Tại sự kiện Biztech 2026 do Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (Vinasa) tổ chức ở TP HCM ngày 12/5, ông Nguyễn Tử Quảng cho biết hacker đang sử dụng AI để tự động hóa tấn công, học nhanh hơn, thích nghi nhanh hơn, và mở rộng quy mô nhanh hơn bất kỳ hệ thống phòng thủ truyền thống nào.
“Nếu trước đây, một cuộc tấn công cần hàng tuần, thậm chí hàng tháng để chuẩn bị, giờ mọi thứ có thể diễn ra trong vài giờ vì AI”, ông nói, thêm rằng AI dẫn đến thực tế mọi doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ đều đứng trước nguy cơ bị tấn công theo cách không phải “nếu” mà là “khi nào”. Nếu không giải quyết được bài toán an ninh, mọi nỗ lực chuyển đổi số sẽ trở nên mong manh.
“Mỗi doanh nghiệp cần thay đổi cách tiếp cận thông qua các điểm cốt lõi: an ninh mạng phải được thiết kế ngay từ đầu, không phải lớp vá thêm, không thể xây một hệ thống rồi sau đó mới nghĩ đến bảo mật”, ông Nguyễn Tử Quảng nhấn mạnh. “Cần chuyển từ tư duy phòng thủ bị động sang chủ động săn tìm và dự đoán, nếu doanh nghiệp chỉ phản ứng sau khi bị tấn công, mọi thứ có thể quá muộn”.
Đồng tình với quan điểm trên, TS Nguyễn Ngọc Trường Huy, Phó chi hội trưởng phía Nam của Hiệp hội An ninh mạng quốc gia, đánh giá AI không còn là công nghệ mới mà đã trở thành một phần quan trọng trong đời sống và hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức. Đây vừa là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho an ninh mạng, vừa tiềm ẩn rủi ro khi bị tội phạm mạng lợi dụng để gia tăng tốc độ và quy mô tấn công.
Theo ông Huy, AI giúp hệ thống an ninh mạng nâng cao khả năng phân tích, cảnh báo sớm, tự động hóa phản ứng và hợp nhất dữ liệu bảo mật. Tuy nhiên, nó cũng trở thành mục tiêu cần được bảo vệ, từ mô hình, dữ liệu, tác nhân AI đến toàn bộ quy trình vận hành và ứng dụng liên quan.
Ở góc độ doanh nghiệp, ông Đỗ Công Bằng, Giám đốc quản lý chất lượng cấp cao và Tổng giám đốc của OPSWAT Việt Nam, đánh giá cơ sở hạ tầng trọng yếu như điện, nước, viễn thông, y tế hay tài chính đang trở thành mục tiêu tấn công mạng nguy hiểm trong thời đại AI. “Đây là xương sống của nền kinh tế, nếu bị xâm nhập không chỉ gây mất dữ liệu mà còn có thể làm gián đoạn hoạt động của cả khu vực hoặc thành phố”, ông nhấn mạnh.
Ông đánh giá xu hướng kết nối ngày càng nhiều giữa các hệ thống IT và OT giúp việc giám sát, vận hành thuận tiện hơn nhưng cũng mở rộng “bề mặt tấn công”. Nhiều hệ thống hạ tầng trọng yếu vẫn sử dụng công nghệ cũ, tồn tại lỗ hổng bảo mật và dễ bị AI hỗ trợ khai thác nhanh hơn.
Trong khi đó, theo ông Ngô Tấn Vũ Khanh, Giám đốc điều hành Kaspersky Việt Nam, các hình thức tấn công phổ biến hiện nay không chỉ dừng ở quét lỗ hổng hay phát tán mã độc, mà chuyển sang khai thác ngữ cảnh doanh nghiệp. Hacker giờ có thể dùng AI để hiểu quy trình vận hành, phong cách giao tiếp, luồng email hay vai trò của từng nhân viên nhằm tạo ra cuộc tấn công tinh vi và thuyết phục hơn.
Ông Khanh cũng nhấn mạnh nguy cơ từ prompt injection – kỹ thuật chèn câu lệnh hoặc dữ liệu độc hại để đánh lừa mô hình AI. Ông lấy ví dụ, hacker có thể nhúng câu lệnh ẩn trong CV xin việc hoặc tài liệu để khiến hệ thống AI hiểu sai và tiết lộ thông tin. Ngoài ra, ông cũng đề cập đến data poisoning – đầu độc dữ liệu huấn luyện, tức cố tình đưa dữ liệu sai lệch vào quá trình huấn luyện để làm AI phản hồi sai hoặc rò rỉ dữ liệu.
