PoseAI

CUỘC THI THIẾT KẾ VI MẠCH CHO ĐÔ THỊ THÔNG MINH LẦN 3 – NĂM 2026 Tên ý tưởng POSEAI Thiết bị huấn luyện tư thế vận động ứng dụng AI phòng ngừa chấn thương và huấn luyện thể chất Lĩnh vực: Y tế Người thực hiện NGUYỄN PHẠM ĐỈNH ĐÔNG NGUYỄN ĐÌNH TÂM LÝ NGUYỄN MINH THÔNG Giáo viên hướng dẫn ĐỖ THỊ NHUNG TPHCM, tháng 6 năm 2026

1 MỤC LỤC 1. ĐỀ TÀI DỰ THI ........................................................................................................ 3 2. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI ............................................................................................. 3 3. PHƯƠNG PHÁP TÌM HIỂU VẤN ĐỀ ................................................................... 4 3.1 Khảo sát nhu cầu thực tế ..................................................................................... 4 3.2 Nghiên cứu các giải pháp hiện có ....................................................................... 4 3.3 Phân tích nguyên nhân ........................................................................................ 4 3.4 Đề xuất hướng giải quyết ..................................................................................... 4 4. Ý TƯỞNG VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ HOÀN THÀNH MÔ HÌNH SẢN PHẨM ......... 5 4.1. Ý tưởng ................................................................................................................. 5 4.2. Giải pháp thực hiện ............................................................................................. 5 a. Khối thu thập dữ liệu ............................................................................................ 5 b. Khối xử lý AI ......................................................................................................... 6 c. Khối tương tác với người dùng ............................................................................. 6 d. Báo cáo và quản lý dữ liệu ................................................................................... 6 4.3. Điểm đổi mới của giải pháp ................................................................................ 7 5. QUY TRÌNH THỰC HIỆN VÀ TÍNH KHẢ THI CỦA GIẢI PHÁP TRONG THỰC TIỄN ................................................................................................................... 7 5.1 Quy trình thực hiện .............................................................................................. 7 a. Giai đoạn 0 — Nghiên cứu & Xác thực vấn đề (Discovery) ................................ 7 b. Giai đoạn 1 — Xây dựng Proof of Concept (PoC): hai nhánh Phần cứng và Phần mềm ................................................................................................................. 8 c. Giai đoạn 2 — Thử nghiệm thí điểm (Pilot) trong môi trường thực tế................. 9 d. Giai đoạn 3 — Mở rộng tính năng & quy mô (Scale) .......................................... 9 5.2. Tính khả thi của giải pháp trong thực tiễn ..................................................... 10 a. Khả thi về công nghệ .......................................................................................... 10 b. Khả thi về thị trường & mô hình kinh doanh ...................................................... 10

2 c. Khả thi về vận hành ............................................................................................ 10 d. Khả thi về pháp lý, an toàn và đạo đức dữ liệu .................................................. 10 6. KẾ HOẠCH TÀI CHÍNH VÀ TRIỂN KHAI THỰC HIỆN DỰ ÁN................. 11 6.1. Kế hoạch tài chính ............................................................................................. 11 6.2 Kế hoạch triển khai thực hiện dự án ................................................................ 13 a. Lộ trình thời gian ................................................................................................ 13 b. Mốc kiểm định & tiêu chí thành công ................................................................. 15 c. Ma trận rủi ro và phương án dự phòng .............................................................. 16 7. PHỤ LỤC ................................................................................................................. 17 7.1. Sơ đồ kiến trúc hệ thống ................................................................................... 17 7.2. Thiết kế mô hình đề tài ..................................................................................... 18 7.3. Bảng thuật ngữ kỹ thuật ................................................................................... 18 7.4. Danh mục tài liệu tham khảo ........................................................................... 20 a. Văn bản pháp luật Việt Nam ............................................................................... 20 b. Tài liệu kỹ thuật phần cứng ................................................................................ 21

