Digital Twin và chuyển đổi số tại Việt Nam: Từ nhận thức khái niệm đến định hướng ứng dụng thực tiễn

Tóm tắt:

Bài viết phân tích vai trò của Digital Twin trong tiến trình chuyển đổi số tại Việt Nam, từ việc làm rõ nhận thức khái niệm đến định hướng ứng dụng trong thực tiễn. Trên cơ sở tổng hợp các quan điểm lý luận và bối cảnh chuyển đổi số hiện nay, bài viết chỉ ra g Digital Twin không chỉ là bản sao số của đối tượng vật lý, mà còn là công cụ hỗ trợ giám sát, mô phỏng, phân tích, dự báo và tối ưu hóa hoạt động. Đồng thời, bài viết đề xuất một số định hướng ứng dụng Digital Twin phù hợp với điều kiện phát triển của Việt Nam.

Từ khóa: bản sao số, chuyển đổi số, Digital Twin, dữ liệu số, Việt Nam.

1. Đặt vấn đề

Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, chuyển đổi số không còn là xu hướng lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu tất yếu đối với quá trình phát triển kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia. Tại Việt Nam, Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 được phê duyệt theo Quyết định số 749/QĐ-TTg đã xác định mục tiêu phát triển đồng thời chính phủ số, kinh tế số và xã hội số, qua đó thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ số vào quản trị, sản xuất, dịch vụ và đời sống xã hội (Thủ tướng Chính phủ, 2020). Trong tiến trình đó, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, internet vạn vật, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và mô phỏng số ngày càng giữ vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả ra quyết định, tối ưu hóa nguồn lực và đổi mới mô hình vận hành.

Trong số các công nghệ mới nổi, Digital Twin hay còn gọi là bản sao số được xem là một hướng tiếp cận có nhiều tiềm năng vì cho phép tạo lập phiên bản số của đối tượng, quy trình hoặc hệ thống vật lý nhằm theo dõi, mô phỏng, phân tích và dự báo trạng thái vận hành trong thời gian gần thực. Theo Grieves (2016), Digital Twin hình thành trên cơ sở kết nối giữa không gian vật lý và không gian số thông qua dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc quan sát và cải tiến hệ thống một cách chủ động.

Nhiều nghiên cứu cũng cho thấy, Digital Twin có khả năng ứng dụng rộng trong sản xuất thông minh, đô thị thông minh, y tế, năng lượng, logistics và quản lý hạ tầng; tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này vẫn đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến dữ liệu, hạ tầng kỹ thuật, tiêu chuẩn kết nối, bảo mật và năng lực nhân sự (Fuller et al., 2020). Vì vậy, việc nghiên cứu Digital Twin và chuyển đổi số tại Việt Nam có ý nghĩa cần thiết, không chỉ nhằm làm rõ nhận thức khái niệm mà còn góp phần đề xuất các định hướng ứng dụng phù hợp với điều kiện thực tiễn của Việt Nam.

2. Cơ sở lý luận về Digital Twin và chuyển đổi số

2.1. Khái niệm Digital Twin

Digital Twin thường được hiểu là mô hình hoặc bản sao số phản ánh một đối tượng, quy trình hay hệ thống trong thế giới thực. Theo Grieves và Vickers (2017), Digital Twin không chỉ là mô hình ảo đơn thuần, mà là sự kết nối giữa đối tượng vật lý và phiên bản số của nó, trong đó dữ liệu từ thực thể vật lý được sử dụng để cập nhật, theo dõi và phân tích trạng thái vận hành trong suốt vòng đời của đối tượng. Ở góc độ ứng dụng, Rasheed, San và Kvamsdal (2020) cho rằng, Digital Twin là sự biểu diễn ảo của một tài sản vật lý, được hỗ trợ bởi dữ liệu và công cụ mô phỏng nhằm phục vụ dự báo, tối ưu hóa, giám sát, điều khiển và nâng cao chất lượng ra quyết định. Tương tự, IBM định nghĩa Digital Twin là sự biểu diễn ảo của một đối tượng hoặc hệ thống vật lý, sử dụng dữ liệu thời gian thực để phản ánh hành vi, hiệu suất và điều kiện vận hành của đối tượng trong thế giới thực.

Tóm lại, Digital Twin có thể được hiểu là bản sao số của một đối tượng, quy trình hoặc hệ thống vật lý, được xây dựng trên nền tảng dữ liệu, mô hình hóa và công nghệ kết nối nhằm phản ánh, giám sát, mô phỏng, phân tích và dự báo trạng thái vận hành. Điểm cốt lõi của Digital Twin không nằm ở việc “số hóa hình ảnh” của sự vật, mà ở khả năng tạo ra mô hình số có liên kết dữ liệu với thực thể thật, qua đó hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động trong bối cảnh chuyển đổi số.

