TÓM TẮT
Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành kiến trúc – xây dựng, tự động hóa thiết kế thông qua BIM và AI đang trở thành xu hướng quan trọng, nhưng tại Việt Nam mức độ ứng dụng chuyên sâu vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu sử dụng phân tích trắc lượng thư mục, khảo sát các KTS Việt Nam và tổng hợp các nghiên cứu về lập trình có sự hỗ trợ của AI, tạo lập mô hình BIM từ mô tả văn bản và tạo lập mô hình BIM từ lệnh nói… nhằm làm rõ thực trạng, rào cản và triển vọng ứng dụng tự động hóa trong thiết kế kiến trúc. Kết quả cho thấy: Rào cản lập trình, thiếu thời gian học tập, công cụ phức tạp và sự hỗ trợ chưa đầy đủ từ môi trường làm việc là những điểm nghẽn chính. Từ đó, bài viết gợi mở khả năng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ kiến trúc sư mô tả logic thiết kế bằng ngôn ngữ tự nhiên và hình thành các workflow tùy biến.
Từ khóa: Tự động hóa thiết kế; Mô hình thông tin công trình (BIM); AI; Lập trình
Automating Architectural Design Processes in Vietnam: From Current Conditions to the Future Potential of AI Support
ABSTRACT
In the context of digital transformation in the architecture, engineering, and construction sector, design automation through BIM and AI has become an important trend. However, in Vietnam, the level of advanced adoption remains limited. This study employs bibliometric analysis, an exploratory survey of Vietnamese architects, and a synthesis of recent studies on AI-assisted coding, Text-to-BIM, and Speech-to-BIM to clarify the current situation, barriers, and prospects for applying automation in architectural design. The findings indicate that programming barriers, limited time for learning, tool complexity, and insufficient support from the working environment are the main bottlenecks. Based on these findings, the paper suggests the potential of using large language models to assist architects in describing design logic through natural language and developing customized workflows.
Keywords: Design automation; Building Information Modeling (BIM); Artificial Intelligence (AI); Programming
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1 Xu hướng tự động hóa quy trình thiết kế trong bối cảnh chuyển đổi số
Trong hai thập kỷ gần đây, chuyển đổi số đã tạo ra những thay đổi sâu rộng trong ngành kiến trúc – xây dựng – vận hành (AEC) – Từ phương thức thiết kế, thi công đến quản lý thông tin trong toàn bộ vòng đời công trình. Các báo cáo quốc tế như Định hình tương lai ngành xây dựng của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2016), Trạng thái bình thường mới trong ngành xây dựng của McKinsey (2020), cũng như Thực trạng chuyển đổi số trong ngành xây dựng năm 2025 của Deloitte Access Economics và Autodesk đều cho thấy công nghệ số đang ngày càng giữ vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả quản lý dự án. Trong đó, BIM, quản lý dự án số, phân tích dữ liệu, nền tảng đám mây, mô hình song sinh số, AI tạo sinh, tự động hóa, in 3D, AR, thiết bị tự động và vật liệu tiên tiến… được xem là những hướng công nghệ nổi bật. Đặc biệt, sự phát triển nhanh của AI và học máy cho thấy ngành xây dựng đang từng bước chuyển dịch từ số hóa công cụ sang mô hình làm việc dựa trên dữ liệu, tích hợp thông tin và tự động hóa quy trình [1], [2], [3].
Khái niệm “thiết kế quá trình thiết kế” của Jones (1979) đã mở ra cách tiếp cận xem thiết kế không chỉ là quá trình tạo ra sản phẩm cuối cùng, mà còn là quá trình nhận thức, tổ chức và điều chỉnh chính hoạt động thiết kế. Theo đó, người thiết kế cần ý thức được mình đang làm gì, vì sao làm như vậy và có thể chủ động kiểm soát quá trình thiết kế trong khi thực hiện [4]. Phát triển từ quan điểm này, Duffy mở rộng khái niệm “thiết kế quá trình thiết kế” sang phạm vi quản lý và cải tiến quy trình thiết kế. Thiết kế quá trình thiết kế không chỉ liên quan đến hành vi sáng tạo cá nhân, mà còn bao gồm việc xác lập mục tiêu, nhiệm vụ, nguồn lực, kế hoạch, hoạt động và các mối quan hệ giữa chúng nhằm nâng cao hiệu quả phát triển thiết kế [5].
