So in 1885, Karl Benz invented the automobile. Later that year, he took it out for the first public test drive, and -- true story -- crashed into a wall. For the last 130 years, we've been working around that least reliable part of the car, the driver. We've made the car stronger. We've added seat belts, we've added air bags, and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter to fix that bug, the driver.
Năm 1885, Karl Benz chế tạo ra xe ô tô Cùng năm đó, ông trình diễn thử nghiệm lái ra mắt, và - chuyện thật nhé - đâm luôn vào tường. Trong suốt 130 năm qua, chúng ta tìm cách giải quyết phần bất cẩn nhất của chiếc xe, người tài xế. Ta chế tạo ra xe mạnh hơn. Chúng ta thêm dây an toàn, thêm túi hơi, và trong thập kỉ trước, chúng ta mới thật sự làm ra chiếc xe thông minh để sửa cái lỗi đó, người tài xế.
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference between patching around the problem with driver assistance systems and actually having fully self-driving cars and what they can do for the world. I'm also going to talk to you a little bit about our car and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does, but first I'm going to talk a little bit about the problem. And it's a big problem: 1.2 million people are killed on the world's roads every year. In America alone, 33,000 people are killed each year. To put that in perspective, that's the same as a 737 falling out of the sky every working day. It's kind of unbelievable. Cars are sold to us like this, but really, this is what driving's like. Right? It's not sunny, it's rainy, and you want to do anything other than drive. And the reason why is this: Traffic is getting worse. In America, between 1990 and 2010, the vehicle miles traveled increased by 38 percent. We grew by six percent of roads, so it's not in your brains. Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
Hôm nay, tôi sẽ nói với các bạn một chút về sự khác biệt giữa việc sửa vá víu lỗi người lái bằng các chương trình hỗ trợ và việc tạo ra những chiếc xe hoàn hoàn tự lái và những gì chúng mang lại cho thế giới. Tôi cũng sẽ nói cho bạn chút xíu về chiếc xe của chúng tôi và cho bạn thấy cách nó nhìn nhận thế giới xung quanh, chức năng, cách nó phản ứng, Nhưng đầu tiên tôi sẽ nói sơ qua về vấn đề hiện tại Đó là một vấn đề lớn: trên thế giới có 1.2 triệu người tử nạn trên đường mỗi năm. Riêng nước Mỹ đã có 33,000 người chết mỗi năm. Nói cho dễ hiểu thì số người chết tương đương với tai nạn máy bay 737 mỗi ngày làm việc 8 tiếng. Thật không thể tin nổi! Quảng cáo xe trông như thế này, nhưng thật ra, tài xế lái thế này. Phải không? Trời thì âm u, bạn chẳng muốn cầm lái tí nào. Và lý do là như thế này: Giao thông trở nên tệ hơn. Ở Mỹ, từ năm 1990 đến 2010, số dặm xe lưu thông tăng 38 phần trăm. Chúng ta tăng sáu phần trăm đường xá, Không phải bạn tưởng tượng đâu. Đúng là giao thông thật sự trở nên tồi tệ hơn trước.
And all of this has a very human cost. So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes, you multiply that by the 120 million workers we have, that turns out to be about six billion minutes wasted in commuting every day. Now, that's a big number, so let's put it in perspective. You take that six billion minutes and you divide it by the average life expectancy of a person, that turns out to be 162 lifetimes spent every day, wasted, just getting from A to B. It's unbelievable. And then, there are those of us who don't have the privilege of sitting in traffic. So this is Steve. He's an incredibly capable guy, but he just happens to be blind, and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning, it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit or asking friends and family for a ride. He doesn't have that same freedom that you and I have to get around. We should do something about that.
