Bài toán kẹt xe ở TPHCM: bắt đầu từ đâu ?

Cấu trúc đô thị hướng tâm

Hiện tại, TP.HCM là mô hình “đô thị hướng tâm” điển hình. 80% việc làm chất lượng cao, hệ thống trường đại học lớn, bệnh viện tuyến cuối, tài chính - thương mại và các trung tâm hành chính đều ở trong lõi đô thị. Từ các vành ngoài, người dân buộc phải vào trung tâm. Hệ quả là từng ngày, hàng triệu phương tiện dồn vào các điểm hẹp như một động mạch bị co lại.

Ngã tư Hàng Xanh, một ví dụ điển hình là cửa ngõ vào đến trung tâm. Tất cả xe máy, ô tô cá nhân, xe buýt, thậm chí container đổ vào một nút giao gần như phẳng. Không phải do người dân đi sai; mà vì toàn bộ hệ thống đô thị ép họ dồn vào “cửa” duy nhất.

Hướng Tây từ Quốc lộ 1 - Kinh Dương Vương - Hồng Bàng, hay hướng Nam từ Nguyễn Hữu Thọ - Nguyễn Văn Linh vào Q.4 - Q.1 cũ cũng vậy. Luồng xe bị hút vào lõi đô thị thay vì phân bổ đa trung tâm: nơi nào có việc làm - nơi đó có dòng xe.

Khi cấu trúc đô thị có những bất cập thì việc mở rộng đường chỉ như cơi nới dạ dày người bệnh: ăn nhiều hơn nhưng vẫn khó tiêu.

Di cư mềm: số dân thực tế luôn vượt xa số dân quy hoạch

Hộ khẩu và báo cáo dân số không phản ánh thực tế. Hàng triệu người lao động, sinh viên, người làm dịch vụ, shipper, nhân viên bán hàng khi nhập cư TP.HCM không tăng diện tích đường bộ, nhưng lại tăng giao thông. Nhiều khu trọ 10–20 phòng nằm trong con hẻm 4–5m vẫn phải đổ ra đường chính giờ cao điểm. Hạ tầng thiết kế cho 5-6 triệu người nay phải gánh trên 10 triệu người. Không có thành phố nào chịu nổi.

Nếu không nhìn thẳng thực tế này, mọi quy hoạch sẽ vô nghĩa: quy hoạch dựa trên số liệu ảo thì giải pháp chỉ là bản vẽ đẹp trên giấy.

Giao thông công cộng chưa đủ sức cạnh tranh: bus chậm hơn xe máy

TP.HCM nhiều năm kêu gọi “hãy đi xe buýt”, nhưng trong thực tế: bus chậm, thiếu, chờ lâu, hay kẹt y như xe máy. Vì sao? Bởi bus bị bó chung trong dòng giao thông hỗn hợp, không có làn riêng, không có ưu tiên đèn, không có hệ thống tiếp cận thuận tiện.

Chưa kể các khu chung cư 30–40 tầng ở Q.7 cũ, Thủ Đức… được xây ồ ạt nhưng thiếu tuyến bus kết nối, thiếu bãi đỗ, thiếu đường gom. Bus đi vào giờ cao điểm là “bó tay”.

Kinh nghiệm Seoul, Tokyo, Kuala Lumpur đều cho thấy: bus phải nhanh và đáng tin hơn xe cá nhân, nếu không sẽ thất bại. Không có thành phố nào giải quyết ách tắc chỉ bằng tuyên truyền.

Tập trung giải quyết “điểm thoát”, không phải “điểm nghẽn”

Trong nhiều năm, chúng ta cứ nhìn “điểm kẹt” để xử lý - nhưng đó chỉ là hậu quả. Điểm thoát mới là chìa khóa. Ở Hàng Xanh, thay vì mở thêm vài mét mặt cắt, cần tách luồng từ sớm: luồng xuyên tâm (Xa lộ Hà Nội - Q.1 cũ) một tầng riêng; luồng quẹo phải - trái một tầng; giao thông địa phương tầng thấp. Bangkok làm đường tầng Sukhumvit, Guangzhou làm flyover, Tokyo làm multi-layer interchange để đảm bảo “luồng chính chạy suôn sẻ”.

