Để hình thành một hệ sinh thái giao thông xanh, thông minh và bao trùm, bài toán đặt ra không chỉ là công nghệ mà còn là dữ liệu liên thông, thể chế đủ mở, quy hoạch tích hợp và năng lực thích ứng của thị trường lao động trong quá trình chuyển đổi số…
“Trước đây, khi nói đến hợp tác công tư, chúng ta thường
nhìn nhiều ở góc độ chia sẻ nguồn lực giữa khu vực công và khu vực tư để thúc đẩy
phát triển. Tuy nhiên, trong bối cảnh phát triển AI và đổi mới sáng tạo hiện
nay, hợp tác công tư cần được mở rộng hơn, không chỉ dừng ở chia sẻ nguồn lực
mà còn là chia sẻ tầm nhìn giữa Nhà nước và khu vực tư nhân để cùng xây dựng cơ
chế, chính sách thúc đẩy hệ sinh thái công nghệ phát triển.
Có thể thấy rất rõ định hướng này trong thời gian gần đây
khi Chính phủ đã ban hành danh mục các lĩnh vực công nghệ chiến lược và sản phẩm
công nghệ chiến lược, trong đó có AI và các sản phẩm như camera giao thông. Điều
đó cho thấy Nhà nước không chỉ đóng vai trò quản lý mà còn chủ động định hướng
thị trường, tạo tín hiệu để doanh nghiệp mạnh dạn đầu tư cho nghiên cứu, phát
triển và ứng dụng AI.
Song song với đó, Nhà nước cũng từng bước hoàn thiện khung
pháp lý liên quan tới AI, từ cơ chế kiểm soát rủi ro cho tới các chính sách
khuyến khích phát triển và ứng dụng AI có trách nhiệm. Gần đây nhất là Nghị định
số 180/2025/NĐ-CP của Chính phủ về cơ chế hợp tác công tư trong lĩnh vực khoa học,
công nghệ và đổi mới sáng tạo. Nếu trước đây mô hình PPP chủ yếu được nhắc tới
trong phát triển hạ tầng xây dựng thì nay đã được mở rộng sang cả lĩnh vực khoa
học, công nghệ và đổi mới sáng tạo.
Theo tôi, đây là một cơ chế rất mở, tạo điều kiện để các đơn
vị như Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia có thể cùng doanh nghiệp phát triển,
khai thác và kinh doanh dựa trên các ứng dụng khoa học công nghệ và AI. Điều
quan trọng hơn là cơ chế này tạo ra không gian hợp tác linh hoạt hơn giữa Nhà
nước và khu vực tư nhân trong phát triển công nghệ.
Một nội dung khác rất đáng chú ý là hợp tác công tư trong
phát triển hạ tầng và chia sẻ nguồn lực, đặc biệt là hạ tầng dữ liệu. Với AI, dữ
liệu là yếu tố có ý nghĩa quyết định. Hiện nay, Chính phủ cũng đang thúc đẩy việc
hình thành các trung tâm dữ liệu quốc gia và tích hợp các cơ sở dữ liệu của các
bộ, ngành. Chẳng hạn, Bộ Tài chính hiện đang triển khai xây dựng và tích hợp 16
cơ sở dữ liệu thuộc các lĩnh vực quản lý của Bộ vào trung tâm dữ liệu quốc gia.
Theo tôi, khi các cơ sở dữ liệu được tích hợp và chia sẻ ở mức
độ phù hợp, khu vực tư nhân sẽ có điều kiện tốt hơn để tham gia khai thác, phát
triển các mô hình AI cũng như xây dựng các ứng dụng hiệu quả hơn cho logistics,
giao thông hay vận tải. Đây cũng là nền tảng quan trọng để AI có thể đi vào vận
hành thực tế.
Bên cạnh hạ tầng dữ liệu, hợp tác công tư hiện nay cũng cần
hướng tới xây dựng một hệ sinh thái mở. Tất cả các chủ thể đều nằm trong cùng một
hệ sinh thái và đều chịu tác động cũng như hưởng lợi từ hệ sinh thái đó. Vì vậy,
điều quan trọng là phải kết nối được các thành tố từ cơ quan quản lý nhà nước,
nhà đầu tư, doanh nghiệp khởi nghiệp cho tới các viện nghiên cứu và trường đại
học.