Và tất cả những điều này có giá trả bằng mạng người. Nếu bạn lấy thời gian đi lại trung bình ở Mỹ, độ khoảng 50 phút, bạn nhân lên cho số 120 triệu công nhân chúng ta có, thành ra là khoảng 6 tỉ phút hao phí cho việc di chuyển mỗi ngày. Giờ đây đó là con số lớn, hãy đặt nó trong bối cảnh khác. Bạn lấy số sáu tỉ phút đó và bạn chia cho tuổi thọ trung bình của một người, thì ước tính là 162 đời người bị hao phí mỗi ngày, chỉ để di chuyển từ A đến B. Thật không tưởng tượng nổi. Và rồi, có những người trong chúng ta không có đặc quyền ngồi lái xe. Đây là Steve. ông là người hoàn toàn minh mẫn, nhưng anh không may bị mù, và điều đó có nghĩa là 30 phút lái xe đi làm vào buổi sáng, trở thành thử thách 2 tiếng xô đẩy trên những phương tiện công cộng hay nhờ bạn bè và gia đình chở giúp. Anh không có sự tự do lái xe đi lại như bạn và tôi. Chúng ta nên làm gì đó.
Now, conventional wisdom would say that we'll just take these driver assistance systems and we'll kind of push them and incrementally improve them, and over time, they'll turn into self-driving cars. Well, I'm here to tell you that's like me saying that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly. We actually need to do something a little different. And so I'm going to talk to you about three different ways that self-driving systems are different than driver assistance systems. And I'm going to start with some of our own experience.
Suy nghĩ thông thường sẽ là ta chỉ cần lấy hệ thống trợ giúp người lái thế này thế kia rồi chúng ta sẽ thúc đẩy và từng bước cải tiến nó, dần dần, chúng sẽ biến chúng thành những chiếc xe tự lái. Vâng, tôi ở đây để nói với bạn rằng điều đó cũng giống như nếu tôi tập nhảy chăm chỉ, ngày kia tôi sẽ có thể bay được. Chúng ta thật sự cần làm gì đó khác hơn thế, Nên tôi sẽ nói với bạn về ba điểm hệ thống tự lái khác với hệ thống trợ giúp người lái. Tôi sẽ bắt đầu với vài kinh nghiệm của chính chúng tôi.
So back in 2013, we had the first test of a self-driving car where we let regular people use it. Well, almost regular -- they were 100 Googlers, but they weren't working on the project. And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives. But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it: They had to pay attention, because this was an experimental vehicle. We tested it a lot, but it could still fail. And so we gave them two hours of training, we put them in the car, we let them use it, and what we heard back was something awesome, as someone trying to bring a product into the world. Every one of them told us they loved it. In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day, "This is completely stupid. What are we thinking?" But at the end of it, he said, "Not only should I have it, everyone else should have it, because people are terrible drivers." So this was music to our ears, but then we started to look at what the people inside the car were doing, and this was eye-opening. Now, my favorite story is this gentleman who looks down at his phone and realizes the battery is low, so he turns around like this in the car and digs around in his backpack, pulls out his laptop, puts it on the seat, goes in the back again, digs around, pulls out the charging cable for his phone, futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone. Sure enough, the phone is charging. All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway. Right? Unbelievable. So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right? The better the technology gets, the less reliable the driver is going to get. So by just making the cars incrementally smarter, we're probably not going to see the wins we really need.