3 1. ĐỀ TÀI DỰ THI ▪ Tên đề tài: PoseAI – Thiết bị huấn luyện tư thế vận động ứng dụng AI phòng ngừa chấn thương và huấn luyện thể chất ▪ Là một thiết bị huấn luyện tư thế độc lập đóng vai trò như một "huấn luyện viên cá nhân thông minh“. Ứng dụng Edge AI để phân tích chuyển động và dự đoán chấn thương theo thời gian thực. ▪ Hệ thống không chỉ dùng camera kết hợp AR để trực quan hóa lỗi sai mà còn kết hợp với đồng hồ thông minh (Galaxy Watch,…), giúp người dùng tự theo dõi và chỉnh sửa tư thế, hạn chế rủi ro về sức khoẻ. 2. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trong những năm gần đây, đặc biệt sau đại dịch, việc tập luyện thể dục thể thao tại nhà ngày càng trở nên phổ biến, nhất là với học sinh, sinh viên và những người bận rộn, không có điều kiện đến phòng gym. Hàng triệu người trẻ đã chuyển sang các bài tập online qua YouTube, TikTok hay app fitness để duy trì sức khỏe. Tuy nhiên, câu chuyện thực tế cho thấy rủi ro rất lớn khi thiếu sự hướng dẫn. Anh A., một sinh viên năm cuối tại Phú Thọ, từng tập gym tại nhà với tạ tự chế và video hướng dẫn trên mạng. Chỉ vì cố gắng nâng tạ quá sức và sai tư thế trong bài deadlift, anh bị chấn thương cột sống nghiêm trọng, dẫn đến liệt hai chân tạm thời, mất khả năng kiểm soát đại tiểu tiện. Câu chuyện của anh không phải là cá biệt – nhiều bạn trẻ khác cũng gặp phải tình trạng thoát vị đĩa đệm, đau lưng mãn tính hay chấn thương đầu gối sau vài tháng tự tập. Bên cạnh đó, các thiết bị đeo thông minh hiện nay chủ yếu tập trung vào việc theo dõi nhịp tim, số bước chân hoặc lượng calo tiêu thụ, nhưng chưa có khả năng phân tích đầy đủ tư thế vận động và cảnh báo nguy cơ chấn thương theo thời gian thực. Điều này tạo ra khoảng trống giữa việc theo dõi sức khỏe và hỗ trợ tập luyện an toàn. Nhận thấy tiềm năng to lớn của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (Computer Vision), nhóm mong muốn xây dựng một giải pháp toàn diện: "Huấn luyện viên tư thế thông minh cá nhân". Giải pháp này sẽ theo dõi tư thế thời gian thực qua camera điện thoại/máy tính bảng, phân tích dữ liệu vận động, phát hiện sai sót ngay lập tức và đưa ra cảnh báo, hướng dẫn sửa chữa. Từ đó giúp người dùng luyện tập đúng

4 kỹ thuật, giảm thiểu chấn thương, nâng cao hiệu quả, và dễ dàng ứng dụng rộng rãi trong trường học, gia đình cũng như các hoạt động thể thao cộng đồng. 3. PHƯƠNG PHÁP TÌM HIỂU VẤN ĐỀ Để xây dựng ý tưởng, nhóm thực hiện việc tìm hiểu theo các bước sau: 3.1 Khảo sát nhu cầu thực tế Tìm hiểu những khó khăn của người tập luyện tại nhà. Quan sát các lỗi sai phổ biến trong các bài tập như Squat, Push-up, Deadlift, Plank,... Tham khảo nhu cầu của học sinh, giáo viên thể chất và người yêu thích thể thao. 3.2 Nghiên cứu các giải pháp hiện có Nhóm tìm hiểu các sản phẩm và công nghệ đang được sử dụng như: ▪ Samsung Galaxy AI ▪ Galaxy Watch ▪ Apple Watch ▪ Các ứng dụng hướng dẫn tập luyện (Nike Training Club, Freeletics,...) ▪ Các nghiên cứu về AI Pose Estimation và Computer Vision. Qua quá trình nghiên cứu, nhóm nhận thấy đa số giải pháp hiện nay chỉ dừng ở mức ghi nhận dữ liệu hoặc đếm số lần tập, chưa kết hợp đầy đủ giữa camera, cảm biến đeo và AI để dự đoán nguy cơ chấn thương theo thời gian thực. 3.3 Phân tích nguyên nhân Sau khi tổng hợp thông tin, nhóm xác định ba nguyên nhân chính dẫn đến chấn thương: Sai tư thế khi tập luyện. Không nhận biết cơ thể đang mệt hoặc quá tải. Không có người hướng dẫn sửa động tác ngay tại thời điểm tập. 3.4 Đề xuất hướng giải quyết Từ các kết quả nghiên cứu, nhóm lựa chọn giải pháp kết hợp: ▪ Camera điện thoại để nhận diện tư thế.

5 ▪ Galaxy Watch để thu thập dữ liệu sinh học và chuyển động. ▪ Galaxy AI để phân tích dữ liệu đa nguồn (Multimodal AI). ▪ Công nghệ AR giúp hướng dẫn chỉnh sửa tư thế trực quan theo thời gian thực. ▪ Giải pháp hướng đến sự dễ sử dụng, chi phí hợp lý và có khả năng triển khai trong thực tế. 4. Ý TƯỞNG VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ HOÀN THÀNH MÔ HÌNH SẢN PHẨM 4.1. Ý tưởng Nhóm đề xuất xây dựng một hệ thống huấn luyện tư thế thông minh dạng thiết bị độc lập (Standalone All-in-One), đóng vai trò như một huấn luyện viên cá nhân ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Khác với các giải pháp hiện nay phụ thuộc vào điện thoại thông minh, hệ thống được tích hợp đầy đủ phần cứng và phần mềm trong một thiết bị duy nhất, bao gồm máy tính nhúng, camera, màn hình tương tác, loa và các mô-đun kết nối không dây. Người dùng chỉ cần đặt thiết bị tại khu vực tập luyện, bật nguồn và đứng trước camera để bắt đầu luyện tập. Toàn bộ quá trình nhận diện tư thế, phân tích chuyển động, dự đoán nguy cơ chấn thương và hướng dẫn chỉnh sửa được xử lý trực tiếp trên thiết bị (On- device AI), giúp phản hồi gần như tức thời, đảm bảo tính ổn định, bảo mật dữ liệu và có thể hoạt động ngay cả khi không có kết nối Internet. Ngoài việc phục vụ nhu cầu luyện tập cá nhân tại nhà, hệ thống còn được thiết kế để triển khai trong trường học, trung tâm thể thao và câu lạc bộ, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục thể chất và giảm nguy cơ chấn thương trong quá trình luyện tập. 4.2. Giải pháp thực hiện Để hiện thực hóa ý tưởng, nhóm xây dựng hệ thống gồm các thành phần sau: a. Khối thu thập dữ liệu Hệ thống sử dụng camera chất lượng cao để ghi nhận hình ảnh toàn thân của người tập theo thời gian thực. Đồng thời, Galaxy Watch (nếu được kết nối) sẽ thu thập các thông số sinh trắc học như: ▪ Nhịp tim (Heart Rate) ▪ HRV (Heart Rate Variability) ▪ Gia tốc kế (Accelerometer)