“Những cách thức này khiến AI trở thành công cụ giúp tin tặc nâng cao hiệu quả xâm nhập hệ thống”, ông nhấn mạnh.
Trong phần demo thực tế, ông Khanh sử dụng một mô hình AI xây dựng trên nền tảng của Alibaba để mô phỏng cách tin tặc khai thác trợ lý AI. Qua nhiều bước dẫn dụ và chèn lệnh, hệ thống bị đánh lừa để trả về thông tin bản quyền nội bộ, cho thấy AI hiện tồn tại nhiều điểm yếu nếu không được kiểm soát đúng cách.
Ở chiều ngược lại, ông cho rằng AI cũng là công cụ quan trọng trong phòng thủ an ninh mạng. Các hệ thống AI hiện có thể hỗ trợ phát hiện, phân tích và dự đoán tấn công với tốc độ lớn, chẳng hạn xử lý hàng trăm nghìn mẫu mã độc mỗi ngày.
Trong phiên thảo luận, các chuyên gia đưa ra giải pháp nhằm hạn chế bị hacker lợi dụng AI tấn công. Theo ông Huy, doanh nghiệp cần xây dựng khung quản trị rủi ro AI kết hợp tiêu chuẩn và hướng dẫn quốc tế nhằm kiểm soát trong suốt vòng đời AI. Đồng thời, các tổ chức phải xác định AI đang được sử dụng ở đâu, bởi ai, cho mục đích gì để tránh phát sinh lỗ hổng bảo mật.
Còn theo ông Bằng, trong bối cảnh AI phát triển mạnh, an ninh mạng đang trở thành “cuộc chiến AI với AI” khi tội phạm mạng tận dụng để tăng tốc độ, quy mô tấn công. Tư duy “có sự cố mới vá” đã lỗi thời. Doanh nghiệp phải chuyển sang mô hình Zero Trust (không tin tưởng, luôn xác minh) và phòng thủ chủ động, nghĩa là mọi thiết bị, dữ liệu và kết nối đều phải được giám sát thay vì mặc định tin cậy.
Trong khi đó, ông Khanh cảnh báo điểm yếu lớn hiện nay không nằm ở hạ tầng hệ thống mà chính là dữ liệu và tri thức nội bộ doanh nghiệp. Do đó, doanh nghiệp cần hạn chế dữ liệu cung cấp cho AI theo nguyên tắc tối thiểu cần thiết, đồng thời vẫn duy trì vai trò kiểm soát của con người thay vì giao hoàn toàn quyền quyết định cho tác nhân AI. Ngoài ra, mã hóa dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập cũng được xem là yếu tố quan trọng để giảm rủi ro.
Thực tế, các số liệu thống kê cho thấy việc hacker sử dụng AI để tấn công mạng đang tăng mạnh. Báo cáo an ninh mạng 2025 do VSEC – thành viên của G Group – thực hiện cho thấy, gần một nửa số vụ DDoS năm qua tại Việt Nam có liên quan đến AI. Trên phạm vi toàn cầu, năm 2025 ghi nhận hơn 28 triệu vụ tấn công mạng có sử dụng AI, tăng 72% so với năm trước. Các cuộc tấn công này đạt tỷ lệ thành công 70%, cao hơn mức 47,6% của phương thức thủ công truyền thống.
Theo Cybersecurity và SentinelOne, tổng thiệt hại do tội phạm mạng trong năm 2025 ước tính đạt 10,5 nghìn tỷ USD, tương đương nền kinh tế lớn thứ ba thế giới, với mức tổn thất trung bình 333.000 USD mỗi phút. Cũng trong năm ngoái, hơn 16 tỷ tài khoản, chủ yếu từ Google, Facebook, Apple… bị ảnh hưởng bởi sự cố lộ lọt dữ liệu.