Từ góc nhìn hiện nay, tư tưởng “thiết kế quá trình thiết kế” của Jones có thể được xem là tiền đề lý luận quan trọng để hiểu bản chất của tự động hóa thiết kế. Khi thiết kế được nhìn nhận như một hệ thống gồm mục tiêu, nhiệm vụ, quy tắc, nguồn lực và kết quả, quá trình này có thể được mô tả, phân tích và chuyển hóa thành các quy trình có khả năng hỗ trợ bằng công cụ tính toán. Theo đó, tự động hóa thiết kế không chỉ là việc máy tính thay thế thao tác thủ công, mà là quá trình mã hóa các quy tắc, quan hệ và điều kiện thiết kế để phần mềm có thể tạo lập, kiểm tra hoặc điều chỉnh mô hình. Trọng tâm của tự động hóa vì vậy chuyển từ thao tác vẽ trực tiếp sang việc tổ chức, kiểm soát và cải tiến logic tạo ra thiết kế.
1.2 Các nghiên cứu khoa học liên quan đến tự động hóa quy trình thiết kế kiến trúc và khoảng trống nghiên cứu
Để nhận diện các hướng nghiên cứu liên quan đến tự động hóa quy trình thiết kế kiến trúc, nghiên cứu tiến hành tìm kiếm và thu thập tài liệu thư mục từ cơ sở dữ liệu Dimensions trong phạm vi các công bố thuộc lĩnh vực Kiến trúc và Thiết kế. Các từ khóa được lựa chọn xoay quanh những nội dung cốt lõi của chủ đề, bao gồm tự động hóa thiết kế kiến trúc, tự động hóa thiết kế dựa trên BIM, thiết kế sinh tạo, thiết kế tính toán. Phạm vi thời gian được giới hạn trong giai đoạn 2015-2026 nhằm phản ánh các xu hướng nghiên cứu gần đây, đặc biệt trong bối cảnh BIM, thiết kế tính toán và trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng mạnh trong lĩnh vực kiến trúc – xây dựng.
Sau khi lọc 233 tài liệu gồm bài báo khoa học và bài hội nghị, bộ dữ liệu thu được được đưa vào VOSviewer để trực quan hóa mạng lưới thuật ngữ xuất hiện trong tiêu đề và tóm tắt. Việc phân tích này nhằm xác định các cụm chủ đề chính, làm rõ mối liên hệ giữa BIM, thiết kế sinh tạo, trí tuệ nhân tạo, quy trình thiết kế và đánh giá phương án; từ đó cung cấp cơ sở khách quan cho việc tổng quan tài liệu và xác định khoảng trống nghiên cứu của bài viết.
Bản đồ mạng lưới đồng xuất hiện thuật ngữ từ VOSviewer phản ánh toàn cảnh nghiên cứu về tự động hóa trong thiết kế kiến trúc thông qua ba luồng chủ đề chính: Đổi mới quy trình và phương pháp thiết kế trong môi trường AEC/BIM (vùng màu đỏ): ứng dụng mô hình thông tin, thuật toán và bản sao kỹ thuật số để hỗ trợ đánh giá hiệu năng, năng lượng và tính bền vững của công trình (vùng màu xanh lá); sự nổi lên của trí tuệ nhân tạo trong tạo lập, tổ chức workflow và đánh giá phương án thiết kế (vùng màu xanh dương).