6 ▪ Con quay hồi chuyển (Gyroscope) ▪ Mức độ vận động và trạng thái mệt mỏi Các nguồn dữ liệu này được đồng bộ và truyền về máy tính nhúng để phân tích. b. Khối xử lý AI Máy tính nhúng tích hợp mô hình AI thực hiện các nhiệm vụ: • Nhận diện khung xương người (Pose Estimation). • Phân tích tư thế và kỹ thuật thực hiện động tác. • Hợp nhất dữ liệu từ camera và Galaxy Watch (Multi-modal Sensor Fusion). • Đánh giá mức độ mệt mỏi của người tập. • Dự đoán nguy cơ chấn thương trước khi xảy ra. • Đưa ra quyết định cảnh báo theo thời gian thực. Toàn bộ mô hình AI được triển khai trực tiếp trên thiết bị (Edge AI), giúp giảm độ trễ, tăng tốc độ phản hồi và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. c. Khối tương tác với người dùng Kết quả phân tích được hiển thị trực tiếp trên màn hình của thiết bị thông qua giao diện trực quan. • Khi phát hiện tư thế sai hoặc nguy cơ chấn thương, hệ thống sẽ: • Hiển thị khung xương ảo (AR Skeleton Overlay). • Đánh dấu các vị trí sai bằng màu sắc trực quan. • Hiển thị mũi tên hướng dẫn điều chỉnh. • Phát giọng nói hướng dẫn bằng tiếng Việt. • Đưa ra khuyến nghị nghỉ ngơi hoặc giảm cường độ tập luyện khi cần thiết. Nhờ đó, người dùng có thể điều chỉnh động tác ngay trong quá trình luyện tập mà không cần huấn luyện viên trực tiếp. d. Báo cáo và quản lý dữ liệu Sau mỗi buổi tập, hệ thống tự động tạo báo cáo gồm: • Điểm đánh giá tư thế. • Thống kê các lỗi thường gặp.

7 • Heatmap nguy cơ chấn thương. • Biểu đồ tiến bộ theo thời gian. • Đề xuất kế hoạch luyện tập cho buổi tiếp theo. Đối với chế độ trường học, giáo viên hoặc huấn luyện viên có thể theo dõi tiến độ của từng học sinh thông qua Dashboard quản lý, hỗ trợ đánh giá kết quả luyện tập một cách thuận tiện. 4.3. Điểm đổi mới của giải pháp So với các sản phẩm hiện có trên thị trường, giải pháp của nhóm có một số điểm nổi bật: • Thiết bị độc lập (Standalone All-in-One), không phụ thuộc vào điện thoại thông minh. • AI xử lý trực tiếp trên thiết bị (On-device Edge AI), đảm bảo tốc độ phản hồi nhanh và bảo mật dữ liệu. • Kết hợp đa nguồn dữ liệu (Camera + Galaxy Watch + AI) để dự đoán nguy cơ chấn thương chính xác hơn. • Giao diện hướng dẫn trực quan bằng AR kết hợp giọng nói tiếng Việt. • Hỗ trợ cả cá nhân, trường học và câu lạc bộ thể thao trên cùng một nền tảng. • Tận dụng hệ sinh thái Galaxy của Samsung, tạo khả năng mở rộng với các thiết bị như Galaxy Watch và các thiết bị Galaxy khác trong tương lai. 5. QUY TRÌNH THỰC HIỆN VÀ TÍNH KHẢ THI CỦA GIẢI PHÁP TRONG THỰC TIỄN 5.1 Quy trình thực hiện Nhóm dự thi đề xuất quy trình bốn giai đoạn (4 Phases), trong đó Giai đoạn 1 được tách rõ thành hai nhánh song song — Phần cứng và Phần mềm — trước khi hợp nhất thành một thiết bị PoC hoàn chỉnh. Mỗi giai đoạn có tiêu chí “đạt/không đạt” (Go/No-Go) rõ ràng để tránh đầu tư ngân sách hạn chế của một đội dự thi vào hướng đi sai. a. Giai đoạn 0 — Nghiên cứu & Xác thực vấn đề (Discovery) Trước khi mua linh kiện, nhóm khảo sát ba nhóm: (i) học sinh/tập tại nhà, (ii) giáo viên thể chất THPT, (iii) huấn luyện viên cá nhân, để xác thực bốn giả thuyết:

8 − H1: Người tập thiếu “con mắt thứ ba” để biết mình sai tư thế. − H2: Chấn thương phổ biến: đầu gối (squat, lunge) và lưng dưới (deadlift, plank sai), nên AI tập trung vào các bài này trước. − H3: Thiết bị cố định với màn hình lớn + AR có thể tạo cảm giác “có huấn luyện viên thật” tốt hơn app điện thoại — cần kiểm chứng bằng khảo sát. − H4 (mới, quan trọng): Do chi phí phần cứng, người sở hữu/triển khai thiết bị có thể là trường học, câu lạc bộ hoặc phòng gym (dùng chung), không phải từng cá nhân — cần khảo sát trường học ngay từ Giai đoạn 0 vì điều này quyết định mô hình tài chính và khách hàng. b. Giai đoạn 1 — Xây dựng Proof of Concept (PoC): hai nhánh Phần cứng và Phần mềm ❖ Nhánh A — Phần cứng: Lựa chọn nền tảng tính toán nhúng Hai phương án ban đầu: NVIDIA Jetson Nano hoặc Raspberry Pi 5 + AI HAT (Hailo). • Jetson Nano: đã ngừng sản xuất từ 2022; JetPack 4 EOL từ 11/2024; module ngừng bán từ 01/2027 — rủi ro chuỗi cung ứng và hỗ trợ phần mềm. • Raspberry Pi 5 + AI HAT (Hailo-8L 13 TOPS hoặc Hailo-8 26 TOPS): được khuyến nghị cho PoC. Lợi thế: đang sản xuất, có pipeline pose-estimation thời gian thực (rpicam-apps) xử lý 17 điểm khớp mà không tải CPU chính, chi phí thấp và dễ mua ở VN. Quyết định: chọn Raspberry Pi 5 + AI HAT (13 TOPS cho PoC; nâng cấp lên 26 TOPS khi cần) vì: (i) hỗ trợ tốt, (ii) pipeline sẵn có giảm thời gian phát triển, (iii) chi phí và nguồn cung thuận lợi. Thiết kế cơ khí: lắp khung, camera, màn hình tương tác 10–12", loa/mic và hệ thống tản nhiệt/cooling — cần chú ý tránh thermal throttling khi chạy AI liên tục (30–45 phút). ❖ Nhánh B — Phần mềm: Pipeline AI và trải nghiệm người dùng ▪ Thu thập và chuẩn hoá dữ liệu khung xương từ nguồn mở, dữ liệu tự quay và người tình nguyện có đồng ý. ▪ Gắn nhãn lỗi tư thế phổ biến như knee valgus và cong lưng khi plank/deadlift, với sự hỗ trợ của giáo viên thể chất hoặc chuyên gia vật lý trị liệu.

9 ▪ Xây dựng lớp quy tắc vận động học trên chip Hailo để tính góc khớp và so sánh với ngưỡng an toàn. ▪ Nếu có Galaxy Watch, bổ sung nhịp tim và HRV để ước lượng mức mệt mỏi. ▪ Giai đoạn PoC dùng weighted rule-based scoring để cảnh báo minh bạch, dễ giải thích. ▪ Mô hình học sâu phức tạp hơn sẽ phát triển ở Giai đoạn 3 khi đã có đủ dữ liệu thực tế. ▪ Tích hợp overlay khung xương AR, đổi màu xanh/đỏ theo đúng/sai. c. Giai đoạn 2 — Thử nghiệm thí điểm (Pilot) trong môi trường thực tế Đưa PoC chạy ổn định trên thiết bị thật vào thử nghiệm nhỏ, có kiểm soát, để kiểm tra cả độ chính xác kỹ thuật lẫn khả năng sử dụng của một thiết bị standalone. ▪ Đối tượng thử nghiệm: 15–30 học sinh/sinh viên tình nguyện tại một CLB thể thao học đường hoặc lớp giáo dục thể chất, dùng chung một thiết bị đặt cố định trong 2–3 tuần. ▪ Kiểm định độ chính xác: đối chiếu cảnh báo hệ thống với đánh giá của giáo viên thể chất, đo precision, recall và đặc biệt là false positive rate. ▪ Kiểm định phần cứng: theo dõi nhiệt độ, FPS sau mỗi 15 phút sử dụng liên tục, và độ ổn định kết nối với Galaxy Watch trong môi trường nhiều người dùng. ▪ Tiêu chí Go/No-Go: false positive dưới ngưỡng thống nhất với giáo viên, FPS không giảm quá 20% sau 30 phút, và trên 70% người dùng cho rằng AR/giọng nói giúp chỉnh tư thế ngay trong buổi tập. d. Giai đoạn 3 — Mở rộng tính năng & quy mô (Scale) ▪ Mở rộng bài tập, nâng cấp mô hình từ rule-based sang machine learning khi đã có dữ liệu Pilot, và có thể nâng chip lên 26 TOPS nếu cần chạy nhiều mô hình cùng lúc. ▪ Mở rộng đối tượng: phối hợp với trường học để triển khai mô hình “một thiết bị – nhiều người dùng”, đồng thời xây dựng quy trình ẩn danh dữ liệu đúng quy định. ▪ Mở rộng sản xuất: chuyển từ lắp ráp thủ công sang quy trình lặp lại được, chi phí đơn vị thấp hơn, để nhân rộng ra nhiều lớp học và CLB.