2.2. Đặc điểm và cấu phần cơ bản của Digital Twin

Digital Twin có những đặc điểm cơ bản giúp phân biệt với các mô hình mô phỏng hoặc mô hình số thông thường. Trước hết, công nghệ này được đặc trưng bởi sự liên kết chặt chẽ giữa thực thể vật lý và thực thể số, trong đó dữ liệu được trao đổi nhằm phản ánh trạng thái, hành vi và sự biến đổi của đối tượng trong quá trình vận hành. Theo Fuller et al. (2020), Digital Twin có thể được nhận diện thông qua sự tích hợp dữ liệu giữa máy móc, hệ thống vật lý và phiên bản số của chúng theo cả hai chiều. Vì vậy, Digital Twin không phải là một bản mô phỏng tĩnh, mà là hệ thống số có khả năng cập nhật, phản hồi và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Bên cạnh đó, nhờ sự hỗ trợ của internet vạn vật, cảm biến, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, Digital Twin có thể thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực, qua đó phục vụ giám sát, phát hiện bất thường, mô phỏng kịch bản, dự báo rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất. Tao et al. (2019) cho rằng Digital Twin giữ vai trò quan trọng trong công nghiệp thông minh vì thúc đẩy sự tích hợp giữa không gian vật lý và không gian số, đồng thời hỗ trợ thiết kế, sản xuất, vận hành và bảo trì hệ thống.

Về cấu phần, Digital Twin thường bao gồm 3 yếu tố cơ bản: thực thể vật lý, thực thể số và kết nối dữ liệu. Thực thể vật lý là đối tượng, thiết bị, quy trình hoặc hệ thống trong thế giới thực; thực thể số là mô hình ảo phản ánh cấu trúc, trạng thái và hành vi của thực thể vật lý; còn kết nối dữ liệu đóng vai trò cầu nối giữa hai không gian này. Mở rộng hơn, Tao et al. (2018) đề xuất mô hình Digital Twin gồm 5 thành phần: thực thể vật lý, thực thể ảo, dịch vụ, dữ liệu và kết nối. Cách tiếp cận này cho thấy Digital Twin không chỉ tạo ra phiên bản số của đối tượng thật, mà còn bao gồm hệ sinh thái dữ liệu và dịch vụ phân tích nhằm tạo giá trị trong toàn bộ vòng đời của sản phẩm hoặc hệ thống. Như vậy, Digital Twin có thể được khái quát qua 3 đặc điểm cốt lõi: kết nối với thực thể vật lý, cập nhật dựa trên dữ liệu động và hỗ trợ phân tích, dự báo, tối ưu hóa hoạt động; chính các đặc điểm này làm cho Digital Twin trở thành công nghệ quan trọng trong chuyển đổi số.

2.3. Mối quan hệ giữa Digital Twin và chuyển đổi số

Digital Twin có mối quan hệ chặt chẽ với chuyển đổi số vì công nghệ này không chỉ số hóa đối tượng vật lý, mà còn tạo ra cơ sở dữ liệu và mô hình phân tích phục vụ quản lý, vận hành và ra quyết định. Thông qua dữ liệu từ cảm biến, thiết bị IoT, hệ thống vận hành và các nền tảng phân tích, Digital Twin giúp tổ chức theo dõi trạng thái đối tượng trong thời gian thực, mô phỏng các kịch bản khác nhau và dự báo xu hướng vận hành trước khi đưa ra quyết định (Fuller et al., 2020).

Trong bối cảnh chuyển đổi số, Digital Twin không chỉ là một “bản sao số”, mà còn là công cụ biến dữ liệu thành tri thức quản trị. Công nghệ này giúp tổ chức chuyển từ quản lý thụ động, dựa nhiều vào kinh nghiệm, sang quản lý chủ động dựa trên dữ liệu, mô phỏng và dự báo. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực như sản xuất công nghiệp, đô thị thông minh, năng lượng, giao thông, logistics và y tế. Theo Tao et al. (2019), Digital Twin góp phần thúc đẩy sự tích hợp giữa không gian vật lý và không gian số, qua đó hỗ trợ thiết kế, sản xuất, vận hành và bảo trì trong môi trường công nghiệp thông minh.