Theo ghi nhận của Thanh Niên, các hệ thống bán lẻ ủy quyền lớn tại Việt Nam đã mở chương trình nhận đặt trước cho MacBook Neo, với lịch giao máy dự kiến từ ngày 9 đến 10.4. Mức giá niêm yết của sản phẩm khởi điểm từ 16,5 triệu đồng. Đặc biệt, thông qua cửa hàng trực tuyến của Apple, nhóm đối tượng khách hàng thuộc lĩnh vực giáo dục (học sinh, sinh viên, giáo viên, người làm trong ngành) có thể sở hữu máy với mức giá tối ưu từ 14 triệu đồng. Ở thời điểm hiện tại, mức giá này thậm chí còn thấp hơn mẫu điện thoại thông minh iPhone 17e vừa ra mắt.
"Sức nóng" của MacBook Neo được thể hiện ngay qua những con số thống kê ban đầu. Ông Nguyễn Lạc Huy, đại diện hệ thống CellphoneS tiết lộ chỉ sau 4 tiếng mở hệ thống, họ đã ghi nhận hơn 100 đơn đặt hàng có thanh toán cọc, cùng hơn 4.000 lượt khách hàng để lại thông tin quan tâm. Đây là mức độ tương tác cao chưa từng có đối với bất kỳ dòng MacBook nào tại hệ thống này.
"Người mua laptop thường không mang tính cấp bách như các sản phẩm công nghệ khác, nên việc Neo nhận được tín hiệu tích cực ngay từ giai đoạn đầu cho thấy sức hút khổng lồ của thiết bị", ông Huy nhận định. Trong khi đó, giới kinh doanh thiết bị Apple lâu năm cũng đánh giá dòng Neo đang trở thành "niềm hy vọng mới" về doanh số, thu hút sự quan tâm lớn hơn cả dòng máy chủ lực truyền thống là MacBook Air.
Sự xuất hiện của MacBook Neo không chỉ mở rộng tệp khách hàng của Apple, mà còn khiến phân khúc laptop từ 10 đến 20 triệu đồng lâu nay vốn là "miếng bánh" của riêng hệ máy tính chạy Windows trở nên thêm sôi động. Việc Apple định giá máy 599 USD (tại Mỹ) đã tác động đến ngành công nghiệp máy tính. Trước đó, trong một cuộc họp cấp cao diễn ra hồi tháng 3.2026, ông S.Y. Hsu, đồng CEO của hãng máy tính Asus, đã thẳng thắn thừa nhận giá MacBook Neo thực sự là một "cú sốc" đối với thị trường máy tính Windows.
Được định vị là sản phẩm phổ thông nhưng MacBook Neo vẫn duy trì thiết kế của Apple với bộ khung nhôm nguyên khối, ngoại hình có nhiều nét tương đồng với MacBook Air. Máy nhẹ chỉ 1,2 kg. Nhằm hướng tới giới trẻ, thiết bị cung cấp 4 tùy chọn màu sắc gồm hồng nhạt, xanh chàm, bạc và vàng.
Máy sở hữu màn hình Liquid Retina 13 inch không có thiết kế "tai thỏ", hỗ trợ dải màu lên tới một tỉ màu. Độ phân giải 2.408 x 1.506 pixel và độ sáng 500 nit của máy có phần nổi trội hơn các mẫu laptop Windows cùng tầm giá (thường chỉ dừng ở chuẩn Full HD và độ sáng khoảng 350 nit). Cạnh trên màn hình được tích hợp camera FaceTime HD 1.080p cùng hệ thống micro kép.
Đây là mẫu laptop đầu tiên của Apple sử dụng dòng vi xử lý có kiến trúc tương tự iPhone, thay vì dùng chip Intel hay dòng M-series "cây nhà lá vườn". Cấu hình này được tính toán để tối ưu cho tác vụ văn phòng, học tập cơ bản, đồng thời duy trì thời lượng pin tối đa 16 giờ. Neo vẫn được kế thừa bàn phím Magic Keyboard và bàn di chuột (trackpad) kích thước lớn của dòng MacBook nói chung. Tuy nhiên, để tối ưu chi phí sản xuất, tính năng bảo mật cảm biến vân tay Touch ID chỉ trang bị giới hạn trên phiên bản có dung lượng bộ nhớ 512 GB.