10 ▪ Tinh thần triển khai: “thất bại nhanh, thất bại rẻ”, kiểm định sớm rủi ro lớn nhất của phần cứng và AI trước khi sản xuất hàng loạt. 5.2. Tính khả thi của giải pháp trong thực tiễn a. Khả thi về công nghệ Chọn Raspberry Pi 5 + AI HAT+ (Hailo) thay Jetson Nano vì vòng đời sản phẩm tốt hơn, hỗ trợ sẵn cho pose estimation thời gian thực, chi phí thấp hơn. Hailo-8L đủ cho PoC, nhưng chưa phù hợp để chạy nhiều mô hình cùng lúc; phần này để Giai đoạn 3 với bản 26 TOPS. Cần thiết kế tản nhiệt và vỏ máy chắc chắn để chịu chạy liên tục, nhiệt cao và va chạm nhẹ trong môi trường phòng tập. b. Khả thi về thị trường & mô hình kinh doanh Khi chuyển sang phần cứng standalone, lợi ích “tiết kiệm” không còn đúng nếu hiểu theo cá nhân tự mua. Định vị hợp lý hơn là B2B/B2G: trường học, trung tâm giáo dục thể chất, CLB học đường. B2C chỉ phù hợp về sau, cho phòng gym nhỏ hoặc gia đình có điều kiện. Sản phẩm tạo khác biệt so với app điện thoại vì là thiết bị cố định, màn hình lớn, AR tương tác và tích hợp Watch. c. Khả thi về vận hành AI chạy on-device, giảm phụ thuộc máy chủ; backend nhẹ chỉ cần cho lưu lịch sử và đồng bộ dữ liệu. Chọn hồ sơ người dùng là yêu cầu bắt buộc vì thiết bị dùng chung cho nhiều học sinh. Cần quy trình bảo trì định kỳ: vệ sinh camera, kiểm tra quạt, kiểm tra màn hình. d. Khả thi về pháp lý, an toàn và đạo đức dữ liệu Tính năng nhận diện khuôn mặt làm phát sinh dữ liệu sinh trắc học, nên yêu cầu pháp lý chặt chẽ hơn. Với học sinh dưới 16 tuổi, cần có đồng ý bằng văn bản của cha mẹ hoặc người giám hộ.

11 Nên ưu tiên xử lý nhận diện hoàn toàn on-device, không đưa dữ liệu khuôn mặt lên máy chủ. Có thể dùng phương án thay thế ít rủi ro hơn ở trường học, thẻ/mã số hoặc chạm màn hình để chọn hồ sơ. Dữ liệu dashboard giáo viên nên ẩn danh hoặc gộp nhóm, và phải nói rõ sản phẩm chỉ hỗ trợ tập luyện, không thay thế chẩn đoán y tế. 6. KẾ HOẠCH TÀI CHÍNH VÀ TRIỂN KHAI THỰC HIỆN DỰ ÁN 6.1. Kế hoạch tài chính Khoản mục Nội dung chi tiết Số tiền (VNĐ) Tỷ trọng 1. Máy tính nhúng Raspberry Pi 5 (8GB) + AI HAT+ Hailo-8L (13 TOPS) + thẻ nhớ tốc độ cao + nguồn 27W chính hãng 4.000.000 30,8% 2. Camera Camera RGB chất lượng cao (Camera Module 3 hoặc webcam tương đương), góc rộng để quay toàn thân 1.500.000 11,5% 3. Màn hình tương tác Màn hình cảm ứng 10–12 inch hiển thị AR overlay và giao diện chọn bài tập/hồ sơ 3.000.000 23,1% 4. Khung giá đỡ & vỏ thiết bị Vật liệu, gia công/in 3D khung đỡ đứng, vỏ bọc bo mạch, hệ thống tản nhiệt (quạt + khe thoát nhiệt) 1.000.000 7,7%

12 Khoản mục Nội dung chi tiết Số tiền (VNĐ) Tỷ trọng 5. Linh kiện phụ Loa, microphone, dây cáp, công tắc nguồn, vít/ốc lắp ráp 1.000.000 7,7% - 7. Tổ chức thử nghiệm thí điểm (Pilot) In ấn phiếu khảo sát, văn bản đồng ý tham gia của phụ huynh/nhà trường, quà cảm ơn người tham gia thử nghiệm 1.500.000 11,5% - 9. Dự phòng rủi ro phát sinh Chi phí phát sinh ngoài dự kiến (hỏng linh kiện trong lắp ráp/thử nghiệm, mua thêm linh kiện thay thế) 1.000.000 7,7% - TỔNG CỘNG 13.000.000 100% - ❖ Một số lưu ý: ▪ Khoản Galaxy Watch không đưa vào bảng ngân sách vì giả sử nhóm dùng/mượn thiết bị đã có sẵn để kiểm thử kết nối, thay vì mua mới. Đây là lựa chọn có chủ đích, tránh làm đội chi phí vượt quá ngân sách dự kiến. ▪ Bảng ngân sách cũng không tính chi phí nhân sự vì công việc do chính thành viên nhóm thực hiện. Cần ghi rõ điểm này để tránh hiểu nhầm về chi phí vận hành. *Kinh tế đơn vị khi mở rộng quy mô ra sản xuất nhiều sản phẩm Quy mô sản xuất Chi phí ước tính/ thiết bị (VNĐ) Yếu tố tạo ra mức chi phí này Prototype đơn lẻ (1 thiết bị, mua lẻ linh kiện) 10.000.000 – 20.000.000 Mua lẻ từng linh kiện theo giá thị trường, không có chiết khấu số lượng, có thể cần linh kiện dự phòng cho thử nghiệm