(Nguồn tác giả)
Mặc dù các hướng nghiên cứu này có sự liên kết chặt chẽ, cấu trúc mạng lưới cũng cho thấy một khoảng trống đáng chú ý: Mối quan hệ giữa logic thiết kế, quy trình thiết kế và việc chuyển hóa chúng thành các công cụ tự động hóa cụ thể trong môi trường BIM chưa được làm rõ. Các thuật ngữ như quy trình thiết kế, quy trình làm việc, tạo sinh, đánh giá, mô hình hóa thông tin công trình và trí tuệ nhân tạo xuất hiện trong mạng lưới, nhưng chưa hình thành một cụm chủ đề thể hiện rõ cách thức mã hóa quy tắc thiết kế thành các thao tác hỗ trợ thực hành. Điều này cho thấy các nghiên cứu hiện có có xu hướng nhấn mạnh năng lực tạo sinh, tối ưu hóa và đánh giá ở cấp độ hệ thống, trong khi các dạng “tự động hóa vi mô” – Tức là tự động hóa những thao tác thiết kế cụ thể, lặp lại và chịu nhiều ràng buộc kỹ thuật trong nền tảng BIM – vẫn chưa được quan tâm tương xứng. Khoảng trống này gợi mở nhu cầu nghiên cứu các phương pháp giúp KTS chuyển hóa tri thức và quy tắc thiết kế thành mã lệnh hoặc công cụ hỗ trợ dễ tiếp cận, chẳng hạn thông qua Python trong Revit/BIM, đồng thời vẫn duy trì vai trò kiểm soát sáng tạo của người thiết kế trong quá trình tương tác với hệ thống tự động hóa.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu kết hợp giữa phân tích dữ liệu học thuật toàn cầu và khảo sát thực nghiệm tại bối cảnh Việt Nam nhằm đảm bảo tính khách quan và chiều sâu lý luận. Quy trình nghiên cứu được triển khai qua ba giai đoạn trọng tâm:
2.1 Phân tích trắc lượng thư mục
- Giai đoạn này nhằm xác lập bức tranh tổng quan về xu hướng học thuật thế giới và nhận diện các khoảng trống nghiên cứu mang tính thời sự.
- Dữ liệu và Công cụ: Truy xuất dữ liệu từ hệ thống trắc lượng quốc tế Dimensions và ứng dụng phần mềm VOSviewer để trực quan hóa bản đồ mạng lưới đồng xuất hiện từ khóa.
- Nội dung phân tích: Tập trung bóc tách các cụm chủ đề chính bao gồm: phương pháp luận thiết kế trong ngành AEC, tối ưu hóa hiệu suất công trình và tích hợp AI vào quy trình thực hành.
- Đây là cơ sở để định hướng các nhóm câu hỏi trong khảo sát thực nghiệm ở giai đoạn tiếp theo.
2.2 Khảo sát thăm dò
Nhằm đối chiếu lý thuyết với thực trạng hành nghề, một cuộc khảo sát thăm dò đã được thực hiện vào năm 2026 đối với đội ngũ KTS hành nghề tại Việt Nam.
Biến số đo lường: Đánh giá thực trạng ứng dụng BIM, mức độ nắm bắt các ngôn ngữ lập trình bổ trợ và hệ thống rào cản thực tiễn
Kỹ thuật xử lý dữ liệu: Áp dụng phương pháp phân tích tương quan chéo để làm rõ mối quan hệ nhân quả giữa sự thiếu hụt kỹ năng lập trình và các “điểm nghẽn cấu trúc” trong vận hành.
2.3 Phương pháp phân tích và tổng hợp
- Đây là phương pháp đóng vai trò bản lề để chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành hệ thống giải pháp ứng dụng.
- Nội dung thực hiện: Nghiên cứu tiến hành tổng hợp các dữ liệu đa chiều về sức mạnh mới của AI trong việc hỗ trợ viết mã
- Mục tiêu: Đề xuất các định hướng giải pháp và gợi mở mô hình “bộ công cụ cá nhân”. Cách tiếp cận này tập trung vào việc tận dụng AI để gỡ bỏ rào cản lập trình, giúp kiến trúc sư chủ động thiết kế quy trình làm việc theo kinh nghiệm cá nhân.