Trong thời gian qua, Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia
cũng triển khai nhiều chương trình ươm tạo doanh nghiệp khởi nghiệp trong lĩnh
vực AI, trong đó có các mô hình ứng dụng AI cho logistics, cảng biển, vận tải
và tự động hóa.
Ngoài mô hình hợp tác công tư truyền thống, hiện nay cần đặc
biệt chú trọng mô hình hợp tác “ba nhà” gồm Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp.
Đây là một chủ trương lớn đang được thúc đẩy nhằm kết nối đào tạo, nghiên cứu
và thị trường để cùng xử lý các bài toán lớn của nền kinh tế và các ngành, lĩnh
vực. Trong đó, vai trò kết nối các chủ thể trong hệ sinh thái sẽ ngày càng quan
trọng đối với quá trình phát triển AI và đổi mới sáng tạo tại Việt Nam”.
“Hiện đang có sự đồng thuận ngày càng rõ rệt rằng AI không
chỉ tạo ra giá trị kinh tế đáng kể mà còn góp phần nâng cao chất lượng sống
trên nhiều phương diện, đặc biệt trong lĩnh vực di chuyển và giao thông vận tải.
Những lợi ích nổi bật nhất mà chúng ta có thể nhìn thấy là khả năng tối ưu hiệu
quả vận hành, tiết kiệm thời gian và giảm chi phí.
Tại Việt Nam, có nhiều lộ trình song song để xây dựng tương
lai di chuyển bền vững hơn, từ chuyển đổi sang xe điện, mở rộng giao thông công
cộng, tối ưu hóa logistics bằng AI cho đến phát triển giao thông thông minh và
các nền tảng di chuyển chia sẻ. Mỗi hướng đi đều có vai trò riêng, nhưng AI
chính là sợi chỉ xuyên suốt, kết nối các mắt xích trong toàn bộ hệ sinh thái
này để mọi thứ có thể vận hành hiệu quả và đồng bộ hơn.
Tuy nhiên, tham vọng thôi là chưa đủ. Tốc độ và trình tự triển
khai cũng quan trọng không kém. Quá trình phát triển hệ thống giao thông thông
minh sẽ diễn ra trong nhiều thập kỷ và không thể vượt quá giới hạn thực tế của
hạ tầng hay nguồn nhân lực. Vì vậy, đầu tư cho hạ tầng, đào tạo và nâng cao kỹ
năng lao động đều cần thời gian, đồng thời phải được phản ánh thực tế trong các
kế hoạch triển khai dài hạn.
Một thách thức lớn khác là tình trạng phân mảnh dữ liệu. Nếu
muốn khai thác hiệu quả tiềm năng của AI trong lĩnh vực di chuyển, Việt Nam cần
xây dựng được một hệ thống dữ liệu tập trung, có khả năng tích hợp và chia sẻ
hiệu quả giữa các bên liên quan. Song song với đó là việc thiết lập một lộ
trình rõ ràng cho ứng dụng AI – điều cần được ưu tiên trong giai đoạn hiện nay.
Ở góc độ thể chế, hợp tác công – tư cùng các cơ chế chia sẻ
dữ liệu dựa trên niềm tin sẽ đóng vai trò then chốt trong thúc đẩy đổi mới. Đồng
thời, sự phối hợp trong xây dựng quy định, cũng như tính ổn định và khả năng dự
đoán của chính sách sẽ là nền tảng quan trọng để thu hút đầu tư dài hạn. Năng lực
thể chế và một môi trường pháp lý minh bạch, rõ ràng cũng là những điều kiện
không thể thiếu cho quá trình chuyển đổi này.
Đặc biệt, Việt Nam cần xây dựng các khung chính sách linh hoạt
hơn, trong đó có cơ chế thử nghiệm chính sách (policy sandbox) được hỗ trợ bởi
AI. Cách tiếp cận này sẽ cho phép chúng ta thử nghiệm, học hỏi và từng bước mở
rộng các mô hình mới theo hướng an toàn và có kiểm soát”.