Hồi năm 2013, lúc chúng tôi thử nghiệm xe tự lái đầu tiên thay cho người bình thường lái. À, cũng không bình thường lắm, họ là nhân viên Google, nhưng họ không làm việc cho dự án này. Chúng tôi đưa cho họ chiếc xe và cho phép họ lái nó trong cuộc sống hằng ngày. nhưng khác với một chiếc xe tự lái thật, xe này có một dấu hoa thị lớn trên xe: Họ phải chú ý, bởi vì đây là xe thử nghiệm. Chúng tôi thử nghiệm rất nhiều lần, nhưng vẫn không thành công. Và chúng tôi huấn luyện tài xế hai giờ, chúng tôi cho họ vô xe, chúng tôi để họ lái. điều chúng tôi nghe phản hồi rất tuyệt vời, giống như khi người ta đưa một sản phẩm vào thực tế. Từng người nói với chúng tôi họ thích nó. Thật ra, ngay ngày đầu có một người vốn lái xe Porsche đến và nói "Cái xe này hoàn toàn ngu ngốc. Chúng ta đang nghĩ gì vậy chứ?" Nhưng đến cuối buổi thử nghiệm, anh ta nói, "Không chỉ tôi nên có nó, mà mọi người cũng nên có bởi vì mọi người toàn là những tay lái mạo hiểm" Lời đó như âm nhạc rót vào tai chúng tôi. nhưng rồi chúng tôi bắt đầu nhìn những gì mà người trong xe đang làm, và đó là khám phá đáng ngạc nhiên, Câu chuyện thú vị là người đàn ông này nhìn xuống chiếc điện thoại và nhận ra rằng pin sắp hết. anh xoay người như thế này trong xe và lục tung ba lô lên, kéo máy tính xách tay của anh ra, để lên ghế. lục giỏ tiếp, lục lần nữa, kéo ra dây xạc điện thoại loay hoay tìm, cắm dây vào máy, cắm nó vào điện thoại. Được rồi, điện thoại đang xạc trong lúc anh đang lái 65 dặm/giờ trên đường cao tốc. Hay không? Không tin được. Chúng tôi nghĩ điều này và chúng tôi nói nó hiển nhiên, phải không? Công nghệ càng tân tiến, người lái xe càng ít được tin tưởng. Việc tạo ra những chiếc xe thông minh hơn trước một chút sẽ làm ta không nhận ra những thành tựu chúng ta thật sự cần.
Let me talk about something a little technical for a moment here. So we're looking at this graph, and along the bottom is how often does the car apply the brakes when it shouldn't. You can ignore most of that axis, because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly, you're never going to buy that car. And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes when it's supposed to to help you avoid an accident. Now, if we look at the bottom left corner here, this is your classic car. It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy, but it also doesn't get you out of an accident. Now, if we want to bring a driver assistance system into a car, say with collision mitigation braking, we're going to put some package of technology on there, and that's this curve, and it's going to have some operating properties, but it's never going to avoid all of the accidents, because it doesn't have that capability. But we'll pick some place along the curve here, and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses, and that's amazing, right? We just reduced accidents on our roads by a factor of two. There are now 17,000 less people dying every year in America.
Xin cho tôi nói về kỹ thuật chút ở đây hãy nhìn biểu đồnày, trục ngang phía dưới là bao nhiêu lần chiếc xe đạp thắng khi không cần thiết Bạn có thể phớt lờ hầu hết trục đó bởi vì nếu bạn lái xe khắp thành phố, mà chiếc xe cứ ngừng ngẫu nhiên, bạn sẽ không thèm mua chiếc xe đó. Và trục đứng chỉ ra bao nhiêu lần xe phải thắng để giúp bạn tránh tai nạn. Bây giờ, nếu chúng ta nhìn góc trái dưới ở đây, đây là xe cổ điển của bạn. Nó không thắng cho bạn, nó không làm bất kỳ cái gì ngốc nghếch, nhưng nó cũng không giúp bạn tránh được tai nạn. Nếu chúng ta muốn mang hệ thống trợ giúp người lái vào trong xe, như là thắng giảm va chạm, chúng ta sẽ đặt vài gói công nghệ vào đó, và đường cong này, nó sẽ có nhiều đặc điểm điều hành, nhưng nó cũng sẽ không tránh được mọi tai nạn, bởi vì nó không có được khả năng đó. Nhưng nếu chúng ta đạt được vài điểm dọc đường cong này, và tránh được nửa số tai nạn mà tài xế né được, thì thật ngoạn mục phải không? Chúng ta giảm hẳn nửa số tai nạn trên đường. Hiện nay ta giảm được 17,000 người chết mỗi năm ở Mỹ.