Tóm lại, Digital Twin là công nghệ nền tảng giúp chuyển đổi số đi vào chiều sâu. Nếu số hóa chuyển thông tin từ dạng vật lý sang dạng số, thì Digital Twin tiến thêm một bước khi tạo ra mô hình số có khả năng kết nối, phản ánh, phân tích và dự báo hoạt động của thực thể trong đời sống thực. Vì vậy, Digital Twin vừa là kết quả, vừa là công cụ thúc đẩy chuyển đổi số thông qua quản trị dữ liệu, tối ưu hóa vận hành và nâng cao năng lực ra quyết định.

3. Khả năng ứng dụng Digital Twin trong chuyển đổi số tại Việt Nam

Khả năng ứng dụng Digital Twin tại Việt Nam cần được nhìn nhận trong bối cảnh chuyển đổi số đang trở thành định hướng phát triển quan trọng ở cấp quốc gia. Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 xác định mục tiêu phát triển chính phủ số, kinh tế số và xã hội số, đồng thời thúc đẩy doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh trong khu vực và toàn cầu (Thủ tướng Chính phủ, 2020). Đây là nền tảng chính sách quan trọng để các công nghệ như dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, internet vạn vật và Digital Twin được nghiên cứu, thử nghiệm và triển khai trong thực tiễn.

Về nền tảng thị trường và hạ tầng số, Việt Nam đang có điều kiện thuận lợi để tiếp cận các mô hình công nghệ dựa trên dữ liệu. Theo DataReportal, Việt Nam có khoảng 79,8 triệu người dùng Internet vào tháng 1/2025, tương đương 78,8% dân số (DataReportal, 2025). Báo cáo e-Conomy SEA 2025 của Google, Temasek và Bain & Company cũng dự báo nền kinh tế số Việt Nam đạt khoảng 39 tỷ USD GMV vào năm 2025, tăng 17% so với cùng kỳ năm trước (Google, Temasek, & Bain, 2025). Những số liệu này cho thấy, Việt Nam đang hình thành môi trường số rộng, tạo điều kiện cho việc thu thập, kết nối và khai thác dữ liệu - yếu tố cốt lõi để phát triển Digital Twin.

Trong thực tiễn, Digital Twin có tiềm năng ứng dụng rõ nét trong quản lý đô thị và phát triển đô thị thông minh. Với khả năng mô phỏng, giám sát và phân tích hệ thống trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực, công nghệ này có thể hỗ trợ quy hoạch không gian, quản lý giao thông, hạ tầng kỹ thuật, năng lượng, môi trường và ứng phó rủi ro đô thị. Ngân hàng Thế giới cũng nhấn mạnh vai trò của dữ liệu số và nền tảng dữ liệu trong việc giúp các thành phố mô hình hóa kịch bản phát triển, cải thiện dịch vụ và nâng cao hiệu quả quản trị đô thị (World Bank, 2021). Ngoài ra, các công nghệ như IoT, AI, Big Data và Digital Twin đang góp phần làm thay đổi phương thức quy hoạch và quản lý đô thị tại một số địa phương như Đà Nẵng, Huế và Bình Dương.

Bên cạnh đô thị thông minh, Digital Twin còn có thể ứng dụng trong sản xuất công nghiệp, logistics, năng lượng, y tế và nông nghiệp công nghệ cao. Trong sản xuất, công nghệ này hỗ trợ giám sát dây chuyền, mô phỏng quy trình, dự báo lỗi thiết bị và tối ưu hóa bảo trì. Trong logistics, Digital Twin có thể mô phỏng chuỗi cung ứng, dự báo tắc nghẽn, tối ưu tồn kho và tuyến vận chuyển. Trong năng lượng, công nghệ này hỗ trợ quản lý lưới điện, dự báo nhu cầu tiêu thụ và tối ưu vận hành hệ thống. Các phân tích gần đây cũng cho thấy Digital Twin được nhìn nhận như công cụ giúp tăng khả năng mô phỏng, tối ưu hóa và nâng cao tính chống chịu của chuỗi cung ứng.

Tuy nhiên, khả năng ứng dụng Digital Twin tại Việt Nam vẫn phụ thuộc vào nhiều điều kiện nền tảng như chất lượng dữ liệu, mức độ liên thông hệ thống, hạ tầng cảm biến, năng lực điện toán, bảo mật thông tin và nguồn nhân lực phân tích dữ liệu. Digital Twin chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu từ thế giới thực được thu thập đầy đủ, cập nhật thường xuyên và có khả năng kết nối với mô hình số. Điều này đặt ra yêu cầu về đầu tư công nghệ, chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu, phát triển nhân lực số và hoàn thiện cơ chế phối hợp giữa Nhà nước, doanh nghiệp, viện nghiên cứu và cơ sở đào tạo.