Nhưng nếu đem so với laptop Windows cùng tầm giá, MacBook Neo sẽ thua đáng kể về cấu hình cũng như khả năng xử lý đa tác vụ. Với một chiếc laptop xách tay sử dụng hệ điều hành Windows trong tầm giá 15 - 20 triệu đồng, người dùng sẽ được trải nghiệm RAM 16 GB, ổ cứng 512 GB - 1 TB (thay vì 256 GB/512 GB như Neo), đi cùng là chip Intel hoặc AMD Ryzen, thậm chí có những model sở hữu card đồ họa rời, cho phép sử dụng thêm nhiều tác vụ nặng như chỉnh sửa video, hình ảnh hoặc chơi game.
Sự hợp tác nằm trong khuôn khổ NEXUS - sáng kiến chiến lược về khoa học và công nghệ của Nhật Bản với các nước ASEAN, do Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản khởi xướng. Với tổng ngân sách khoảng 100 triệu USD cho giai đoạn 2024-2029, sáng kiến đặt mục tiêu thúc đẩy đổi mới sáng tạo thông qua hợp tác nghiên cứu và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao giữa Nhật Bản và các quốc gia ASEAN.
NEXUS được triển khai linh hoạt dựa trên thế mạnh và ưu tiên của từng nước thành viên. Singapore chọn trí tuệ nhân tạo và lượng tử, Thái Lan và Malaysia ưu tiên công nghệ xanh, trong khi Việt Nam tập trung cho lĩnh vực bán dẫn. Đây cũng là một trong những nhóm công nghệ chiến lược được Việt Nam ưu tiên phát triển để tham gia sâu vào chuỗi giá trị toàn cầu.
Vi mạch thế hệ mới tích hợp ba chiều CFET
Nhiệm vụ do Trường Đại học Sư phạm Hà Nội và Đại học Hiroshima chủ trì, hướng tới thiết kế, mô phỏng và chế tạo thành công vi mạch tích hợp ba chiều các transistor (bóng bán dẫn) đơn hạt tinh thể Silic (Si) hiệu suất cao, trên nền điện môi trong suốt bằng quy trình nhiệt độ thấp sử dụng laser. Mục tiêu của nhiệm vụ là làm chủ công nghệ từ khâu thiết kế đến chế tạo vi mạch, đồng thời đào tạo nhân lực chất lượng cao cho ngành bán dẫn.
Sản phẩm dự kiến bao gồm các mẫu kiểm nghiệm, bộ tài liệu thiết kế và quy trình công nghệ chế tạo đơn hạt tinh thể Si định vị sử dụng laser; chế tạo transistor màng mỏng Si được tinh thể hóa bằng laser có kênh dẫn định vị tại các đơn hạt tinh thể; chế tạo CFETs dùng transistor màng mỏng Si được tinh thể hóa bằng laser có kênh dẫn định vị tại các đơn hạt tinh thể; chế tạo SRAM bit cell dùng cấu trúc CFET.
Nhiệm vụ cũng đặt ra yêu cầu về bài báo khoa học, hỗ trợ đào tạo tiến sĩ, thạc sĩ và đăng ký bảo hộ trí tuệ.
Vật liệu bán dẫn tiên tiến cho transistor độ linh động điện tử cao
Dự án do Trường Đại học Phenikaa của Việt Nam cùng Trường Khoa học Kỹ thuật - Đại học Ritsumeikan của Nhật Bản chủ trì, tập trung phát triển vật liệu bán dẫn tiên tiến cho transistor có độ linh động điện tử cao thông qua kết hợp mô phỏng lý thuyết và thực nghiệm.
Nhiệm vụ đặt mục tiêu xây dựng quy trình sản xuất vật liệu bằng hàng loạt công nghệ tiên tiến như epitaxy chùm phân tử (MBE), hóa hơi kim loại hữu cơ (MOCVD), lắng đọng hóa học pha hơi (CVD), phún xạ và lắng đọng nguyên tử (ALD). Bên cạnh đó, dự án chú trọng thiết lập các mô hình tính toán lý thuyết ở cấp độ nguyên tử kết hợp AI và phân tích dữ liệu lớn để dự báo chính xác tính chất vật lý của vật liệu HEMT như độ bền, nồng độ khuyết tật, tính dẫn điện và dẫn nhiệt. Những nền tảng vật liệu này sẽ được ứng dụng trực tiếp để phát triển các thiết bị cảm biến sinh hóa có kích thước nhỏ gọn, dễ cầm tay, đáp ứng nhu cầu thực tế trong cả lĩnh vực công nghiệp và y tế.
