. Tự chủ công nghệ, suy cho cùng, bắt đầu từ năng lực hiểu.

Để làm được điều đó, chúng ta cần học hỏi nguyên tắc cốt lõi từ các tổ chức khoa học hàng đầu như hệ thống Viện Max Planck (Đức), RIKEN (Nhật Bản) hay các quỹ tài trợ cạnh tranh như ERC (châu Âu): đầu tư dài hạn cho con người và những nhóm nghiên cứu tuyến đầu, tin tưởng trao cho họ không gian theo đuổi những câu hỏi khó thay vì áp đặt trước mọi kết quả đầu ra dưới dạng các chỉ số nghiệm thu cứng nhắc.

Sau mỗi làn sóng ưu tiên, danh sách các công nghệ chiến lược rồi sẽ lại thay đổi. Nhưng một chương trình công nghệ tốt phải để lại nhiều hơn những báo cáo nghiệm thu hay những trung tâm mang tên hợp thời. Cái cần giữ lại là những nhà khoa học và kỹ sư giỏi hơn, những nhóm nghiên cứu có khả năng kết nối chặt chẽ, và một hệ thống đủ linh hoạt để tái sử dụng những năng lực đó cho các bài toán mới của tương lai.

Ở tầng sâu nhất, mạch nước ấy vẫn là con người: những người đủ giỏi để hiểu tới gốc vấn đề, những cộng đồng đủ cởi mở để kiến thức vượt qua ranh giới ngành, và một môi trường đủ tin tưởng để người trẻ dám theo đuổi những ý tưởng mà kết quả chưa thể biết trước.

Danh sách công nghệ chiến lược rồi sẽ thay đổi. Những năng lực nền tảng ấy thì không nên phải xây lại từ đầu sau mỗi lần "danh sách" đổi tên.