But if we want a self-driving car, we need a technology curve that looks like this. We're going to have to put more sensors in the vehicle, and we'll pick some operating point up here where it basically never gets into a crash. They'll happen, but very low frequency. Now you and I could look at this and we could argue about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule," and it's really hard to move up to that new curve. But let's look at it from a different direction for a moment. So let's look at how often the technology has to do the right thing. And so this green dot up here is a driver assistance system. It turns out that human drivers make mistakes that lead to traffic accidents about once every 100,000 miles in America. In contrast, a self-driving system is probably making decisions about 10 times per second, so order of magnitude, that's about 1,000 times per mile. So if you compare the distance between these two, it's about 10 to the eighth, right? Eight orders of magnitude. That's like comparing how fast I run to the speed of light. It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there. So there's a pretty big gap there.
Nhưng nếu chúng ta muốn một chiếc xe tự lái, ta cần một đường cong kỹ thuật như thế này. Chúng ta sẽ phải gắn nhiều cảm biến trên xe, ta sẽ chọn nhiều điểm điều hành ở đây khi mà về cơ bản không bao giờ bị đụng xe. Nó sẽ xảy ra, nhưng với tầng số rất thấp. Bạn và tôi có thể nhìn biểu đồ mà tranh cãi về chuyện liệu tần số có gia tăng hay không, theo "luật 80-20" con số tăng lên trên đường cong màu cam không. Nhưng hãy nhìn vào từ một hướng khác. Hãy nhìn vào số lần kỹ thuật này phải ra quyết định đúng. Chấm xanh ở đây là một hệ thống trợ giúp người lái. Hoá ra là những tài xế con người sơ xuất dẫn đến tai nạn theo tỷ lệ khoảng một lần trên mỗi 100,000 dặm ở nước Mỹ. Ngược lại, hệ thống tự động lái ra quyết định điểu khiển xe khoảng 10 lần một giây, vậy thì tính theo độ lớn tương quan, là chừng 1000 quyết định một dặm. Nếu bạn so sánh khoảng cách giữa hai điểm, chênh nhau trăm triệu lần, phải không? Số mười cùng 7 số không. Việc này giống như so sánh tốc độ chạy bộ với tốc độ ánh sáng. Tôi có cố luyện chạy cỡ nào cũng không bao giờ bắt kịp. Một khoảng cách khá lớn.
And then finally, there's how the system can handle uncertainty. So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be. I can't tell, nor can any of our algorithms, but in the case of a driver assistance system, that means it can't take action, because again, if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable. Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say, I don't know what they're about to do, slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
Điểm cuối cùng là, hệ thống này có thể xử lý sự không chắc chắn. Người bộ hành ở đây có thể bước xuống đường, có thể không. Tôi không biết, cũng không thuật toán nào biết. Trong trường hợp hệ thống trợ giúp người lái xe, nếu không biết rõ nó không thể ra hành động, vì nếu nó đạp thắng bất ngờ, điều đó hoàn toàn không chấp nhận được. Trong khi hệ thống tự động lái có thể nhìn người bộ hành đó và nghĩ, Tôi không biết họ sắp làm gì, nên tôi sẽ chạy chậm lại, nhìn kỹ hơn, rồi sau đó mới phản ứng cho chính xác.
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be. So that's enough about the differences between the two. Let's spend some time talking about how the car sees the world.
Vì vậy nó có thể an toàn hơn hệ thống trợ giúp người lái nhiều Bàn về sự khác biệt giữa hai hệ thống thế là đủ rồi. Chúng ta hãy nói về cách chiếc xe nhìn thế giới như thế nào.
So this is our vehicle. It starts by understanding where it is in the world, by taking a map and its sensor data and aligning the two, and then we layer on top of that what it sees in the moment. So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road, and the red thing on the side over there is a cyclist, and up in the distance, if you look really closely, you can see some cones. Then we know where the car is in the moment, but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen. So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change because the road in front of it is closed, so it needs to get out of the way. Knowing that one pickup truck is great, but we really need to know what everybody's thinking, so it becomes quite a complicated problem. And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment, so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up. And then that all turns into just following a path: turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas. It's really just two numbers at the end of the day. So how hard can it really be?