3. BỐI CẢNH TIẾP CẬN TỰ ĐỘNG HÓA TẠI VIỆT NAM QUA KHẢO SÁT THĂM DÒ
Sau khi làm rõ xu hướng tất yếu của tự động hóa trong thiết kế kiến trúc, nghiên cứu tiến hành khảo sát nhằm đánh giá thực trạng ứng dụng BIM và tự động hóa tại Việt Nam, đồng thời nhận diện nhu cầu và các rào cản trong quá trình tiếp cận công nghệ. Khảo sát được thực hiện bằng bảng hỏi trực tuyến với số câu phiếu trả lời ghi nhận là 64 KTS đang hành nghề.
Dữ liệu khảo sát năm 2026 về thực trạng ứng dụng công nghệ của KTS Việt Nam cho thấy tiến trình chuyển đổi số đang ở giai đoạn quá độ với sự phân hóa sâu sắc thành ba nhóm năng lực.
Đầu tiên, nhóm làm việc thủ công vẫn chiếm tỷ trọng lớn (38%), tương đồng với 33% chuyên gia chưa ứng dụng BIM, phản ánh những rào cản hệ thống về chi phí và năng lực vẫn chưa được giải quyết triệt để. Trong khi đó, trọng tâm của ngành hiện đang hội tụ ở nhóm “bán tự động” chiếm đa số với 53% lực lượng; nhóm này chủ yếu sử dụng BIM ở mức cơ bản hoặc thụ động và tận dụng các công cụ bổ trợ (như add-in, lisp) để tối ưu hóa quy trình truyền thống một cách an toàn thay vì tái cấu trúc toàn diện. Ngược lại, nhóm tinh hoa thực sự làm chủ tự động hóa chuyên sâu và có khả năng tích hợp BIM toàn diện vào các công tác phức hợp lại chỉ chiếm thiểu số, tương ứng là 6% và 9%.
Mặc dù thực trạng hiện tại còn phân mảnh, bức tranh tổng thể lại cho thấy một động lực phát triển mang tính quy luật tích cực khi có gần 80% người dùng ghi nhận mức độ tự động hóa gia tăng so với chu kỳ 3-5 năm trước. Điều này khẳng định lực lượng “bán tự động” đông đảo hiện nay chính là tác nhân bản lề, đang từng bước nội hóa các công nghệ mới để tạo tiền đề tất yếu cho việc đào thải hoàn toàn phương thức thiết kế thủ công trong tương lai trung hạn.
Phân tích tương quan dữ liệu phơi bày chiến lược “ủy thác có chọn lọc” của giới KTS trong quá trình tiếp nhận công nghệ. Cụ thể, họ thể hiện sự đồng thuận cao trong việc giải phóng sức lao động ở các khâu kỹ thuật, lặp lại như “Xuất hồ sơ” và “Triển khai chi tiết” thông qua việc tối ưu hóa bằng phần mềm và add-in/plugin. Đồng thời, họ đặc biệt cởi mở ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) cho các tác vụ đòi hỏi tính chính xác, tuân thủ quy chuẩn và xử lý dữ liệu phức hợp như “Thẩm tra thiết kế” và “Phân tích mô hình”.
Tuy nhiên, ở giai đoạn “Lên ý tưởng công năng”, một sự đối lập hoàn toàn diễn ra khi phần lớn kiên quyết bảo lưu phương thức thiết kế thủ công hoặc chỉ dùng công cụ hỗ trợ cơ bản. Sự phân hóa này khẳng định người hành nghề sẵn sàng giao phó tối đa các công đoạn hậu kỳ và phân tích định lượng cho thuật toán, nhưng vẫn thiết lập một hàng rào phòng thủ kiên cố nhằm bảo vệ “lãnh địa sáng tạo” và tư duy định tính cốt lõi của con người.
