Tự Động Hóa Kế Hoạch Hành Động Khí Hậu Thành Phố với AI Request Writer

Các đô thị trên toàn thế giới đang chịu áp lực ngày càng tăng để phát triển kế hoạch hành động khí hậu (CAPs) đáp ứng mục tiêu ròng‑không phát thải đầy tham vọng, bảo đảm nguồn tài trợ và đáp ứng kỳ vọng của cộng đồng. Truyền thống, việc soạn thảo một CAP đòi hỏi hàng tuần hội thảo với các bên liên quan, xử lý dữ liệu, thẩm định pháp lý và lắp ráp tài liệu lặp đi lặp lại — những quy trình làm cạn kiệt nguồn lực hạn chế của thành phố và kéo dài các dự án giảm thiểu quan trọng.

Enter Formize AI’s Request Writer, một công cụ web‑dựa trên trí tuệ tạo sinh chuyển đổi đầu vào thô thành tài liệu cấu trúc, sẵn sàng cho chính sách. Bằng cách kết hợp Request Writer với khả năng thu thập dữ liệu của AI Form Builder, các thành phố có thể tự động tạo ra các kế hoạch hành động khí hậu toàn diện trong một quy trình duy nhất, giảm đáng kể thời gian đưa ra chính sách và cải thiện tính nhất quán giữa các khu vực hành chính.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ:

• Xem xét những điểm đau của việc phát triển CAP truyền thống.
• Chi tiết cách AI Request Writer hoạt động phía sau.
• Hướng dẫn một quy trình tích hợp từ khảo sát dân sự‑khoa học tới kế hoạch hoàn chỉnh.
• Nêu bật lợi ích thực tiễn, các bước triển khai và các khuyến nghị thực tiễn.
• Thảo luận các mở rộng trong tương lai như cập nhật kế hoạch động và hợp tác đa‑đô thị.

1. Tại sao Kế Hoạch Hành Động Khí Hậu Truyền Thống Bị Kẹt

Những vấn đề này chung nhau khiến việc giao giao CAP vượt quá khung thời gian 12 tháng mà nhiều chương trình tài trợ và các cơ quan tài chính tăng cường khả năng chịu đựng khí hậu yêu cầu.

2. AI Request Writer – Cơ Chế Cốt Lõi

Request Writer là một lớp điều phối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà:

1. Tiếp nhận dữ liệu có cấu trúc từ các biểu mẫu Formize AI Form Builder, file CSV hoặc các cuộc gọi API.
2. Ánh xạ dữ liệu tới một thư viện mẫu CAP được lưu trữ trong cơ sở tri thức đám mây.
3. Áp dụng các bộ quy tắc pháp lý (ví dụ: ngưỡng báo cáo phát thải) bằng một engine quy tắc dựa trên JSON‑Logic.
4. Tạo các phần thảo luận bằng các prompt LLM nhúng giọng điệu thương hiệu của thành phố, phong cách trích dẫn và tông chính sách.
5. Tinh chỉnh lặp lại qua các vòng phản hồi con người (HITL), tạo ra các file PDF có phiên bản và tài liệu Word có thể chỉnh sửa.

2.1 Kiến Trúc Prompt

Request Writer sử dụng các prompt cấp hệ thống để định nghĩa khung tài liệu:

Bạn là một chuyên gia lập kế hoạch khí hậu đô thị. Sử dụng dữ liệu được cung cấp, tạo ra một Kế Hoạch Hành Động Khí Hậu cho <CITY>. Bao gồm các phần: Tóm tắt điều hành, Phát thải cơ bản, Chiến lược giảm thiểu, Biện pháp thích ứng, Lộ trình thực hiện, Giám sát & Báo cáo, và Tài liệu tham khảo. Tuân theo hướng dẫn phong cách của Sổ tay Chính sách Khí hậu <STATE>.

Prompt cấp người dùng – các đầu vào thực tế từ khảo sát và chỉ số GIS – được chèn vào các placeholder, cho phép LLM tạo ra nội dung ngữ cảnh.

2.2 Thư Viện Mẫu

Mỗi mẫu là một hỗn hợp Markdown/HTML với các biến kiểu Jinja:

## Phát thải Cơ bản

Tổng lượng phát thải CO₂e (Phạm vi 1‑3) cho năm <YEAR>:
- **Phạm vi 1:** {{ scope1 }} tấn
- **Phạm vi 2:** {{ scope2 }} tấn
- **Phạm vi 3:** {{ scope3 }} tấn

Khi Request Writer nhận dữ liệu, nó sẽ render các biến này trước khi gửi đoạn đã được điền vào cho LLM mở rộng thành văn bản tự nhiên.

3. Quy Trình Từ Khảo Sát Đến Kế Hoạch Được Công Bố

Dưới đây là hình ảnh mô tả quy trình tích hợp. Sơ đồ sử dụng cú pháp Mermaid, với các nhãn nút được đặt trong dấu ngoặc kép.

  flowchart LR
    A["Khảo sát công dân & các bên liên quan (AI Form Builder)"]
    B["Dịch vụ Chuẩn hoá Dữ liệu"]
    C["Engine Quy tắc Pháp lý"]
    D["Thư viện Mẫu CAP"]
    E["Lõi AI Request Writer"]
    F["Kiểm tra con người & Vòng HITL"]
    G["Kho Lưu Trữ Tài liệu Phiên bản (PDF/Word)"]
    H["Cổng thông tin Công cộng & Hệ thống Nộp hồ sơ"]

    A --> B
    B --> C
    B --> D
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H

Các Bước Chi Tiết

4. Tác Động Thực Tế: Thí Nghiệm tại Thành Phố Ven Biển Harborview

Bối cảnh – Harborview (dân số ≈ 85 nghìn) cần một CAP cho năm 2026 để đủ điều kiện nhận khoản tài trợ phục hồi khí hậu trị giá 4 triệu USD. Thời gian soạn thảo truyền thống được dự tính là 9 tháng.