13 Quy mô sản xuất Chi phí ước tính/ thiết bị (VNĐ) Yếu tố tạo ra mức chi phí này Lô nhỏ (5 – 10 thiết bị, cho giai đoạn Pilot mở rộng) 8.000.000 – 15.000.000 Mua linh kiện theo lô nhỏ có chiết khấu, tối ưu lại lựa chọn linh kiện cơ bản hơn sau khi đã xác định linh kiện nào thực sự cần thiết qua PoC Lô lớn (50+ thiết bị, giai đoạn mở rộng sau cuộc thi) Cần khảo sát nhà cung cấp riêng để xác định Có thể thiết kế lại bằng PCB tuỳ chỉnh thay vì lắp rời từng module, đàm phán giá sỉ trực tiếp với nhà phân phối — nằm ngoài phạm vi ngân sách và thời gian của cuộc thi, chỉ nêu định hướng Nhóm dự thi không đưa ra số liệu chi phí cụ thể cho quy mô sản xuất lớn (50+ thiết bị), vì tại thời điểm này chưa có đủ cơ sở đàm phán với nhà cung cấp linh kiện số lượng lớn — đưa ra số liệu cụ thể ở quy mô này sẽ là dự báo thiếu căn cứ. Đây là một quyết định gọi vốn/hợp tác sản xuất cho giai đoạn sau cuộc thi, không thuộc phạm vi của PoC. 6.2 Kế hoạch triển khai thực hiện dự án a. Lộ trình thời gian Tuần Giai đoạn Công việc trọng tâm Đầu ra (Deliverable) 1 Giai đoạn 0 Discovery Khảo sát học sinh/sinh viên, giáo viên thể chất; xác thực 4 giả thuyết (gồm giả thuyết về mô hình “một thiết bị – nhiều người dùng”); xác nhận trường/CLB sẵn lòng tiếp nhận thiết bị thử nghiệm Bản đặc tả vấn đề có dữ liệu khảo sát + cam kết sơ bộ của 1 trường/CLB hợp tác Pilot

14 Tuần Giai đoạn Công việc trọng tâm Đầu ra (Deliverable) 2 Đặt mua linh kiện Đặt mua Raspberry Pi 5, AI HAT+ (Hailo-8L), camera, màn hình cảm ứng, vật liệu khung vỏ; dự trù thời gian chờ hàng (lead time) cho linh kiện nhập khẩu Đơn hàng linh kiện đã đặt theo đúng phân bổ ngân sách Mục 3 2 – 5 Giai đoạn 1 Lắp ráp phần cứng + Pipeline AI Lắp ráp khung, gắn camera/màn hình, lắp hệ thống tản nhiệt; dựng pipeline pose estimation cho squat/plank/push-up trên Raspberry Pi 5 + AI HAT+; tích hợp dữ liệu Watch Thiết bị PoC chạy được phần cứng + nhận diện đúng/sai tư thế cơ bản trên 3 bài tập 6 Giai đoạn 1 AR, giọng nói & hồ sơ người dùng Dựng overlay AR trên màn hình tích hợp; Text-to-Speech tiếng Việt; xây dựng cơ chế chọn hồ sơ nhiều người dùng (có phương án thay thế nhận diện khuôn mặt cho lớp học trẻ em) Thiết bị demo hoàn chỉnh: phần cứng + AR + giọng nói + đa hồ sơ 7 Chuẩn bị Pilot Xin văn bản đồng ý của phụ huynh/nhà trường (bắt buộc theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 2025); tham vấn giáo viên thể chất rà soát ngưỡng cảnh báo; vận chuyển và lắp đặt thiết bị tại địa điểm Pilot Văn bản đồng ý tham gia + bộ tiêu chí Go/No- Go đã thống nhất

15 Tuần Giai đoạn Công việc trọng tâm Đầu ra (Deliverable) 8 – 9 Giai đoạn 2 Pilot thực tế Thử nghiệm với học sinh/sinh viên dùng chung một thiết bị; đối chiếu cảnh báo hệ thống với quan sát giáo viên; đo nhiệt độ/FPS thiết bị theo thời gian sử dụng; thu thập phản hồi usability Báo cáo độ chính xác (precision/recall/false positive) + báo cáo hiệu năng phần cứng (nhiệt độ, FPS theo thời gian) 10 Phân tích & hiệu chỉnh Phân tích dữ liệu Pilot; hiệu chỉnh ngưỡng cảnh báo; xử lý các vấn đề phần cứng phát sinh (tản nhiệt, kết nối Watch không ổn định...) Bản PoC v2 đã hiệu chỉnh theo dữ liệu thực tế 11 Trình diễn & Tổng kết Dựng video demo thiết bị thật (không dựng cảnh); chuẩn bị poster/slide; tổng kết bài học từ Pilot và lộ trình Giai đoạn 3 Hồ sơ dự thi hoàn chỉnh + thiết bị PoC sẵn sàng trình diễn trực tiếp b. Mốc kiểm định & tiêu chí thành công • Mốc 1 (cuối tuần 5): Thiết bị phần cứng lắp ráp hoàn chỉnh, pipeline pose estimation chạy ổn định trên Raspberry Pi 5 + AI HAT+, nhận diện đúng tư thế chuẩn và tư thế sai cơ bản trên ít nhất 2/3 bài tập trọng điểm. • Mốc 2 (cuối tuần 6): Hướng dẫn AR và giọng nói tiếng Việt phản hồi đủ nhanh trên màn hình tích hợp, cơ chế chọn hồ sơ nhiều người dùng hoạt động ổn định, có phương án thay thế nhận diện khuôn mặt cho ngữ cảnh trẻ em. • Mốc 3 (cuối tuần 9): Hoàn thành Pilot với ít nhất 15 người tham gia thực tế trên cùng một thiết bị dùng chung, có đầy đủ văn bản đồng ý của phụ huynh/nhà trường, có số liệu precision/recall/false positive rate và số liệu hiệu năng phần cứng (nhiệt độ, FPS theo thời gian sử dụng).