“Khi nói đến AI trong giao thông thì điều quan trọng nhất là
phải xác định được AI sẽ tác động vào đâu và hỗ trợ lĩnh vực nào. Theo nhìn nhận
của tôi, AI có thể hỗ trợ cho ba trụ cột chính của giao thông, đó là: quản lý,
hạ tầng – phương tiện và người sử dụng.
Đối với lĩnh vực quản
lý, hiện nay chúng ta vẫn đang thiên về xử lý tình huống. Trong khi đó, điểm
mạnh nhất của AI là có thể giúp chuyển từ xử lý tình huống sang dự báo và phòng
ngừa. Đây là giá trị rất lớn mà AI có thể mang lại cho giao thông. Thay vì chỉ
xử lý khi ùn tắc hoặc sự cố đã xảy ra, AI có thể hỗ trợ dự báo trước các nguy
cơ để cơ quan quản lý chủ động điều tiết và đưa ra phương án phù hợp.
Tuy nhiên, muốn làm được điều này thì điều kiện tiên quyết
là phải có dữ liệu đồng bộ và có hệ thống chia sẻ dữ liệu chung. Nếu mỗi đơn vị
tiếp tục xây dựng một bộ dữ liệu riêng, tách rời nhau như những “ốc đảo dữ liệu”
thì AI sẽ rất khó phát huy hiệu quả. Vì vậy, phát triển AI cho giao thông phải
đi cùng với yêu cầu liên thông và chia sẻ dữ liệu giữa các cấp, các đơn vị quản
lý.
Vấn đề thứ hai là hạ tầng
và phương tiện. Muốn có hệ thống giao thông thông minh, muốn ứng dụng AI
thì hạ tầng phải được chuẩn bị tương ứng. Chúng ta cần đặt ra yêu cầu cụ thể
xem hệ thống giao thông phải đầu tư thêm những gì, từ đèn tín hiệu, camera cho
tới trung tâm điều hành và hạ tầng dữ liệu. Đồng thời, phương tiện tham gia
giao thông cũng cần được trang bị các công nghệ phù hợp để có thể kết nối và
khai thác AI.
Hiện nay đã xuất hiện xu hướng phương tiện kết nối với hạ tầng,
kết nối giữa xe với xe hoặc kết nối với trung tâm điều hành. Theo tôi, Việt Nam
cũng cần tính toán lộ trình phù hợp cho các mô hình này, từ tổ chức hạ tầng
giao thông, trung tâm điều hành cho tới hệ thống xử lý dữ liệu. Đây là nền tảng
quan trọng nếu muốn AI thực sự tham gia vào vận hành giao thông.
Vấn đề thứ ba là người
sử dụng. Theo tôi, nhu cầu sử dụng giao thông của từng nhóm đối tượng là
khác nhau. Người dân ở Hà Nội sẽ có nhu cầu khác với Thành phố Hồ Chí Minh hay
các địa phương khác. Tương tự, các doanh nghiệp logistics hay doanh nghiệp vận
tải cũng có đặc thù riêng. Vì vậy, cần xác định rõ AI sẽ hỗ trợ loại hình
phương tiện nào, khu vực nào và nhóm người dùng nào để từ đó xây dựng chính
sách phù hợp cũng như tạo cơ sở để doanh nghiệp đầu tư khai thác nền tảng AI
trong giao thông”.
“Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động rất lớn tới quá trình
giám sát giao thông. Thực tế cho thấy khi AI được đưa vào giám sát thì ý thức
tham gia giao thông của người dân cũng thay đổi đáng kể. Mỗi người khi tham gia
giao thông đều cảm nhận được rằng mình phải tuân thủ nghiêm túc hơn, bởi gần
như toàn bộ phương tiện và người tham gia giao thông hiện nay đều nằm trong hệ
thống giám sát.
Từ góc độ đó, nếu muốn thúc đẩy chuyển đổi từ xe xăng sang
xe điện thì hoàn toàn có thể sử dụng các công cụ điều tiết bằng công nghệ và dữ
liệu. Chẳng hạn, có thể xây dựng cơ chế thu phí theo từng vành đai giao thông,
càng đi sâu vào khu vực trung tâm thì mức phí càng tăng dần. Việc triển khai
cũng không cần thực hiện ngay lập tức mà có thể theo lộ trình, tăng dần theo thời
gian để người dân thích ứng.