Tóm lại, Digital Twin có khả năng ứng dụng đáng kể trong tiến trình chuyển đổi số tại Việt Nam, nhưng cần được nhìn nhận như một mô hình tích hợp giữa dữ liệu, hạ tầng số, mô phỏng, phân tích và quản trị thông minh. Giá trị của Digital Twin nằm ở khả năng giúp các tổ chức và địa phương hiểu rõ trạng thái vận hành của hệ thống, dự báo biến động và đưa ra quyết định chính xác hơn. Vì vậy, công nghệ này có thể trở thành công cụ quan trọng để chuyển đổi số đi vào chiều sâu, từ số hóa thông tin sang tối ưu hóa hoạt động và đổi mới phương thức quản trị.

4. Định hướng ứng dụng Digital Twin trong chuyển đổi số tại Việt Nam

Thứ nhất, cần nâng cao nhận thức về Digital Twin và xác định đúng vai trò của công nghệ này trong chuyển đổi số. Digital Twin không chỉ là việc tạo ra mô hình 3D hoặc bản sao trực quan của một đối tượng trong môi trường số, mà là hệ thống có khả năng kết nối dữ liệu, mô phỏng, phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định. Vì vậy, các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và tổ chức cần nhận thức Digital Twin như một công cụ giúp chuyển đổi phương thức quản trị từ phản ứng thụ động sang quản trị chủ động dựa trên dữ liệu. Nếu hiểu Digital Twin chỉ như một phần mềm mô phỏng thông thường, quá trình đầu tư và triển khai có thể bị sai lệch, thiếu chiều sâu và không tạo ra giá trị thực chất.

Thứ hai, cần ưu tiên xây dựng nền tảng dữ liệu và hạ tầng kết nối làm cơ sở cho việc triển khai Digital Twin. Bản chất của Digital Twin là sự kết nối giữa thực thể vật lý và mô hình số thông qua dữ liệu. Do đó, Việt Nam cần chú trọng phát triển hệ thống cảm biến, thiết bị IoT, hạ tầng điện toán đám mây, mạng truyền dẫn, cơ sở dữ liệu dùng chung và các tiêu chuẩn kết nối dữ liệu. Nếu không có dữ liệu đầy đủ, chính xác và liên thông, Digital Twin sẽ chỉ dừng lại ở mức mô hình hóa hình thức, chưa thể phát huy năng lực phân tích, dự báo và tối ưu hóa vận hành.

Thứ ba, cần lựa chọn các lĩnh vực ưu tiên để triển khai thí điểm Digital Twin thay vì áp dụng dàn trải. Trong giai đoạn đầu, Việt Nam nên tập trung vào những lĩnh vực có nhu cầu quản trị phức tạp, có khả năng tạo dữ liệu lớn và có tác động rõ rệt đến phát triển kinh tế - xã hội. Các lĩnh vực phù hợp có thể bao gồm đô thị thông minh, khu công nghiệp, sản xuất thông minh, logistics, năng lượng, giao thông, y tế và quản lý hạ tầng kỹ thuật. Cách tiếp cận thí điểm theo lĩnh vực ưu tiên sẽ giúp giảm rủi ro đầu tư, tạo mô hình mẫu và rút kinh nghiệm trước khi nhân rộng.

Thứ tư, cần phát triển nguồn nhân lực số có khả năng thiết kế, vận hành và khai thác Digital Twin. Digital Twin là công nghệ liên ngành, đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật mô phỏng, quản trị hệ thống và hiểu biết chuyên sâu về từng lĩnh vực ứng dụng. Vì vậy, việc đào tạo nguồn nhân lực không chỉ dừng lại ở kỹ năng sử dụng phần mềm, mà cần hướng đến năng lực phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá kịch bản và chuyển hóa kết quả phân tích thành quyết định quản trị.

Thứ năm, cần hoàn thiện cơ chế chính sách, tiêu chuẩn kỹ thuật và khung quản trị dữ liệu cho Digital Twin. Việc triển khai Digital Twin liên quan trực tiếp đến thu thập, xử lý, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, cần có các quy định rõ ràng về tiêu chuẩn dữ liệu, an toàn thông tin, quyền truy cập, bảo mật, quyền sở hữu dữ liệu và trách nhiệm của các bên tham gia. Một khung chính sách rõ ràng sẽ giúp giảm rủi ro pháp lý, tăng niềm tin của doanh nghiệp và tạo điều kiện để công nghệ này được ứng dụng rộng hơn.