Phân tích hệ thống dữ liệu phơi bày một trạng thái “tắc nghẽn cấu trúc” trong tiến trình tích hợp tư duy thuật toán vào ngành kiến trúc Việt Nam năm 2026. Sự thiếu hụt trầm trọng năng lực lập trình cơ bản minh chứng qua 64% kiến trúc sư “không biết sử dụng” và 28% “hiếm khi dùng” là nguyên nhân trực tiếp khiến 64% chuyên gia gặp “khó khăn” khi can thiệp công cụ thiết kế ; tương thích với sự khan hiếm của nhóm thành thạo lập trình (8%) và nhóm không gặp khó khăn (2%).
Rào cản này hoàn toàn không xuất phát từ sự chối bỏ công nghệ (chỉ 7 lượt “không thấy cần thiết”), mà bắt nguồn từ giới hạn nguồn lực thiết yếu: “Thiếu thời gian học” (40 lượt) và “Thiếu kiến thức lập trình” (41 lượt). Bên cạnh đó, “công cụ phức tạp” (24 lượt) và việc “không được công ty hỗ trợ” (25 lượt) tạo nên rào cản thể chế, buộc các cá nhân phải đơn độc đương đầu với áp lực chuyển đổi số, làm đình trệ quá trình dịch chuyển sang tự động hóa dù nhu cầu thực tiễn là rất rõ ràng.
4. AI CÓ PHẢI LÀ LỜI GIẢI CHO RÀO CẢN LẬP TRÌNH CỦA KIẾN TRÚC SƯ ĐỐI VỚI TỰ ĐỘNG HÓA QUY TRÌNH KIẾN TRÚC ?
Theo Rafizadeh et al. (2024) và Sabono (2025), tự động hóa và AI đang làm thay đổi sâu sắc vai trò của công nghệ trong quy trình thiết kế kiến trúc. Nếu trước đây tự động hóa chủ yếu gắn với các thao tác lặp lại như số hóa, mô hình hóa hoặc lập hồ sơ, thì hiện nay, với sự phát triển của AI, BIM, mô phỏng, tối ưu hóa và mô hình song sinh, phạm vi tự động hóa đã mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn như hỗ trợ sáng tạo, phân tích dữ liệu, tạo phương án, kiểm tra lỗi, quản lý tiến độ và hỗ trợ ra quyết định [6], [7].
Một số hướng phát triển như Text2BIM và Text-to-Layout tiếp tục mở rộng khả năng này sang việc tạo mô hình BIM hoặc mặt bằng kiến trúc từ prompt văn bản [9] [10], trong khi các hệ thống như DAVE và NADIA-S tập trung vào tương tác thời gian thực với mô hình thông qua văn bản hoặc giọng nói [11] [12].
5. KẾT LUẬN
Nghiên cứu cho thấy tự động hóa thiết kế kiến trúc đang trở thành xu hướng quan trọng dưới tác động của BIM và AI. Tuy nhiên, tổng quan tài liệu cho thấy việc chuyển hóa logic thiết kế, quy tắc hành nghề và quy trình làm việc thành các công cụ tự động hóa cụ thể trong BIM vẫn chưa được làm rõ đầy đủ.
Khảo sát thăm dò tại Việt Nam cho thấy nhận thức và nhu cầu tự động hóa đã hình thành, nhưng mức độ ứng dụng chuyên sâu còn hạn chế. Rào cản lập trình, thiếu thời gian học tập, công cụ phức tạp và sự hỗ trợ chưa đầy đủ từ môi trường làm việc là những điểm nghẽn chính.