Theo tôi, điều quan trọng là phải tạo ra cơ chế để người dân
tự lựa chọn phương thức di chuyển hợp lý hơn. Nếu nguồn thu đó tiếp tục được đầu
tư cho hệ thống xe điện công cộng quy mô nhỏ thì sẽ từng bước hình thành thói
quen chuyển dịch từ phương tiện cá nhân sang phương tiện công cộng. Quá trình
này cần được công khai, có lộ trình và tạo thời gian thích ứng cho người dân.
Ở góc độ rộng hơn, xu hướng giao thông và logistics hiện nay
cũng đang trở nên đa dạng hơn rất nhiều. Nhiều thành phố trên thế giới đã bắt đầu
triển khai vận chuyển bằng drone, phát triển kinh tế tầm thấp hay mở rộng các
hình thức vận tải trên mặt nước. Điều đó cho thấy giao thông trong tương lai sẽ
không còn chỉ là câu chuyện của phương tiện mặt đất mà sẽ là một hệ sinh thái
di chuyển đa tầng, đa phương thức.
Khi đó, bài toán an toàn giao thông cũng thay đổi. Người dân
không chỉ quan tâm tới an toàn trên mặt đường mà còn cả các rủi ro từ không
gian trên không hay những phương tiện tự hành. Để kiểm soát đồng bộ toàn bộ hệ
thống này thì điều đầu tiên cần có là một hạ tầng quản trị thống nhất, bởi giao
thông tương lai không chỉ liên quan tới phương tiện mà còn liên quan tới dữ liệu,
phần mềm, an ninh, an toàn và quản lý các vật thể di chuyển trong nhiều không
gian khác nhau.
Vì vậy, tất cả các chủ thể, từ cá nhân cho tới doanh nghiệp,
đều cần đóng góp dữ liệu cho hệ thống dữ liệu quốc gia bằng những cơ chế phù hợp.
Khi có được nguồn dữ liệu đủ lớn thì AI mới có thể đưa ra các giải pháp đủ
thông minh và đủ chính xác. Từ nền tảng đó, Nhà nước sẽ thực hiện vai trò điều
tiết, phân cấp và xây dựng các lớp ứng dụng phù hợp với từng nhóm đối tượng sử
dụng.
Ví dụ, người dân bình thường có thể tiếp cận các ứng dụng hỗ
trợ lựa chọn phương thức di chuyển tối ưu, trong khi doanh nghiệp logistics sẽ
có những lớp dữ liệu và giải pháp chuyên sâu hơn phục vụ vận hành và điều phối
vận tải. Khi có một nền tảng chung như vậy thì toàn bộ hệ thống sẽ vận hành hiệu
quả hơn và tạo ra khả năng tiếp cận công bằng hơn giữa các nhóm đối tượng.
Tuy nhiên, cùng với việc tập trung dữ liệu và vận hành trên
các nền tảng số tập trung thì cũng xuất hiện nhiều rủi ro mới. Một trong những
rủi ro lớn là an ninh năng lượng. Chỉ cần mất điện hoặc xảy ra thiên tai tác động
tới hệ thống thì toàn bộ nền tảng có thể bị gián đoạn. Vì vậy, cần chuẩn bị các
phương án dự phòng, hệ thống sao lưu và cơ chế giảm thiểu rủi ro để bảo đảm khả
năng vận hành liên tục”.
“Trong quá trình phát triển các ứng dụng AI phục vụ giao thông
và di chuyển tại Việt Nam, vai trò của cơ chế hợp tác công tư là rất quan trọng.
Đây không phải là việc riêng của cơ quan nhà nước, nhưng cũng không phải là việc
riêng của doanh nghiệp, mà cần sự tham gia của rất nhiều bên. Vì vậy, để cơ chế
này vận hành hiệu quả, cần xác định rõ nguyên tắc phối hợp giữa các chủ thể
tham gia.
Điều quan trọng đầu tiên là phải phân định rõ loại rủi ro
nào do bên nào xử lý hiệu quả nhất. Trong các mô hình hợp tác công tư truyền thống,
Nhà nước thường tập trung vào các rủi ro mang tính hệ thống như pháp luật,
chính sách hay các vấn đề vĩ mô, còn doanh nghiệp tập trung vào các vấn đề của
thị trường. Tuy nhiên, với AI thì xuất hiện một nhóm rủi ro mà cả hai bên đều
phải cùng tham gia xử lý, đó là rủi ro liên quan đến quy trình và dữ liệu.