Đây là chiếc xe của chúng ta Nó bắt đầu bằng việc hiểu vị trí nó ở đâu trên thế giới, bằng cách kết hợp chụp bản đồ và cảm ứng dữ liệu và rồi chồng thêm lên đó những gì nó đang nhìn thấy. Ở đây, tất cả những hộp màu tím là những chiếc xe khác trên đường, và thứ màu đỏ ở bên hông đây là một người chạy xe đạp, và đằng xa kia, nếu bạn nhìn thật gần, bạn có thể thấy hình nón giao thông. Thế là chúng ta biết chiếc xe đang ở đâu lúc này rồi, nhưng chúng ta phải làm tốt hơn thế: chúng ta phải phán đoán điều gì sắp xảy ra. Chiếc xe tải phía trên bên phải sắp đổi sang làn đường trái bởi vì đường phía trước bị cấm, nên nó cần thoát ra. Nhận biết được là chiếc xe tải khá to, ta còn phải biết điều mọi phương tiện tham gia giao thông đang nghĩ nữa, nên nó thành ra vấn đề khá phức tạp. Và nhờ vậy, chúng ta tính toán được chiếc xe nên xử lý lúc đó thế nào, quỹ đạo nào nó nên theo, nó nên chậm lại hay tăng tốc. và rồi tất cả thông tin đó quay lại theo một đường: quay tay lái trái hay phải, đạp ga hay thắng. Quyết định cuối cùng chỉ gồm 2 yếu đó đó. Vây việc tính toán đó thật sự khó cỡ nào?
Back when we started in 2009, this is what our system looked like. So you can see our car in the middle and the other boxes on the road, driving down the highway. The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are. It's really a geometric understanding of the world. Once we started driving on neighborhood and city streets, the problem becomes a whole new level of difficulty. You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us, going every which way, the traffic lights, crosswalks. It's an incredibly complicated problem by comparison. And then once you have that problem solved, the vehicle has to be able to deal with construction. So here are the cones on the left forcing it to drive to the right, but not just construction in isolation, of course. It has to deal with other people moving through that construction zone as well. And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there and the car has to understand that that flashing light on the top of the car means that it's not just a car, it's actually a police officer. Similarly, the orange box on the side here, it's a school bus, and we have to treat that differently as well.
Trở lại lúc chúng tôi bắt đầu năm 2009 đây là những gì hệ thống chúng tôi có. Bạn có thể thấy xe chúng tôi ở giữa và những cái hộp ở trên đường, đang lái trên xa lộ. Xe cần phải hiểu nơi nó đang ở và gần như những xe khác đang ở đâu. Nó như là thế giới dưới con mắt hình học. Một khi chúng tôi bắt đầu lái xe xung quanh và trên đường phố, vấn đề nâng lên mức độ khó khăn mới. Bạn thấy người bộ hành băng qua trước mặt, xe băng qua trước mặt chúng tôi di chuyển nhiều chiều, đèn giao thông, băng qua đường. Đó là một vấn đề cực kỳ phức tạp nếu so đem ra suy ngẫm. Nhưng một khi bạn giải quyết được vấn đề đó, chiếc xe phải có thể chạy trên những khu đang xây dựng. Có nhiều hình nón giao thông ở trái buộc xe phải chạy bên phải, nhưng không chỉ nơi xây dựng riêng lẻ, dĩ nhiên. Xe phải đối diện với người qua lại trong khu vực xây dựng nữa. Dĩ nhiên, nếu ai đó vi phạm luật, cảnh sát ở đó ngay. và xe phải hiểu cái đèn nhấp nháy trên nóc chiếc xe có nghĩa là nó không chỉ là một cái xe, nó thật sự là một cảnh sát viên. Tương tự vậy, hộp màu cam bên mặt kia ở đây, là xe rước học sinh, và chúng ta phải xử lý một cách khác.
