ศูนย์กลางเศรษฐกิจในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังเผชิญหน้ากับความท้าทายครั้งสำคัญด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ข้อมูลจาก Germanwatch ประจำปี 2026 ระบุว่า ดัชนีความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ (Climate Risk Index) ของประเทศไทยขยับขึ้นมาอยู่อันดับที่ 17 ของโลก จากเดิมอันดับที่ 69 ขณะที่อินโดนีเซียพุ่งขึ้นสู่อันดับที่ 27 จากอันดับที่ 38 ภัยคุกคามดังกล่าวเกิดขึ้นทั่วทั้งภูมิภาค ไม่ว่าจะเป็นปัญหาระดับน้ำทะเลหนุนและการทรุดตัวของแผ่นดินในกรุงเทพฯ และจาการ์ตา ไปจนถึงคลื่นความร้อนรุนแรงและปริมาณน้ำฝนสะสมมหาศาลในสิงคโปร์ กัวลาลัมเปอร์ และมะนิลา
ธนาคารโลก (World Bank) ประเมินว่า หากไม่มีการปรับตัวรับมือความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศอย่างมีประสิทธิภาพ อาจส่งผลให้ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) ของไทยและฟิลิปปินส์ลดลงสูงถึง 14% ขณะที่มาเลเซียอาจลดลงถึง 16% อันเนื่องมาจากผลิตภาพแรงงานที่ลดลง ความเสียหายในภาคเกษตรกรรม และการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน
เฟลิกซ์ ตัน (Felix Tan) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร นูโวลา มีเดีย (Nuvola Media) ระบุว่า การสร้างความพร้อมรับมือวิกฤตไม่สามารถพึ่งพาเพียงโครงสร้างพื้นฐานคอนกรีต เช่น กำแพงกันคลื่น ได้อีกต่อไป แต่จำเป็นต้องใช้การจัดการข้อมูลดิจิทัลข้ามหน่วยงาน ปัจจุบันแม้หลายเมืองใหญ่จะนำระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) และโมเดลเมืองจำลอง 3 มิติ (3D Digital Twins) มาใช้งานเพื่อระบุพื้นที่เปราะบางทางกายภาพ แต่โมเดลเหล่านี้ยังเป็นเพียงภาพจำลองทางสถาปัตยกรรมแบบภาพนิ่ง (Static) ที่ไม่สะท้อนพฤติกรรมการเคลื่อนที่และการอพยพจริงของประชาชนเมื่อเกิดเหตุฉุกเฉิน
ปัญหาสำคัญที่ส่งผลต่อความปลอดภัยและการดำเนินธุรกิจเกิดจากข้อมูลการปฏิบัติการที่แยกส่วน ส่งผลให้ระบบนำทางส่งประชาชนไปยังเส้นทางปลอดภัยเดียวกันจนเกิดปัญหาการจราจรติดขัดขั้นวิกฤต กระทบต่อระบบโลจิสติกส์กู้ภัยและการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ยิ่งไปกว่านั้น โมเดลเชิงพื้นที่แบบเดิมยังมองข้ามความเหลื่อมล้ำของกลุ่มประชากรรายได้น้อยที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงผลกระทบได้ เนื่องจากต้องพึ่งพาขนส่งสาธารณะและห่วงโซ่อุปทานที่มีความเปราะบาง
การแก้ปัญหาจำเป็นต้องเปลี่ยนผ่านจากการสังเกตการณ์ด้วยภาพ 3 มิติ ไปสู่การจำลองพฤติกรรมเชิงรุก โดยเชื่อมต่อข้อมูลตำแหน่งมือถือแบบเรียลไทม์ โครงข่ายสัญญาณเซลลูลาร์ และระบบขนส่งสาธารณะเข้ากับแบบจำลองภูมิอากาศ ผ่านแพลตฟอร์มบูรณาการข้อมูลอัจฉริยะ (Synoptic Intelligence Platform: SIP) แพลตฟอร์มนี้จะรวมโครงสร้างพื้นฐาน IoT ภาคเอกชน ข้อมูลการเดินทาง และระบบขนส่ง เข้าเป็นศูนย์กลางข้อมูลเดียวกัน ช่วยให้หน่วยงานผู้ดูแลเมืองสามารถจำลองสถานการณ์ความปั่นป่วน (Chaos scenarios) ล่วงหน้าได้หลายชั่วโมงหรือหลายวัน ทำให้สามารถออกคำสั่งรับมือแบบเฉพาะจุด เช่น การปรับเส้นทางจราจรตามสถานการณ์จริง หรือการจัดวางกำลังและอุปกรณ์ในจุดที่คาดว่าจะเกิดคอขวด
สำหรับประเทศไทย กรุงเทพมหานครกำลังขับเคลื่อนการยกระดับโมเดล 3D Digital Twin สู่ระบบจำลองสถานการณ์ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งสอดคล้องกับนโยบายแพลตฟอร์มข้อมูลเมือง (City Data Platform) ที่มุ่งทลายข้อจำกัดด้านการแชร์ข้อมูลระหว่างหน่วยงาน เช่นเดียวกับโครงการ Jakarta Smart City ในอินโดนีเซีย
งานวิจัยจาก McKinsey ชี้ว่า การลงทุนด้านการปรับตัวต่อสภาพภูมิอากาศอย่างตรงจุดสร้างผลตอบแทนทางเศรษฐกิจสูงกว่าต้นทุนเริ่มต้นถึง 7 เท่า การผสานความร่วมมือระหว่างภาครัฐและผู้พัฒนานวัตกรรมเมืองอัจฉริยะภาคเอกชน จึงเป็นกลยุทธ์สำคัญที่จะเปลี่ยนผ่านเมืองในอาเซียนจากการตั้งรับความเสียหาย ไปสู่การเป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจที่มีความยืดหยุ่นและก้าวทันทุกวิกฤตสภาพอากาศ
–กับดัก AI Transformation ปัญหาหลักคือโครงสร้างและวัฒนธรรมองค์กร?