Sản phẩm dự kiến là các chương trình tính toán tích hợp mô hình AI và mô phỏng như: mô phỏng tính độ linh động điện tử, mô phỏng tính dẫn nhiệt của vật liệu, mô phỏng ALD có tính lọc lựa theo diện tích trên bề mặt vật liệu bán dẫn; bản thiết kế, quy trình chế tạo và sản phẩm prototype của cảm biến sinh hóa dựa trên cấu trúc GaN-HEMT.
Ngoài ra, nhiệm vụ đặt mục tiêu có sản phẩm nguyên mẫu (prototype) của thiết bị đo cảm biến, 10 bài báo khoa học và hỗ trợ đào tạo thạc sĩ, tiến sĩ.
Vật liệu bán dẫn tiên tiến ứng dụng trong cảm biến tích hợp và thiết bị năng lượng tái tạo
Dự án do Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội cùng Viện Khoa học và Công nghệ Nara (NAIST) thực hiện, nhằm phát triển một số vật liệu oxit bán dẫn và perovskite lai vô cơ - hữu cơ micro - nano. Nhiệm vụ hướng tới ứng dụng các vật liệu trong chip cảm biến môi trường tích hợp kênh vi lưu với transistor hiệu ứng trường và linh kiện chuyển đổi năng lượng quang - điện, nhiệt - điện. Đồng thời, dự án đóng vai trò đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao về bán dẫn cho Việt Nam.
Sản phẩm của dự án sẽ bao gồm quy trình chế tạo vật liệu nanocomposite TiO2, ZnO và CuO, cùng nhiều báo cáo như báo cáo về tích hợp kênh vi lưu và cảm biến SERS sử dụng vật liệu lựa chọn từ các vật liệu nanocomposite bán dẫn, kim loại quý, báo cáo tích hợp chip cảm biến môi trường trên cơ sở tích hợp kênh vi lưu và transistor hiệu ứng trường cấu trúc EGFET, pin mặt trời perovskite trên đế thủy tinh.
Kết quả dự kiến của nhiệm vụ gồm sáu bài báo khoa học, hai sáng chế được chấp nhận đơn và hỗ trợ đào tạo hai nghiên cứu sinh, hai thạc sĩ.
Thiết kế chip AI SoC bảo mật dựa trên CPU RISC-V
Dự án do Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia TP HCM phối hợp cùng Trường Đại học Điện tử - Truyền thông (UEC) Nhật Bản, hướng tới làm chủ thiết kế hệ thống trên chip (SoC), tính năng bảo mật sử dụng CPU RISC-V tích hợp lõi AI cho các thiết bị y sinh (AI-IoMT). Nhiệm vụ tập trung làm chủ công nghệ thiết kế chip "make in Vietnam" và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, đồng thời định hướng thương mại hóa sản phẩm chip bán dẫn trong tương lai.
Sản phẩm trọng tâm sẽ là lõi IP mềm bản thiết kế chip sử dụng CPU RISC-V 32-bit, tích hợp lõi AI CNN-1D và các lõi mật mã nhẹ như ASCON, PRINCE. Dự án dự kiến chế tạo thử nghiệm 5 mẫu chip CMOS 180 nm tại Nhật Bản, cùng năm mẫu cảm biến glucose trong máu không xâm lấn.
Kết quả dự kiến gồm 7 bài báo khoa học, một bằng sáng chế và hỗ trợ đào tạo hai tiến sĩ, sáu thạc sĩ tại Việt Nam và Nhật Bản.
Vật liệu và linh kiện điện tử công suất dựa trên chất bán dẫn vùng cấm rộng
Dự án do Trường Vật liệu - Đại học Bách khoa Hà Nội và Đại học Tokyo chủ trì, tập trung vào công nghệ chế tạo vật liệu bán dẫn vùng cấm rộng dựa trên ba hệ vật liệu GaN, Ga2O3 và SrTiO3 và cấu trúc dị thể của chúng. Nhiệm vụ đặt mục tiêu tiếp thu kỹ thuật để phát triển linh kiện SBD, HEMT thế hệ mới và mạch tích hợp, từ đó chế tạo bộ nguồn điện tử công suất hiệu năng cao, thúc đẩy hợp tác nghiên cứu và đào tạo nhân lực trình độ cao cho Việt Nam.