When we're out on the road, other people have expectations: So, when a cyclist puts up their arm, it means they're expecting the car to yield to them and make room for them to make a lane change. And when a police officer stood in the road, our vehicle should understand that this means stop, and when they signal to go, we should continue.
Khi chúng ta ra ngoài đường, những người khác mong mỏi: Khi một người lái xe giơ cánh tay lên, có nghĩa là họ xin chiếc xe nhường cho họ và giữ khoảng cách với họ để họ đổi làn đường chạy. Khi một cảnh sát viên đứng giữa đường, chiếc xe của chúng ta nên hiểu điều đó có nghĩa là dừng lại, khi cảnh sát ra hiệu cho đi, chúng ta có thể đi được.
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles. The first, most crude model of this is when one vehicle sees a construction zone, having another know about it so it can be in the correct lane to avoid some of the difficulty. But we actually have a much deeper understanding of this. We could take all of the data that the cars have seen over time, the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists, and vehicles that have been out there and understand what they look like and use that to infer what other vehicles should look like and other pedestrians should look like. And then, even more importantly, we could take from that a model of how we expect them to move through the world. So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us. Here the blue box is a cyclist and we anticipate that they're going to nudge out and around the car to the right. Here there's a cyclist coming down the road and we know they're going to continue to drive down the shape of the road. Here somebody makes a right turn, and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us, and we can anticipate that behavior and respond safely.
Bây giờ cách chúng ta đạt được điều này là chia sẻ thông tin giữa các xe với nhau. Mẫu đầu tiên thô sơ nhất của xe này là khi một chiếc xe thấy khu vực xây dựng. thông báo cho xe khác biết để nó có thể đi đúng làn chạy tránh nhiều khó khăn. Chúng tôi thật sự có sự hiểu biết thật sâu về vấn đề này. Ta có thể thu thập dữ liệu những xe đều thấy qua thời gian dài, dữ liệu về hàng trăm ngàn người đi bộ, chạy xe, và xe cộ đã từng đi ngang để hiểu kiểu hành vi của chúng và dùng nó để nhận biết những xe cộ khác trông như thế nào và những người đi bộ trông như thế nào. và rồi thậm chí quang trọng hơn nữa chúng ta thu thập một mẫu về cách ta dự đoán mọi thứ di chuyển trên thế giới này. Hộp màu vàng là người bộ hành băng qua trước mặt. Hộp xanh này là người chạy xe đạp, ta dự đoán họ sẽ lách qua xe ô tô và vòng sang bên phải. Đây là một người chạy xe đạp sắp xuống đường và chúng ta biết họ sẽ tiếp tục chạy men theo hình đường Ở đây có người quẹo phải, Và lúc này, có người sắp quay đầu xe trước mặt chúng ta, chúng ta có thể đoán hành vi và phản ứng đúng đắn.
