Ngày 23/07, EYEFIRE đã có buổi gặp gỡ và trao đổi cùng LITA Network nhằm chia sẻ về những thách thức trong công tác đảm bảo an toàn tại nhà máy, đồng thời giới thiệu các giải pháp ứng dụng AI hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng môi trường làm việc an toàn và hiệu quả hơn. Buổi làm việc diễn ra trong không khí cởi mở với nhiều nội dung trao đổi xoay quanh thực trạng an toàn lao động trong các nhà máy sản xuất hiện nay. Hai bên cùng chia sẻ quan điểm về xu hướng chuyển đổi số trong lĩnh vực an toàn công nghiệp, cũng như nhu cầu ngày càng cấp thiết của doanh nghiệp trong việc ứng dụng công nghệ để giảm thiểu rủi ro, nâng cao khả năng giám sát và hỗ trợ quản lý vận hành. Đại diện EYEFIRE đã giới thiệu hệ sinh thái các giải pháp AI Camera phục vụ an toàn nhà máy, được phát triển nhằm hỗ trợ doanh nghiệp giám sát theo thời gian thực và chủ động phát hiện các nguy cơ mất an toàn ngay từ sớm. Một số giải pháp được giới thiệu bao gồm: * Giám sát tuân thủ trang bị bảo hộ lao động (PPE). * Phát hiện người xâm nhập khu vực nguy hiểm. * Cảnh báo xe nâng và người đi bộ trong vùng có nguy cơ va chạm. * Giám sát làm việc trên cao và các hành vi vi phạm quy trình an toàn. * Phát hiện té ngã, hút thuốc sai khu vực và các hành vi tiềm ẩn rủi ro khác. * Tổng hợp dữ liệu, thống kê và phân tích để hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá mức độ tuân thủ cũng như cải thiện công tác an toàn theo thời gian. Thông qua việc kết hợp AI và hệ thống camera hiện hữu, các giải pháp của EYEFIRE giúp doanh nghiệp chuyển từ mô hình giám sát thụ động sang cảnh báo chủ động, phát hiện sớm các nguy cơ trước khi sự cố xảy ra, đồng thời cung cấp dữ liệu phục vụ quản lý và ra quyết định. Buổi gặp gỡ cũng mở ra nhiều trao đổi về khả năng hợp tác giữa hai đơn vị trong việc lan tỏa các giải pháp công nghệ phục vụ sản xuất an toàn, góp phần hỗ trợ doanh nghiệp Việt Nam đẩy mạnh chuyển đổi số trong lĩnh vực quản lý an toàn lao động. EYEFIRE trân trọng cảm ơn LITA Network đã dành thời gian đón tiếp và chia sẻ nhiều góc nhìn thực tiễn. Hy vọng trong thời gian tới, hai bên sẽ có thêm nhiều cơ hội hợp tác, cùng mang đến các giải pháp thiết thực giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và xây dựng môi trường làm việc an toàn, bền vững.  

Ngày 22/07, trong khuôn khổ AMD Embedded Tech Day 2026 diễn ra tại Penang, Malaysia, các giải pháp AIoT và Edge AI do EYEFIRE phát triển đã được giới thiệu tới cộng đồng doanh nghiệp và các đối tác công nghệ trong khu vực thông qua hệ sinh thái hợp tác của AMD. Sự kiện quy tụ nhiều doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Embedded Computing, AI, tự động hóa công nghiệp và điện toán biên, tập trung giới thiệu những nền tảng phần cứng, phần mềm và các ứng dụng AI mới nhất dành cho doanh nghiệp. Việc các giải pháp của EYEFIRE xuất hiện tại AMD Embedded Tech Day đánh dấu thêm một bước tiến trong quá trình đưa công nghệ AI do đội ngũ kỹ sư Việt Nam phát triển đến gần hơn với hệ sinh thái công nghệ quốc tế. EDGE AI - XU HƯỚNG ĐANG THAY ĐỔI CÁCH DOANH NGHIỆP TRIỂN KHAI AI Một trong những chủ đề nổi bật tại sự kiện năm nay là Edge AI - mô hình đưa AI đến gần nơi dữ liệu được tạo ra thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào hạ tầng cloud. Xu hướng này giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giảm độ trễ, tăng khả năng bảo mật và đảm bảo hệ thống vẫn vận hành ổn định ngay cả trong những môi trường có kết nối mạng hạn chế. Đây cũng là định hướng mà EYEFIRE đang theo đuổi trong quá trình phát triển các giải pháp AI Camera và AIoT cho nhà máy, kho vận, logistics, hạ tầng giao thông và nhiều lĩnh vực công nghiệp khác. ĐƯA AI TỪ PHÒNG NGHIÊN CỨU VÀO BÀI TOÁN THỰC TẾ CỦA DOANH NGHIỆP Không chỉ dừng ở việc phát triển các mô hình AI, EYEFIRE tập trung xây dựng các giải pháp có thể triển khai trực tiếp tại hiện trường, kết hợp giữa AI Vision, Edge Computing và AIoT để giải quyết những bài toán thực tế như: * Giám sát an toàn lao động bằng AI Camera. * Phát hiện vi phạm PPE và các hành vi mất an toàn. * Giám sát phương tiện, xe nâng và vùng nguy hiểm trong nhà máy. * Đếm người, phương tiện và phân tích dữ liệu vận hành. * Phân tích hình ảnh theo thời gian thực ngay trên thiết bị Edge. Việc được giới thiệu tại AMD Embedded Tech Day cũng cho thấy các giải pháp của EYEFIRE đang đáp ứng tốt xu hướng chuyển dịch từ các hệ thống giám sát truyền thống sang những nền tảng AI có khả năng xử lý dữ liệu trực tiếp tại thiết bị. MỞ RỘNG KẾT NỐI TRONG HỆ SINH THÁI AIOT TOÀN CẦU Thông qua mạng lưới đối tác công nghệ quốc tế, EYEFIRE tiếp tục mở rộng khả năng tích hợp với các nền tảng phần cứng và Edge AI mới nhất, đồng thời tăng cường năng lực triển khai các dự án AI quy mô lớn cho doanh nghiệp. Trong thời gian tới, EYEFIRE sẽ tiếp tục hợp tác cùng các đối tác trong hệ sinh thái AIoT nhằm mang đến những giải pháp AI có hiệu năng cao, khả năng triển khai linh hoạt và đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao về tốc độ xử lý, độ ổn định và bảo mật dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số.  

Khi nhắc đến AI Camera, nhiều người thường nghĩ ngay đến các bài toán cảnh báo an toàn: phát hiện người không đội mũ bảo hộ, cảnh báo va chạm xe nâng, hay giám sát khu vực nguy hiểm. Nhưng có một nhóm ứng dụng khác đang âm thầm mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp mà ít khi được nhắc tới: đếm người và đếm lưu lượng phương tiện. Khác với các cảnh báo tức thời, dữ liệu đếm không "hét lên" khi có sự cố. Nó âm thầm tích lũy theo từng giờ, từng ngày, từng tháng - và chính vì vậy, nó trở thành một trong những nguồn dữ liệu vận hành giá trị nhất mà doanh nghiệp thường bỏ qua cho đến khi cần ra quyết định lớn. VÌ SAO ĐẾM NGƯỜI VÀ PHƯƠNG TIỆN LẠI QUAN TRỌNG? Một câu hỏi tưởng chừng đơn giản như "mỗi ngày có bao nhiêu người ra vào khu vực này?" hay "giờ cao điểm của bãi xe là lúc nào?" thực ra lại rất khó trả lời chính xác nếu chỉ dựa vào quan sát thủ công hoặc ước lượng. Doanh nghiệp thường chỉ có hai lựa chọn: cử người đứng đếm thủ công (tốn nhân lực, dễ sai số, không thể duy trì liên tục) hoặc không đo lường gì cả và ra quyết định dựa trên cảm tính. Cả hai cách tiếp cận này đều khiến doanh nghiệp bỏ lỡ những insight quan trọng về cách không gian của mình đang được sử dụng. AI Camera giải quyết bài toán này bằng cách biến camera giám sát sẵn có thành một cảm biến dữ liệu, tự động đếm và phân loại đối tượng theo thời gian thực mà không cần thêm thiết bị chuyên dụng như vòng từ, barrier cảm biến hay nhân sự túc trực. ỨNG DỤNG TẠI BÃI ĐỖ XE Bãi đỗ xe là một