Triển khai – Thành phố áp dụng quy trình AI Request Writer ở trên. Chiến dịch khảo sát hướng tới 12 000 hộ gia đình và 150 doanh nghiệp địa phương, sử dụng giao diện đa ngôn ngữ của AI Form Builder.

Kết quả

Giám đốc khí hậu của thành phố đã ghi nhận tốc độ và tính nhất quán của các phần do AI tạo ra là yếu tố quyết định giúp họ đáp ứng thời hạn nộp hồ sơ và vẫn duy trì được tính phản ánh mong muốn của cộng đồng.

5. Lợi Ích Cho Các Đô Thị

1. Tốc độ – Tự động tạo giảm giai đoạn soạn thảo từ tháng xuống ngày.
2. Nhất quán – Mẫu trung tâm buộc mọi đoạn văn tuân thủ cùng một ngôn ngữ, phong cách trích dẫn và định nghĩa chỉ số.
3. Đảm bảo tuân thủ – Kiểm tra quy tắc theo thời gian thực phát hiện thiếu sót pháp lý trước khi con người kiểm tra.
4. Mở rộng – Quy trình giống nhau có thể nhân rộng cho các thị trấn lân cận, tạo nên một liên minh CAP khu vực.
5. Minh bạch – Tài liệu có phiên bản và nhật ký audit nâng cao niềm tin công chúng và đơn giản hoá việc cập nhật sau này.

6. Kế Hoạch Triển Khai Cho Thành Phố Của Bạn

6.1 Chuẩn Bị

6.2 Cấu Hình Kỹ Thuật

1. Tạo khảo sát bằng AI Form Builder – Sử dụng tính năng “đề xuất tự động” để soạn câu hỏi về tiêu thụ năng lượng, thói quen di chuyển và rủi ro khí hậu.
2. Cấu hình webhook – Chỉ đạo các lượt gửi khảo sát tới một hàm serverless để chuẩn hoá dữ liệu.
3. Triển khai engine quy tắc – Tải các file JSON‑Logic mô tả ngưỡng phát thải và các trường bắt buộc báo cáo.
4. Kết nối Request Writer – Liên kết đầu ra của hàm chuẩn hoá với API Request Writer, chỉ định ID mẫu đã chọn.
5. Thiết lập cổng kiểm tra – Cho phép các nhà lập kế hoạch chỉnh sửa trực tiếp trong trình duyệt, phê duyệt và kích hoạt xuất file cuối cùng.

6.3 Quản Trị

7. Vượt Qua Những Thách Thức Thông Thường

8. Tầm Nhìn Tương Lai: Kế Hoạch Động, Cập Nhật Liên Tục

Bản nâng cấp tiếp theo sẽ khai thác luồng dữ liệu liên tục (ví dụ: mạng cảm biến IoT, bảng điều khiển phát thải thời gian thực). Bằng cách lên lịch chạy Request Writer mỗi đêm, CAP của thành phố có thể trở thành tài liệu sống — tự động chèn dữ liệu mới nhất, tính toán lại mục tiêu giảm thiểu và cảnh báo các sai lệch cho hành động kịp thời.

Các mở rộng tiềm năng bao gồm:

• Cổng hợp đa‑đô thị nơi các thành phố lân cận chia sẻ mẫu và so sánh dữ liệu.
• Mô hình kịch bản do AI hỗ trợ nhúng các giả định chính sách trực tiếp vào nội dung kế hoạch.
• Trình tạo “Tự Làm CAP” công khai cho phép công dân cùng đồngsoạn các phần thông qua các form hướng dẫn.

9. Kết Luận

Request Writer của Formize AI biến quá trình nặng nề, dễ sai sót của việc soạn thảo kế hoạch hành động khí hậu thành một luồng công việc tự động, minh bạch và bao hàm các bên liên quan. Bằng cách kết hợp dữ liệu khảo sát có cấu trúc từ AI Form Builder với việc áp dụng quy tắc và mẫu, cùng sức mạnh tạo sinh của LLM, các đô thị có thể cung cấp các kế hoạch chất lượng, đáp ứng yêu cầu tuân thủ trong một phần rất nhỏ thời gian — mở ra cơ hội tài trợ, tăng tốc các dự án tăng cường khả năng chịu đựng và thể hiện một mô hình quản trị dữ liệu hiện đại.

“Những gì trước đây mất chín tháng bây giờ chỉ mất ba tuần, và cộng đồng của chúng tôi cảm thấy mình được lắng nghe. Quy trình dựa trên AI thực sự là một bước ngoặt cho lãnh đạo khí hậu địa phương.”
— Jordan Patel, Giám đốc Khí hậu, Thành phố Harborview

Bạn đã sẵn sàng để trang bị cho chiến lược khí hậu của thành phố bằng công nghệ AI? Khám phá Request Writer của Formize AI ngay hôm nay và bắt đầu soạn thảo bản đồ hành động khí hậu của ngày mai — ngay bây giờ.

Xem Thêm

• Tổng quan AI Form Builder của Formize AI
• Thông số kỹ thuật JSON‑Logic cho Engine Quy tắc