16 • Mốc 4 (cuối tuần 11): Hồ sơ dự thi hoàn chỉnh, có video demo phản ánh đúng năng lực thực tế của thiết bị PoC, kèm lộ trình mở rộng quy mô sản xuất rõ ràng cho giai đoạn sau cuộc thi. c. Ma trận rủi ro và phương án dự phòng Rủi ro Mức độ Phương án giảm thiểu / dự phòng Nguồn cung linh kiện nhúng biến động (giá nhập khẩu, tình trạng còn hàng) Trung bình Chọn Raspberry Pi 5 + AI HAT+ — nền tảng đang được sản xuất và phân phối tích cực, tránh Jetson Nano đã bị nhà sản xuất khai tử; đặt mua linh kiện sớm ở Tuần 3, có phương án linh kiện thay thế tương đương Quá nhiệt khi chạy AI liên tục làm giảm tốc độ khung hình (thermal throttling) Cao Thiết kế hệ thống tản nhiệt chủ động (quạt + khe thoát nhiệt) ngay từ khâu lắp ráp; đo nhiệt độ/FPS định kỳ trong Pilot; giới hạn thời gian một buổi tập liên tục nếu cần Cảnh báo giả (false positive) khiến người dùng mất niềm tin vào thiết bị Cao Đặt tiêu chí Go/No-Go rõ ràng về tỉ lệ cảnh báo giả tối đa ở Pilot; cho phép giáo viên/người dùng phản hồi “cảnh báo này không đúng” để tinh chỉnh ngưỡng Rủi ro pháp lý khi xử lý dữ liệu khuôn mặt và sinh trắc học của học sinh chưa thành niên Cao Xử lý nhận diện khuôn mặt hoàn toàn on-device, không đồng bộ lên máy chủ; bắt buộc có văn bản đồng ý của phụ huynh/nhà trường trước Pilot theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 2025; cung cấp phương án chọn hồ sơ thay thế (không dùng khuôn mặt) cho lớp học trẻ em

17 Rủi ro Mức độ Phương án giảm thiểu / dự phòng Khó tiếp cận trường học/CLB để lắp đặt thiết bị cố định trong thời gian ngắn Trung bình Ưu tiên hợp tác với 1 lớp/CLB quy mô nhỏ qua quan hệ cá nhân của nhóm (giáo viên quen biết) thay vì tiếp cận toàn trường ngay từ đầu Hỏng hóc phần cứng trong quá trình lắp ráp hoặc Pilot (rơi, lỗi kết nối, hỏng màn hình/camera) Trung bình Mua linh kiện từ nhà cung cấp có chính sách đổi/bảo hành; khoản dự phòng rủi ro 5% (1.000.000 VNĐ) ưu tiên dùng cho việc thay thế linh kiện hỏng 7. PHỤ LỤC 7.1. Sơ đồ kiến trúc hệ thống Sơ đồ dưới đây mô tả luồng dữ liệu giữa các thành phần phần cứng của thiết bị, từ camera đến phản hồi AR và giọng nói, đúng với kiến trúc Edge AI đã trình bày ở Mục 4 và Mục 5. Hình 1. Sơ đồ kiến trúc hệ thống POSEAI

18 Chip AI HAT+ (Hailo NPU) đảm nhiệm riêng bước nhận diện khung xương — phần tính toán nặng nhất — tách khỏi CPU chính của Raspberry Pi 5 để không làm chậm các tác vụ hiển thị AR, phát giọng nói và ghi lịch sử. Đường nét đứt tới Dashboard giáo viên thể hiện phần đồng bộ tuỳ chọn, dữ liệu đã ẩn danh, không bắt buộc với mọi thiết bị. 7.2. Thiết kế mô hình đề tài Hình 2. Bản vẽ mô hình POSEAI 7.3. Bảng thuật ngữ kỹ thuật Báo cáo sử dụng một số thuật ngữ kỹ thuật chuyên ngành AI và phần cứng nhúng. Bảng dưới đây giải nghĩa ngắn gọn, giúp người đọc không chuyên về kỹ thuật theo dõi báo cáo dễ dàng hơn. Thuật ngữ Giải nghĩa Edge AI (AI biên) Trí tuệ nhân tạo xử lý ngay trên thiết bị tại chỗ, không cần gửi dữ liệu lên máy chủ qua Internet. TOPS (Tera Operations Per Second) Đơn vị đo năng lực tính toán của chip AI; TOPS càng cao, chip xử lý được mô hình AI càng phức tạp và nhanh.