Sản phẩm dự kiến gồm bộ tài liệu thiết kế và quy trình công nghệ chế tạo linh kiện SBD và linh kiện HEMT, bộ nguồn điện tử công suất hiệu năng cao. Nhiệm vụ cũng đặt ra kết quả cần đạt được gồm các bài báo khoa học, một đăng ký bảo hộ sở hữu trí tuệ được chấp nhận đơn và hỗ trợ đào tạo hai tiến sĩ, năm thạc sĩ chuyên ngành.
Bên cạnh 5 nhiệm vụ trên, Việt Nam và Nhật Bản sẽ tiếp tục mở rộng quy mô với mục tiêu đồng tài trợ 10 nhiệm vụ mới trong năm 2026, tập trung vào bốn chủ đề về bán dẫn là vật liệu, thiết kế, công nghệ hỗ trợ và sản xuất.
Mặc dù vậy, việc lắp đặt một chiếc TV mới, đặc biệt là các dòng TV QLED hoặc OLED, đòi hỏi sự chú ý đến vị trí và cách thức lắp đặt. Trong số này, một vài sai lầm có thể gây ra những vấn đề trong quá trình sử dụng, vì vậy người dùng cần có một số lưu ý.
Quy trình lắp đặt TV treo tường thường bao gồm việc sử dụng bu lông để cố định giá treo vào các thanh gỗ trong tường. Nhưng với những ngôi nhà cũ, việc xác định vị trí các thanh gỗ có thể gặp khó khăn, khiến việc cố định TV vào một số bức tường không hề đơn giản. Với những tường ván gỗ mỏng, người dùng sẽ cần đến máy dò từ tính để hỗ trợ.
Ngoài ra, người dùng cũng cần lưu ý đến các đường ống nước và dây điện trong tường. Để tránh khoan trúng đường ống, hãy xác định xem tường có phải là "tường ướt" (tường có đường ống nước phía sau) hay không. Nếu có bồn cầu, bồn rửa hoặc vòi sen ở phía bên kia bức tường, có khả năng cao là có đường ống nước chạy qua.
Việc chọn loại giá treo tường phù hợp là rất quan trọng. Các loại giá treo mỏng và có thể điều chỉnh độ nghiêng thường an toàn cho hầu hết các kích thước TV. Nếu chỉ có thể bắt vít vào một thanh gỗ, người dùng vẫn có thể sử dụng bu lông neo, nhưng cần đảm bảo chúng đủ mạnh để chịu được trọng lượng của TV.
Lưu ý rằng không nên gắn giá treo tường xoay đa hướng bằng bu lông neo, vì trọng lượng kết hợp của TV và giá treo có thể làm bật TV khỏi tường nếu không được cố định chắc chắn. Để đảm bảo an toàn, hãy cố định tấm đế vào hai thanh gỗ chắc chắn.
Một trong những vấn đề lớn nhất khi lắp đặt TV treo tường là tình trạng dây cáp lộn xộn. Để tránh tình trạng này, người dùng có thể sử dụng bộ dây nguồn âm tường, giúp giấu kín các dây cáp một cách gọn gàng. Nếu không muốn khoan lỗ trên tường, người dùng có thể tìm các loại vỏ bọc dây cáp dễ dàng gắn vào tường bằng keo hoặc vít.
Ngoài ra, hãy xem xét việc kết nối các thiết bị AV không dây. Nhiều thương hiệu như Samsung và LG đã phát triển các loa soundbar có khả năng kết nối không dây với TV qua Wi-Fi hoặc Bluetooth nhằm giảm thiểu dây cáp.
Ánh nắng mặt trời có thể gây ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm xem TV của người dùng. Nếu TV được lắp đặt ở vị trí tiếp xúc trực tiếp với ánh sáng mặt trời, người dùng có thể gặp phải hiện tượng phản chiếu và chói mắt. Tuy nhiên, nhiều mẫu TV hiện nay đã được trang bị công nghệ chống chói giúp giảm thiểu vấn đề này.
Nếu TV không hoạt động tốt trong môi trường sáng, hãy cân nhắc lắp đặt ở những phòng tối hơn. Ngoài ra, người dùng cũng có thể điều chỉnh vị trí của đèn trong phòng hoặc đầu tư vào rèm chắn sáng để cải thiện trải nghiệm xem.