trong những nơi mà dữ liệu lưu lượng mang lại giá trị rõ ràng nhất, nhưng lại thường được vận hành theo kiểu phản ứng thay vì chủ động. QUẢN LÝ SỨC CHỨA THEO THỜI GIAN THỰC AI Camera có thể đếm số lượng xe ra/vào tại từng cổng, từ đó tính toán số chỗ trống còn lại theo thời gian thực. Thay vì để khách hàng lái vòng vòng tìm chỗ hoặc nhân viên phải báo cáo thủ công, thông tin này có thể hiển thị ngay tại cổng vào hoặc trên bảng điện tử trong bãi. PHÁT HIỆN GIỜ CAO ĐIỂM VÀ XU HƯỚNG SỬ DỤNG Khi dữ liệu được tích lũy theo ngày, tuần, tháng, doanh nghiệp có thể xác định chính xác khung giờ nào bãi xe đông nhất, ngày nào trong tuần có lưu lượng cao nhất. Đây là cơ sở để điều chỉnh nhân sự bảo vệ, phân luồng xe hoặc lên kế hoạch mở rộng bãi đỗ nếu cần. TỐI ƯU VẬN HÀNH NHIỀU CỔNG RA/VÀO Với các bãi xe có nhiều lối ra vào, việc biết được cổng nào đang quá tải trong khi cổng khác còn trống giúp đơn vị vận hành chủ động phân luồng, giảm ùn tắc vào giờ cao điểm. ỨNG DỤNG TRONG KHU CÔNG NGHIỆP Trong môi trường nhà máy và khu công nghiệp, đếm người và phương tiện không chỉ phục vụ mục đích vận hành mà còn gắn liền trực tiếp với công tác an toàn và quản lý nhân sự. KIỂM SOÁT MẬT ĐỘ NGƯỜI TRONG TỪNG KHU VỰC Một số khu vực sản xuất có giới hạn về số người được phép hoạt động cùng lúc vì lý do an toàn hoặc quy trình. AI Camera có thể đếm số người hiện diện theo thời gian thực và cảnh báo khi vượt ngưỡng cho phép, thay vì chỉ dựa vào bảng chấm công đầu ca. ĐO LƯU LƯỢNG XE NÂNG, XE TẢI TẠI KHU VỰC XUẤT NHẬP HÀNG Việc biết chính xác có bao nhiêu lượt xe ra vào khu vực kho trong một ca làm việc giúp bộ phận vận hành đánh giá hiệu suất bốc xếp, phát hiện thời điểm ùn ứ và lên kế hoạch điều phối nhân sự, phương tiện hợp lý hơn. DỮ LIỆU NỀN CHO PHÂN TÍCH AN TOÀN Lưu lượng người và xe tại một khu vực cũng là dữ liệu quan trọng để đánh giá mức độ rủi ro. Một giao lộ có lưu lượng người và xe cắt ngang nhau càng cao thì xác suất xảy ra tình huống nguy hiểm càng lớn. Khi kết hợp dữ liệu đếm với dữ liệu cảnh báo va chạm hoặc Near Miss, doanh nghiệp có bức tranh đầy đủ hơn để xác định khu vực cần ưu tiên cải thiện. THEO DÕI NĂNG SUẤT THEO CA So sánh lưu lượng người và phương tiện giữa các ca làm việc giúp phát hiện sự chênh lệch bất thường, từ đó đặt câu hỏi về phân bổ nhân lực hoặc tiến độ sản xuất giữa các ca. ỨNG DỤNG TẠI TRUNG TÂM THƯƠNG MẠI VÀ BÁN LẺ Nếu trong nhà máy, dữ liệu đếm phục vụ chủ yếu cho an toàn và vận hành, thì tại trung tâm thương mại và các chuỗi bán lẻ, dữ liệu này lại trực tiếp ảnh hưởng đến doanh thu và trải nghiệm khách hàng. ĐO LƯỢT KHÁCH THEO KHUNG GIỜ, THEO NGÀY Đây là chỉ số cơ bản nhưng cực kỳ giá trị: bao nhiêu khách ghé thăm mỗi ngày, khung giờ nào đông nhất, ngày cuối tuần chênh lệch ra sao so với ngày thường. Dữ liệu này là cơ sở để bố trí nhân sự bán hàng, lên kế hoạch khuyến mãi hoặc đánh giá hiệu quả của một chiến dịch marketing. ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ VỊ TRÍ VÀ TẦNG Với các trung tâm thương mại nhiều tầng hoặc nhiều khu vực, việc đếm lưu lượng riêng theo từng khu giúp ban quản lý biết khu vực nào thu hút khách, khu vực nào đang "chết" để điều chỉnh bố trí gian hàng hoặc chính sách giá thuê mặt bằng. TỶ LỆ CHUYỂN ĐỔI (CONVERSION RATE) KHI KẾT HỢP VỚI DỮ LIỆU BÁN HÀNG Khi biết số lượt khách ghé thăm và đối chiếu với số lượt giao dịch thực tế, doanh nghiệp có thể tính được tỷ lệ khách ghé thăm chuyển thành khách mua hàng - một chỉ số mà trước đây chỉ các sàn thương mại điện tử mới đo lường được dễ dàng, nay cũng có thể áp dụng cho cửa hàng vật lý. LẬP KẾ HOẠCH BÃI XE VÀ LUỒNG DI CHUYỂN Tương tự bãi đỗ xe độc lập, các trung tâm thương mại lớn cũng cần dữ liệu lưu lượng xe ra vào để tối ưu số lượng nhân viên trông giữ xe, dự báo tình trạng quá tải vào các dịp lễ, cuối tuần. VÌ SAO NÊN DÙNG CAMERA AI THAY CHO CÁC PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG? Các phương pháp đếm truyền thống như vòng từ (loop detector), cảm biến hồng ngoại tại cổng, hay đếm thủ công đều tồn tại những giới hạn nhất định. Vòng từ chỉ đếm được phương tiện đi qua một điểm cố định mà không phân biệt được loại xe hay hướng di chuyển phức tạp. Cảm biến hồng ngoại dễ bị sai số khi nhiều người đi sát nhau. Đếm thủ công thì không thể duy trì liên tục 24/7 và luôn tồn tại sai số do yếu tố con người. AI Camera khắc phục những hạn chế này nhờ khả năng phân tích hình ảnh theo thời gian thực. Hệ thống không chỉ đếm số lượng mà còn có thể phân loại đối tượng (người, xe máy, ô tô, xe tải, xe nâng), xác định hướng di chuyển (vào/ra), và ghi nhận theo từng khung giờ mà không cần lắp thêm thiết bị cảm biến chuyên dụng - tận dụng ngay hệ thống camera giám sát đã có sẵn. Một lợi thế khác là dữ liệu được lưu trữ và tổng hợp tự động thành báo cáo, thay vì nằm rải rác trong các đoạn video cần xem lại thủ công. Doanh nghiệp có thể truy xuất báo cáo lưu lượng theo ngày, tuần, tháng chỉ trong vài giây, thay vì phải cử người rà soát video ghi hình. TỪ DỮ LIỆU ĐẾN QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH Điều quan trọng cần lưu ý là bản thân con số đếm không tạo ra giá trị - giá trị thực sự nằm ở cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu đó để ra quyết định. Một bãi xe biết được giờ cao điểm có thể điều chỉnh nhân sự thu phí linh hoạt thay vì bố trí cố định cả ngày. Một nhà máy biết được lưu lượng xe nâng tại từng khu vực có thể tối ưu lại luồng di chuyển để giảm thời gian chờ và giảm rủi ro va chạm. Một trung tâm thương mại biết được khu vực nào thu hút khách nhất có thể đàm phán giá thuê mặt bằng chính xác hơn và bố trí các gian hàng chủ lực đúng vị trí. Nói cách khác, hệ thống đếm người và phương tiện không chỉ là một tính năng giám sát, mà là nền tảng để doanh nghiệp chuyển từ vận hành theo cảm tính sang vận hành dựa trên dữ liệu thực tế. KẾT LUẬN Đếm người và đếm lưu lượng phương tiện là một trong những ứng dụng "âm thầm" nhưng mang lại giá trị bền vững nhất của AI Camera, bởi nó không chỉ giải quyết một sự cố tức thời mà tích lũy thành nguồn dữ liệu phục vụ cho hàng loạt quyết định vận hành và kinh doanh khác nhau. Tại EYEFIRE, giải pháp AI Camera được thiết kế để có thể triển khai linh hoạt trên nền tảng camera sẵn có, tự động đếm và phân loại người, phương tiện theo thời gian thực, đồng thời tổng hợp thành báo cáo trực quan theo từng khu vực, từng khung giờ. Dù là bãi đỗ xe, khu công nghiệp hay trung tâm thương mại, dữ liệu lưu lượng luôn là điểm khởi đầu để doanh nghiệp hiểu rõ hơn cách không gian của mình đang được sử dụng - và từ đó, đưa ra những quyết định vận hành chính xác và hiệu quả hơn.