19 Thuật ngữ Giải nghĩa FPS (Frames Per Second) Số khung hình xử lý được mỗi giây; FPS càng cao, hệ thống phản hồi với người dùng càng tức thời. NPU (Neural Processing Unit) Chip chuyên dụng xử lý các phép tính AI, tách riêng khỏi CPU chính để tăng tốc và tiết kiệm điện. Pose Estimation (Ước lượng tư thế) Kỹ thuật AI xác định vị trí các điểm khớp cơ thể (vai, hông, gối...) từ hình ảnh camera để dựng khung xương ảo. On-device processing (Xử lý trên thiết bị) Toàn bộ tính toán diễn ra ngay trên thiết bị, không cần truyền dữ liệu qua Internet — đối lập với xử lý trên cloud. HRV (Heart Rate Variability) Biến thiên nhịp tim — chỉ số phản ánh mức độ mệt mỏi/hồi phục của cơ thể, đo qua thiết bị đeo như Galaxy Watch. Knee valgus (Lệch gối vào trong) Hiện tượng đầu gối đổ vào trong khi squat/lunge — một dấu hiệu sai tư thế làm tăng nguy cơ chấn thương. AR — Augmented Reality (Thực tế tăng cường) Công nghệ chồng hình ảnh ảo (như khung xương) lên hình ảnh thực để hướng dẫn trực quan. PoC (Proof of Concept) Bản chứng minh khái niệm — phiên bản sản phẩm tối giản để kiểm chứng công nghệ cốt lõi có hoạt động được không. BOM (Bill of Materials) Danh mục linh kiện chi tiết cùng chi phí ước tính cần để lắp ráp một thiết bị. Pilot (Thử nghiệm thí điểm) Giai đoạn thử nghiệm sản phẩm với một nhóm người dùng thật quy mô nhỏ trước khi mở rộng.

20 Thuật ngữ Giải nghĩa Go/No-Go Tiêu chí quyết định “tiếp tục hay dừng” dựa trên kết quả đo lường thực tế ở mỗi giai đoạn dự án. Precision / Recall Hai chỉ số đo độ chính xác của mô hình AI: Precision là tỉ lệ cảnh báo đúng trong số cảnh báo đã đưa ra; Recall là tỉ lệ lỗi thật được phát hiện đúng trong số lỗi thật xảy ra. False Positive Rate (Tỉ lệ cảnh báo giả) Tỉ lệ hệ thống báo sai tư thế trong khi người dùng thực ra đang tập đúng. Sensor Fusion (Hợp nhất đa cảm biến) Kỹ thuật kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau (camera + đồng hồ) để đưa ra kết quả chính xác hơn. Thermal throttling (Giảm xung nhiệt) Hiện tượng chip tự giảm tốc độ xử lý khi quá nóng để bảo vệ phần cứng, làm giảm FPS. B2B / B2G Mô hình kinh doanh bán cho tổ chức/doanh nghiệp (B2B) hoặc cho cơ quan/trường công (B2G), khác với B2C là bán cho cá nhân. 7.4. Danh mục tài liệu tham khảo a. Văn bản pháp luật Việt Nam 1. Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, số 91/2025/QH15, Quốc hội nước Cộng hoà Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam, thông qua ngày 26/6/2025, hiệu lực từ ngày 01/01/2026. 2. Nghị định số 356/2025/NĐ-CP ngày 31/12/2025 của Chính phủ quy định chi tiết một số điều của Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, hiệu lực từ ngày 01/01/2026. 3. Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 của Chính phủ về bảo vệ dữ liệu cá nhân (văn bản đã được thay thế bởi Luật số 91/2025/QH15 và Nghị định 356/2025/NĐ-CP, tham khảo đối chiếu lịch sử).

21 b. Tài liệu kỹ thuật phần cứng 1. NVIDIA Developer — “Jetson Product Lifecycle”. https://developer.nvidia.com/embedded/lifecycle 2. NVIDIA Developer Forums — “Jetson Nano Developer Kit EOL”, thông báo chính thức về việc ngừng sản xuất và mốc thời gian module Jetson Nano duy trì đến tháng 1/2027, https://forums.developer.nvidia.com/t/jetson-nano-developer- kit-eol/276729 3. NVIDIA Developer — “Jetson FAQ”, xác nhận JetPack 4 (hệ điều hành của Jetson Nano) chính thức ngừng hỗ trợ (End of Life) từ tháng 11/2024. https://developer.nvidia.com/embedded/faq 4. Raspberry Pi Ltd. — “Buy a Raspberry Pi AI HAT+”, raspberrypi.com/products/ai-hat — thông số hiệu năng 13/26 TOPS của chip Hailo-8L/Hailo-8. https://www.raspberrypi.com/products/ai-hat/ 5. Raspberry Pi Ltd. — “Introducing the Raspberry Pi AI HAT+ with up to 26 TOPS”, raspberrypi.com — xác nhận khả năng chạy pose estimation thời gian thực tích hợp sẵn trong pipeline camera (rpicam-apps). https://www.raspberrypi.com/news/raspberry-pi-ai-hat/ 6. Hailo AI — “AI-Enhanced Pose Estimation on Raspberry Pi Platform”, hailo.ai/resources — minh chứng kỹ thuật cho khả năng nhận diện 17 điểm khớp cơ thể thời gian thực trên chip Hailo. https://hailo.ai/resources/industries/security/raspberry-pi-ai-kit-pose-estimation/