Hướng Tây cũng vậy: QL1 - Kinh Dương Vương - Lê Đại Hành không thể giải bằng sơn vạch và đèn chiếu. Cần nút giao lập thể đa tầng, đưa xe liên tỉnh lên tầng, giao thông đô thị xuống tầng giữa, người đi bộ - bus tầng thấp. Đây là kỹ thuật đô thị cơ bản, không phải sáng kiến mới lạ.

Đèn giao thông không thể “đứng im” khi mật độ thay đổi theo từng phút

Phần lớn nút đèn Sài Gòn chạy theo chu kỳ cố định 60–120 giây. Ai đi giờ cao điểm đều hiểu: chỉ cần vài phút lưu lượng tăng đột biến, chu kỳ đèn lập tức trở thành cái “khóa” chặn dòng phương tiện.

Cần đổi sang mô hình điều khiển tín hiệu thông minh (Adaptive Traffic). Camera – radar – cảm biến mặt đường thu dữ liệu; AI dự đoán xác suất dòng xe trong 10–20 phút tới; đèn tự điều chỉnh.

Không chỉ điều khiển từng nút, mà phải điều khiển theo chuỗi tuyến. Ví dụ từ Xô Viết Nghệ Tĩnh - Hàng Xanh - Điện Biên Phủ: một cái đèn xanh kéo dài số giây bất hợp lý có thể tạo hàng đợi 300–500 m ngay sau nó. Seoul làm “sóng xanh” đồng bộ để xe không phải stop–start liên tục. Tokyo không cần cấm xe máy, nhưng chỉ bằng tối ưu đèn đã tăng tốc độ trung bình 20–30%.

TP.HCM gần như chưa có lối ra cho “giao thông tĩnh”. Xe hơi tăng, xe máy vô số luôn ào ạt như những dòng chảy. Thiếu bãi đỗ xe tầng, thiếu không gian ngầm. Vỉa hè, lòng đường trở thành bãi đỗ, chèn vào không gian giao thông.

Tokyo, Osaka, Munich đều xem bãi đỗ là một phần hạ tầng giao thông, không phải tiện ích thương mại. Bãi đỗ 3-5 tầng nằm ngay gần bến metro, tạo “hub” chuyển đổi: taxi, xe bus, xe đạp, metro. Ai cũng gửi xe từ ngoài rồi đi phương tiện công cộng vào trung tâm. Có bãi đỗ xe sẽ làm giảm 20-40% số xe “lang thang tìm chỗ”, thiếu bãi đỗ xe cũng là thủ phạm chính gây tắc nghẽn.

Giao thông công cộng phải được ưu tiên bằng chính sách, không chỉ lời kêu gọi

TP cần nghiên cứu miễn phí 100% xe buýt trong khu vực nội đô 24/24h (từ Vành đai 2 trở vào). Đây không phải chuyện “bao cấp”, mà là đầu tư xã hội. Tallinn (Estonia) làm miễn phí toàn bộ bus cho dân cư → tăng sản lượng giao thông công cộng, giảm xe cá nhân, giảm tai nạn. Melbourne đã miễn phí xe bus cho dân cư trong khu vực trung tâm TP.

Miễn phí buýt trong nội đô sẽ:

• Thu hút người lao động, sinh viên, tiểu thương chuyển từ xe máy sang bus.
• Giảm áp lực phương tiện cá nhân đổ vào trung tâm.
• Tạo động lực hành vi: bus = tiện - rẻ - ổn định.

Bên cạnh đó, các doanh nghiệp, khu công nghiệp, campus đại học bắt buộc phải cung cấp feeder bus tới metro hoặc bus trục chính. Nếu không, mô hình vận tải có xương sống cũng không hoạt động.