Trong bối cảnh đó, các mô hình ngôn ngữ lớn mở ra khả năng giúp kiến trúc sư mô tả yêu cầu, quy tắc hoặc thao tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, từ đó hỗ trợ chuyển hóa thành script, macro hoặc chuỗi lệnh trong môi trường BIM. Vì vậy, tự động hóa thiết kế cần được nhìn nhận không chỉ là sử dụng công cụ có sẵn, mà là quá trình hệ thống hóa tri thức thiết kế thành logic có thể mô tả, kiểm tra và chuyển hóa thành công cụ.
Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn có giới hạn do khảo sát mới ở quy mô thăm dò và các ứng dụng AI hỗ trợ sinh mã trong BIM còn cần được kiểm chứng thêm về độ chính xác, tính ổn định và khả năng kiểm soát lỗi. Các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng mẫu khảo sát và thử nghiệm thực tế các workflow Python/BIM có hỗ trợ bởi AI, nhằm đánh giá rõ hơn khả năng hình thành “bộ công cụ cá nhân” trong thực hành thiết kế kiến trúc.
ThS Phạm Thu Trang, ThS Lê Đỗ Đạt, ThS Phạm Văn Chinh
Trường Đại học Xây dựng Hà Nội
(Bài đăng trên Tạp chí Kiến trúc số 05-2026)
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] World Economic Forum, Shaping the Future of Construction: A Breakthrough in Mindset and Technology. Geneva, Switzerland: World Economic Forum, 2016.
[2] McKinsey & Company, The Next Normal in Construction: How Disruption Is Reshaping the World’s Largest Ecosystem. McKinsey & Company, 2020.
[3] Deloitte Access Economics and Autodesk, State of Digital Adoption in Construction. Deloitte, 2025.
[4] J. C. Jones, “Designing designing,” Design Studies, vol. 1, no. 1, pp. 31–35, 1979, doi: 10.1016/0142-694X(79)90026-7.
[5] A. H. B. Duffy, “Designing design,” in Proc. EDIProD 2002, Zielona Góra–Łagów, Poland, Oct. 10–12, 2002, pp. 37–46.
[6] H. Rafizadeh, M. B. F. Teixeira, J. Donovan, and T. Schork, “Evolving architectural paradigms: A study of levels of automation in architecture,” in Accelerated Design: Proc. 29th Int. Conf. Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA 2024), vol. 3, N. Gardner, C. M. Herr, L. Wang, H. Toshiki, and S. A. Khan, Eds. Hong Kong: Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia, 2024, pp. 79–88.
[7] F. Sabono, “A review: Exploring AI’s role in architecture: Redefining new design interactions,” DIMENSI: Journal of Architecture and Built Environment, vol. 52, no. 1, pp. 27–43, 2025, doi: 10.9744/dimensi.52.1.27-43.
[8] J. Ko, J. Ajibefun, and W. Yan, “Generative AI-powered parametric modeling and BIM for architectural design and visualization,” Proceedings of the Design Society, vol. 5, pp. 1943–1952, 2025, doi: 10.1017/pds.2025.10208.
[9] C. Du, S. Esser, S. Nousias, and A. Borrmann, “Text2BIM: Generating building models using a large language model-based multiagent framework,” Journal of Computing in Civil Engineering, vol. 40, no. 2, Art. no. 04025142, 2026, doi: 10.1061/JCCEE5.CPENG-6386.
[10] J. Duggempudi, L. Gao, A. Senouci, Z. Han, and Y. Zhang, “Text-to-layout: A generative workflow for drafting architectural floor plans using LLMs,” arXiv preprint arXiv:2509.00543, 2025.
[11] D. Fernandes, S. Garg, M. Nikkel, and G. Guven, “A GPT-powered assistant for real-time interaction with building information models,” Buildings, vol. 14, no. 8, Art. no. 2499, 2024, doi: 10.3390/buildings14082499.
[12] G. Lee, S. Jang, and S. Hyun, “A generalized LLM-augmented BIM framework: Application to a speech-to-BIM system,” in Proc. 41st Int. Conf. CIB W78, Marrakech, Morocco, Oct. 2–3, 2024.