Now, that's all well and good for things that we've seen, but of course, you encounter lots of things that you haven't seen in the world before. And so just a couple of months ago, our vehicles were driving through Mountain View, and this is what we encountered. This is a woman in an electric wheelchair chasing a duck in circles on the road. (Laughter) Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook that tells you how to deal with that, but our vehicles were able to encounter that, slow down, and drive safely. Now, we don't have to deal with just ducks. Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that. Here we're dealing with a cyclist that you would never expect to see anywhere other than Mountain View. And of course, we have to deal with drivers, even the very small ones. Watch to the right as someone jumps out of this truck at us. And now, watch the left as the car with the green box decides he needs to make a right turn at the last possible moment. Here, as we make a lane change, the car to our left decides it wants to as well. And here, we watch a car blow through a red light and yield to it. And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well. And of course, the vehicle responds safely. And of course, we have people who do I don't know what sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars. You have to ask, "What are you thinking?" (Laughter)
Mọi chuyện đều tốt đẹp cả, nhưng dĩ nhiên, bạn đối mặt với nhiều thứ trước giờ bạn chưa từng thấy. Chỉ cách đây hai tháng, xe của chúng tôi chạy qua khu Mountain View, và đây là những gì chúng tôi gặp. Đây là một phụ nữ trên chiếc xe lăn điện đang rượt một con vịt chạy vòng tròn trên đường (TIếng cười) Thành ra không có chỗ nào trong cẩm nang của DMV chỉ cách xử lý tình huống đó, nhưng xe của chúng tôi có thể làm được điều đó, chậm lại, và lái một cách an toàn. Chúng ta ngày nay không phải đối mặt với vịt. Nhìn con chim này bay ngang qua chúng ta. Chiếc xe phản ứng lại điều đó. Đây là đối mặt với người chạy xe đạp mà bạn sẽ không bao giờ nghĩ là thấy ở nơi khác ngoài Mountain View. Dĩ nhiên, phải đối mặt với người tài xế, thậm chí với những người rất là nhỏ. Người nào đó bên phải nhảy ra khỏi chiếc xe tải này hướng về chúng tôi. Bây giờ xem bên trái khi chiếc xe với cái hộp xanh lá quyết định anh ta cần quẹo phải cực gấp. Đây, khi chúng tôi đổi làn xe, chiếc xe bên trái quyết định cũng làm giống vậy. Đây, chúng tôi thấy một chiếc xe vượt đèn đỏ và phải nhường cho nó. Tương tự, ở đây, một người lái xe đạp cũng chạy vượt đèn đó. Dĩ nhiên, chiếc xe phản ứng một cách an toàn. Và dĩ nhiên, chúng tôi có những người mà tôi không biết đôi khi trên đường, như anh chàng này dừng lại làm gì đó giữa hai chiếc xe tự lái. Bạn phải hỏi, "Bạn đang nghĩ gì vậy?" (Tiếng cười)
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there, so I'm going to break one of these down pretty quickly. So what we're looking at is the scene with the cyclist again, and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet, but the car can: it's that little blue box up there, and that comes from the laser data. And that's not actually really easy to understand, so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it, and if you're really good at looking at laser data, you can see a few dots on the curve there, right there, and that blue box is that cyclist. Now as our light is red, the cyclist's light has turned yellow already, and if you squint, you can see that in the imagery. But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection. Our light has now turned green, his is solidly red, and we now anticipate that this bike is going to come all the way across. Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention. They started to pull forward, and fortunately for everyone, this cyclists reacts, avoids, and makes it through the intersection. And off we go.
Tôi đang gắng cho bạn xem càng nhiều càng tốt, Tôi sẽ trình bày một cách khá nhanh. Cái chúng ta đang thấy lại là cảnh người lái xe đạp, và bạn có thể để ý phía dưới, người xe đạp chưa đi vào tầm nhìn nhưng chiếc xe có nhìn thấy: đó là hộp xanh dương ở trên kia, do thông tin tia laser mang tới nhưng thông tin không thật sự dễ hiểu, nên chúng tôi vặn dữ liệu tia laser đó lên xem kỹ. Nếu bạn thật sự giỏi nhìn dữ liệu tia laser, bạn có thể thấy có vài chấm ở dường cong đây, ngay đây, và cái hộp xanh là người lái xe đạp Khi đèn bật đỏ, thì đèn của người lái xe đạp đã bật vàng rồi, và nếu bạn nheo mắt lại, bạn thấy đèn vàng trong hình chiếu. Nhưng người chạy xe, chúng ta thấy đó, sắp chạy ngang qua giao lộ. Đèn của ta giờ bật xanh, còn đèn của anh đã bật đỏ, và chúng ta dự đoán rằng xe đạp này sắp băng ngang qua. Không may là những người lái xe bên cạnh không chú ý lắm. Họ đã vọt lên, và may cho mọi người, người đi xe đạp này phản ứng, tránh được, và băng qua được giao lộ. Chúng ta trống đường để đi.