Thứ sáu, cần gắn ứng dụng Digital Twin với mục tiêu phát triển bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Digital Twin không chỉ phục vụ mục tiêu tối ưu hóa kỹ thuật, mà còn có thể hỗ trợ quản lý tài nguyên, tiết kiệm năng lượng, giảm phát thải, nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện chất lượng dịch vụ công. Trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy chuyển đổi số song song với chuyển đổi xanh, Digital Twin có thể trở thành công cụ quan trọng giúp mô phỏng tác động môi trường, tối ưu sử dụng năng lượng và hỗ trợ ra quyết định trong các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn đến phát triển bền vững. Vì vậy, định hướng ứng dụng Digital Twin cần được gắn với chiến lược phát triển kinh tế số, đô thị thông minh, công nghiệp hiện đại và tăng trưởng xanh.

5. Kết luận

Digital Twin là công nghệ quan trọng trong chuyển đổi số, không chỉ tạo ra bản sao số của đối tượng vật lý mà còn hỗ trợ kết nối dữ liệu, mô phỏng, phân tích, dự báo và tối ưu hóa hoạt động. Tại Việt Nam, Digital Twin có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như đô thị thông minh, sản xuất, logistics, năng lượng, y tế và quản lý hạ tầng, góp phần thúc đẩy mô hình quản trị dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, việc triển khai Digital Twin vẫn còn gặp nhiều thách thức về chất lượng dữ liệu, hạ tầng kỹ thuật, nguồn nhân lực, chi phí đầu tư, tiêu chuẩn kết nối và khung pháp lý. Vì vậy, Việt Nam cần tiếp cận công nghệ này theo hướng có chọn lọc, thí điểm trong các lĩnh vực phù hợp, đồng thời hoàn thiện nền tảng dữ liệu, chính sách và năng lực nhân sự. Nếu được triển khai đồng bộ, Digital Twin có thể trở thành công cụ quan trọng giúp chuyển đổi số đi vào chiều sâu và tạo giá trị thực chất cho phát triển bền vững.

Tài liệu tham khảo:

Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 3/6/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

DataReportal. (2025). Digital 2025: Vietnam. https://datareportal.com/reports/digital-2025-vietnam

Fuller, A., Fan, Z., Day, C., & Barlow, C. (2020). Digital twin: Enabling technologies, challenges and open research. IEEE Access, 8, 108952-108971. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2998358

Google, Temasek, & Bain & Company. (2025). e-Conomy SEA 2025: Vietnam. Google.

Grieves, M. (2016). Origins of the digital twin concept. Florida Institute of Technology.

Grieves, M. W., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In F.-J. Kahlen, S. Flumerfelt, & A. Alves (Eds.), Transdisciplinary perspectives on complex systems (pp. 85-113). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4

IBM. (2025). What is a digital twin? IBM Think.

Rasheed, A., San, O., & Kvamsdal, T. (2020). Digital twin: Values, challenges and enablers from a modeling perspective. IEEE Access, 8, 21980-22012. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2970143

Tao, F., Cheng, J., Qi, Q., Zhang, M., Zhang, H., & Sui, F. (2018). Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 94(9–12), 3563-3576. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0233-1

Tao, F., Zhang, H., Liu, A., & Nee, A. Y. C. (2019). Digital twin in industry: State-of-the-art. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(4), 2405-2415. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186

World Bank. (2021). Smart cities in Vietnam: Building smart and sustainable cities.

Digital Twin and digital transformation in Vietnam: From conceptual understanding to practical application orientation

Ho Kim Ngan

Viet Toan Phat Trading and Service Company

E-mail: nganho@viettoanphat.com.vn

Abstract:

This study examines the role of Digital Twin technology in Vietnam’s digital transformation process, moving from conceptual foundations to practical applications. Drawing on a synthesis of theoretical perspectives and an analysis of Vietnam’s current digital transformation context, the study demonstrates that a Digital Twin is more than a virtual replica of a physical object or system. It functions as an advanced tool for real-time monitoring, simulation, analysis, forecasting, and operational optimization. The findings highlight the potential of Digital Twin technology to enhance decision-making, improve resource efficiency, and support innovation across key sectors. Based on these insights, the study proposes several application directions tailored to Vietnam’s development conditions and strategic priorities.

Keywords: digital data, digital transformation, Digital Twin, digital replica, Vietnam.

(Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, số 15 năm 2026)