Hiện nay, dữ liệu là một lĩnh vực còn tương đối mới, từ cách
thức thu thập, quy trình sử dụng cho tới phạm vi khai thác đều cần vừa có sự
phát triển từ phía doanh nghiệp, vừa cần vai trò điều tiết của Nhà nước. Nếu
không làm rõ được cơ chế phân bổ trách nhiệm và chia sẻ dữ liệu thì rất khó tạo
ra nền tảng AI hiệu quả cho giao thông.
Cụ thể, doanh nghiệp có thể tập trung vào những phần việc là
thế mạnh của mình như thu thập dữ liệu, xử lý thông tin và phát triển hạ tầng số.
Chẳng hạn, các hệ thống cảm biến AI phục vụ giao thông hay các nền tảng dữ liệu
đều là những lĩnh vực doanh nghiệp có thể tham gia triển khai hiệu quả. Đồng thời,
doanh nghiệp cũng có thể cung cấp các dịch vụ dữ liệu cho cơ quan quản lý nhà
nước, như dự báo nhu cầu đi lại hay dự báo xu hướng phát triển các tuyến đường
trong tương lai.
Một vấn đề khác cũng rất quan trọng là xây dựng hệ thống
tiêu chuẩn cho AI trong giao thông. Các tiêu chuẩn này không chỉ bao gồm tiêu
chuẩn liên thông dữ liệu hay tiêu chuẩn kỹ thuật của hạ tầng, mà còn liên quan
tới tiêu chuẩn về đạo đức AI, quy trình sử dụng dữ liệu và cơ chế chia sẻ dữ liệu
an toàn. Ai được sử dụng dữ liệu, sử dụng theo quy trình nào và chia sẻ theo
tiêu chuẩn nào để vẫn bảo đảm an toàn, đó đều là những vấn đề cần được xác lập
rõ ràng.
Tuy nhiên, ngay cả trong quá trình xây dựng tiêu chuẩn thì
cơ chế hợp tác công – tư vẫn giữ vai trò rất lớn. Thực tế, cơ quan quản lý có
thể nắm được nguyên tắc chung, nhưng nhiều tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể thì doanh
nghiệp lại hiểu rõ hơn nhờ trực tiếp tiếp cận công nghệ và thị trường. Dù vậy,
nếu thiếu cơ chế cân bằng thì các tiêu chuẩn được đề xuất có thể phù hợp với lợi
ích của một nhóm doanh nghiệp hơn là lợi ích chung của cộng đồng. Vì vậy, quá
trình xây dựng tiêu chuẩn cần có đối thoại cởi mở giữa Nhà nước và doanh nghiệp,
đồng thời phải bảo đảm hài hòa lợi ích giữa các bên.
Trong các cơ chế hợp tác công – tư hiện nay vẫn đang chú trọng
nhiều tới quan hệ giữa Nhà nước và doanh nghiệp, trong khi tiếng nói của người
dân còn khá mờ nhạt. Với AI trong giao thông, người dân và người lao động là
nhóm thụ hưởng trực tiếp. Dù lợi ích của mỗi cá nhân có thể rất nhỏ, nhưng nếu
cộng lại trên quy mô toàn xã hội thì đây lại là lợi ích rất lớn. Vì vậy, cần
thiết kế thêm cơ chế tiếp thu trực tiếp ý kiến của người dân để việc phát triển
AI trong giao thông thực sự phục vụ lợi ích cộng đồng”.
“Từ kinh nghiệm phát triển nền tảng thành phố thông minh và
hiện là doanh nghiệp tham gia vận hành hạ tầng giao thông điện tại Việt Nam,
tôi cho rằng thách thức của giao thông Việt Nam không chỉ là tình trạng ùn tắc,
mà sâu xa hơn là sự phân mảnh của toàn hệ thống.
Việt Nam hiện tồn tại song song nhiều loại hình di chuyển, từ
xe máy, ô tô cá nhân, xe buýt, taxi, xe công nghệ, đi bộ, xe điện và gần đây là
các tuyến đường sắt đô thị tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, các
hệ thống này lại hoạt động rời rạc, thiếu kết nối về dữ liệu, quy hoạch cũng
như điều phối vận hành.