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress, and at this point we're pretty convinced this technology is going to come to market. We do three million miles of testing in our simulators every single day, so you can imagine the experience that our vehicles have. We are looking forward to having this technology on the road, and we think the right path is to go through the self-driving rather than driver assistance approach because the urgency is so large. In the time I have given this talk today, 34 people have died on America's roads.
Như bạn thấy đó, chúng tôi đã tạo ra vài tiến bộ đáng khích lệ, và cho tới thời điểm này, chúng tôi chắc chắn công nghệ này sẵn sàng tung ra thị trường. Chúng tôi thử nghiệm ba triệu dặm trên mô hình mỗi ngày, nên bạn có thể hình dung kinh nghiệm dày dặn mà các xe đã tích luỹ Chúng tôi mong mỏi đưa kỹ thuật này lên đường, và chúng tôi nghĩ con đường đúng đắn là để cho xe tự lái hơn là sử dụng trợ giúp người lái bởi vì quá nhiều tình huống khẩn cấp. Lúc tôi đang nói chuyện ở đây, 34 người bị chết trên đường.
How soon can we bring it out? Well, it's hard to say because it's a really complicated problem, but these are my two boys. My oldest son is 11, and that means in four and a half years, he's going to be able to get his driver's license. My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
Bao lâu nữa chúng ta có thể công bố xe tự lái? Vâng, khó mà nói được bởi vì đó là một vấn đề phức tạp, nhưng đây là hai đứa con của tôi. Đứa lớn 11 tuổi, có nghĩa là bốn năm rưỡi nữa, nó sẽ có thể thi bằng lái xe. Nhóm của chúng tôi và tôi hứa rằng chắc chắn điều đó không xảy ra.
Thank you.
Cảm ơn.
(Laughter) (Applause) Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
(Tiếng cười) (Vỗ tay) Chris Anderson: Chris, Tôi có một câu hỏi cho anh.
Chris Urmson: Sure.
Chris Urmson: Được thôi.
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling. On this debate between driver-assisted and fully driverless -- I mean, there's a real debate going on out there right now. So some of the companies, for example, Tesla, are going the driver-assisted route. What you're saying is that that's kind of going to be a dead end because you can't just keep improving that route and get to fully driverless at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe," and climb into the back, and something ugly will happen.
CA: Dĩ nhiên, ý tưởng chiếc xe của anh khá dị thường. Trong buổi tranh luận giữa trợ giúp người lái và hoàn toàn tự lái này-- Ý tôi, là thật sự có sự tranh luận gay gắt đang diễn ra. Nhiều công ty, ví dụ như Tesla, đang dùng sự trợ giúp người lái. Điều anh đang nói nghe như đang đi đến ngõ cụt bởi vì anh không thể chỉ cứ cải thiện theo hướng đó và tạo ra hoàn hoàn tự lái đến thời điểm nào đó, người tài xế sẽ thấy, " Xe có vẻ an toàn," và trèo ra phía sau, rồi điều tồi tệ sẽ xảy ra.
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable. They can save a lot of lives in the interim, but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around, to really get to the end case in safety, to have the opportunity to change our cities and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots, it's the only way to go.
CU: Đúng. Không, Điều đó cực kỳ đúng, ý tôi không phải hệ thống trợ lái không cực kỳ đáng giá. Nó có thể cứu nhiều mạng sống trong khoảng thời gian này, nhưng để thấy được cơ hội đổi đời cho người như Steve đi lại thật sự đến nơi đến nơi chốn an toàn, có dịp thay đổi bộ mặt thành phố của chúng ta, thoát khỏi những ổ gà chúng ta gọi là chỗ đậu xe, thì tự lái hoàn toàn là điều cực kỳ cần thiết.
CA: We will be tracking your progress with huge interest. Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
CA: Chúng tôi sẽ quan tâm theo dõi bước tiến của anh. Cảm ơn rất nhiều, Chris. CU: Cảm ơn anh. (Vỗ tay)