Quy hoạch trên cơ sở dữ liệu thật, không phải “vẽ đẹp để phê duyệt”

Cách làm hiện nay vẫn thiên về vẽ xong - phê duyệt, sau thấy bất cập mới xem lại. Trong khi giao thông là hệ động với mật độ biến thiên từng giờ.

Vai trò của công tác dự báo chưa được đề cao. Đây là một điểm yếu nói chung của các thành phố ở VN.

• Dự báo di cư mềm: tăng 7–10%/năm → cảnh báo sớm hạn chế xây chung cư cao tầng vùng lõi.
• Dự báo lưu lượng tuyến theo khung giờ: tăng >15% - tự kích hoạt điều chỉnh đèn và phân luồng.
• Dự báo nhu cầu đỗ xe: tỷ lệ xe đăng ký tăng -nâng cấp bãi đỗ tầng chứ không mở đường.

Ứng dụng AI và toán học trong tổ chức giao thông đô thị

Trong các đô thị siêu lớn như TP.HCM, nơi mật độ phương tiện giao thông cá nhân chiếm trên 80% nhu cầu đi lại, bài toán điều tiết giao thông đòi hỏi tư duy mới: điều hành thời gian thực, dựa vào dữ liệu lớn (big data) và thuật toán xác suất. Hệ thống đèn tín hiệu hiện nay vận hành theo logic “định sẵn” hoặc “bán thích ứng”, với các chu kỳ cố định 60–120 giây, xây dựng dựa trên khảo sát một lần, áp dụng suốt nhiều năm. Cách này không còn phù hợp với một xã hội mà lưu lượng xe biến thiên dữ dội theo giờ cao điểm, ngày mưa, sự kiện, tai nạn hoặc giao thông liên vùng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể biến đèn tín hiệu thành “sinh vật sống”, dựa vào 3 tầng dữ liệu:

a) Dữ liệu hiện trường từ camera, cảm biến mặt đường, GPS phương tiện công nghệ, app gọi xe, bản đồ số;

b) Dữ liệu ngữ cảnh: thời tiết, triều cường, lưu lượng đổ về từ các tuyến ngoại thành (QL1A, cao tốc TPHCM - Trung Lương, QL13, QL51);

c) Dữ liệu lịch sử: chu kỳ ùn tắc theo mùa, giờ, tuyến.

Thuật toán tối ưu luồng giao thông (traffic optimization) - thường sử dụng Markov Decision Process (MDP) hoặc Deep Reinforcement Learning (DRL) - cho phép hệ thống tự học để xác định khi nào nên kéo dài đèn xanh 10-30 giây tại một hướng, khi nào cần giảm 20-40 giây, khi nào phải “xả” dòng xe dài từ hướng cửa ngõ rồi “khóa” nhẹ các nhánh phụ để giữ ổn định. Ở Bắc Kinh, Tokyo, Seoul, hệ thống này giảm 10-30% thời gian chờ tại các nút lớn, bởi AI không ra quyết định theo trực giác cán bộ mà dựa trên hàm mất mát (loss function): số xe tồn, độ trễ trung bình, tốc độ dòng chảy, mức độ dao động.

Tại TP.HCM, các nút cửa ngõ mang tính “họng xả” như Ngã tư Hàng Xanh, ngã ba An Sương, trục Điện Biên Phủ-Võ Thị Sáu, hoặc Quốc lộ 13-Phạm Văn Đồng đều xuất hiện cùng một đặc điểm: dòng chính luôn thắng dòng phụ, nhưng hệ thống đèn lại điều tiết theo logic chia đều theo pha. Đây chính là nơi AI vượt trội: ưu tiên 55-65% thời gian cho dòng chính vào giờ cao điểm, sau đó trả lại cân bằng khi lưu lượng hạ xuống.