Trong khi tại Singapore và Hàn Quốc, chỉ cần mở ứng dụng
trên điện thoại, người dân có thể biết chính xác khi nào xe buýt sẽ đến trạm chờ,
tuyến metro nào sẽ khởi hành tiếp theo, thậm chí cả vị trí sân ga thuận tiện nhất
để tối ưu thời gian di chuyển. Từ đó, người dùng có thể lựa chọn hình thức di
chuyển tối ưu nhất.
Từ thực tế đó, tôi cho rằng AI có thể hỗ trợ giải quyết bốn
bài toán giao thông của Việt Nam.
Thứ nhất, khả năng
hiển thị và dự báo nhu cầu di chuyển. Các đô thị cần hiểu người dân đang di
chuyển ở đâu, vào thời điểm nào và vì mục đích gì. AI có thể giúp dự báo nhu cầu
giao thông, đồng thời nhận diện những khu vực chưa được phục vụ đầy đủ.
Thứ hai, giải quyết
áp lực không gian đô thị. Ở các thành phố như Hà Nội, ùn tắc không chỉ diễn ra
trên mặt đường mà còn xuất hiện ở bãi đỗ xe, vỉa hè, điểm đón trả khách hay các
không gian công cộng. AI có thể giúp phân tích và nhận diện các “điểm nóng” áp
lực đang hình thành.
Thứ ba, AI có thể
hỗ trợ lập kế hoạch, dự báo và triển khai các phương tiện di chuyển thân thiện
với môi trường, đặc biệt là xe điện. Tuy nhiên, việc đưa xe điện ra thị trường
mới chỉ là bước khởi đầu. Quan trọng hơn là bài toán vận hành phía sau, từ quản
lý sạc và thay pin, bảo trì phương tiện, điều phối lưu lượng cho đến bảo đảm an
toàn và duy trì trải nghiệm người dùng một cách ổn định và thuận tiện.
Thứ tư, đo lường
tính bền vững. Nếu Việt Nam muốn thu hút thêm đầu tư cho giao thông xanh và bền
vững, các thành phố và nhà đầu tư cần những dữ liệu đáng tin cậy về mức độ sử dụng,
khả năng giảm phát thải, độ an toàn cũng như khả năng tiếp cận của hệ thống
giao thông. AI có thể hỗ trợ xử lý và phân tích những dữ liệu đó, nhưng điều kiện
tiên quyết là phải có nền tảng dữ liệu đủ tin cậy.
Từ kinh nghiệm triển khai dự án xe đạp điện chia sẻ tại Việt
Nam, chúng tôi nhận thấy ngay cả một hệ thống xe đạp điện dùng chung cũng tạo
ra lượng dữ liệu di chuyển rất giá trị: từ mô hình lưu thông trong đô thị, hành
vi đỗ xe, hoạt động pin, nhu cầu di chuyển phục vụ du lịch cho đến thói quen sử
dụng của người dân.
Vì vậy, để Việt Nam xây dựng một hệ sinh thái giao thông
thông minh, Việt Nam cần: (i) có khung vận hành rõ ràng, trong đó khu vực tư
nhân có không gian để đầu tư, còn khu vực công đóng vai trò hỗ trợ và điều phối,
từ đó thúc đẩy cơ chế hợp tác công – tư để chia sẻ nguồn lực; (ii) xây dựng các
tiêu chuẩn dữ liệu vì AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đủ chất lượng; (iii)
triển khai các chương trình thí điểm mang tính thực tiễn thay vì chỉ dừng ở ý
tưởng; (iv) tư duy thiết kế lấy con người làm trung tâm. Giao thông thông minh
phải giúp việc di chuyển trở nên an toàn hơn, sạch hơn, tiết kiệm hơn và thuận
tiện hơn cho người dân”.
Nội dung đầy đủ bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 22 phát hành ngày 01/06/2026. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:
Link: https://premium.vneconomy.vn/dat-mua/an-pham/tap-chi-kinh-te-viet-nam-so-22-2026.html
–
Nguồn:vneconomy.vn