Bên cạnh vận hành đèn tín hiệu, AI còn giúp bài toán chiến lược: xác định vị trí tối ưu của cầu vượt hoặc nút giao lập thể. Thay vì “cảm nhận” hoặc “tiền lệ kỹ thuật”, phương pháp hiện đại sử dụng mô hình toán:

• Phân bố lưu lượng theo không gian–thời gian (spatio-temporal flow),
• Thuật toán heuristic xác định điểm nơi tốc độ dòng chảy sụt giảm lâu dài (>20% trong 70% khung giờ cao điểm),
• Mô phỏng agent-based để kiểm tra hiệu quả phương án (dòng xe giả lập đại diện cho từng người lái).

Các thành phố như Bangkok, Quảng Châu, Tokyo đã xây dựng đường tầng – nút giao lập thể không phải vì cho “kiến trúc đẹp”, mà vì mật độ dòng di chuyển theo trục quá cao, không thể “bẻ” bằng tổ hợp đèn tín hiệu. AI giúp chỉ ra ngưỡng chuyển pha: khi dòng > 12.000 xe/giờ/làn trong 3 năm liên tục, chi phí vòng đời của nút giao lập thể thấp hơn chi phí ùn tắc (fuel + productivity + carbon).

AI và toán học không chỉ là kỹ thuật hỗ trợ; chúng giúp thay đổi bản chất quy hoạch giao thông: từ mô hình “cài đặt sẵn” sang “thích ứng thời gian thực”. Một đô thị trên 10 triệu dân như TP.HCM cần coi thuật toán như hạ tầng mềm ngang hàng cầu đường: có dữ liệu, có luật tối ưu, có khả năng học theo thời gian. Đây là điều kiện tiên quyết để giảm ùn tắc ngay lập tức, đồng thời đặt nền móng lâu dài cho quy hoạch giao thông bền vững. AI không thay thế con người, nhưng buộc con người ra quyết định dựa vào dữ liệu thật, thay vì cảm tính.

Kết luận: giảm ách tắc là nhiệm vụ sống còn của thành phố

TP.HCM không thể phát triển bền vững nếu buổi sáng mỗi người mất 45–90 phút mắc kẹt trên đường. Đó là lãng phí thời gian, sức khỏe, năng suất lao động và vốn xã hội. Ách tắc kéo theo ô nhiễm bụi mịn, tiếng ồn, khí thải CO₂; làm tăng tai nạn; khiến dịch vụ y tế, logistics và giáo dục chậm trễ; tạo bức xúc trong cộng đồng.

Giảm ách tắc không chỉ để “đi cho nhanh”, mà để khôi phục năng lực cạnh tranh của thành phố, tạo môi trường sống tử tế, thu hút doanh nghiệp, giữ chân nhân lực.

Bangkok, Tokyo, Seoul từng thất bại vì xe cá nhân, từng “ngộp” trong tắc đường. Nhưng họ đã chuyển sang tư duy dữ liệu - quy hoạch động - ưu tiên phương tiện công cộng - tổ chức không gian giao thông nhiều tầng. TP.HCM đủ tầm vóc để làm điều đó, nếu dám ra quyết định dứt khoát.

Không có liều thuốc thần kỳ. Nhưng nhận diện đúng căn bệnh, lựa chọn đúng liệu pháp sẽ mở đầu một giai đoạn đô thị mới, nơi từng giờ di chuyển không phải là nỗi mệt mỏi, mà là cuộc sống hàng ngày của đô thị hiện đại.

Danh mục tài liệu tham khảo

1. UN-Habitat (2016–2024). World Cities Report.
2. OECD. Transport Infrastructure and Inclusive Growth.
3. Seoul Metropolitan Government (2004–2014). Seoul Bus Reform White Paper.
4. MIT Senseable City Lab. Adaptive Traffic Control Studies.
5. McKinsey Global Institute (2018). Smart Cities: Digital Solutions for a More Livable Future.
6. Batty, Michael. The New Science of Cities. MIT Press.
7. World Bank. East Asia’s Changing Urban Landscape.
8. Tallinn City Government. Public Transportation Free Access Policy Report.