Machen wir uns nichts vor: Autofahren ist gefährlich. Wir verdrängen das gerne, aber die Tatsache, dass man religiöse Talismane und andere Glücksbringer auf den Armaturenbrettern in aller Welt findet, lässt erkennen, dass wir wissen, dass es wirklich so ist. Autounfälle sind in den USA die Haupttodesursache junger Menschen im Alter zwischen 16 und 19 – Haupttodesursache – und 75 % dieser Unfälle haben nicht das Geringste mit Drogen oder Alkohol zu tun.
Let's face it: Driving is dangerous. It's one of the things that we don't like to think about, but the fact that religious icons and good luck charms show up on dashboards around the world betrays the fact that we know this to be true. Car accidents are the leading cause of death in people ages 16 to 19 in the United States -- leading cause of death -- and 75 percent of these accidents have nothing to do with drugs or alcohol.
Was passiert da? Niemand weiß es genau, aber ich erinnere mich noch an meinen ersten Unfall. Ich war jung. Ich fuhr auf der Autobahn, als das Auto vor mir plötzlich bremste. Ich so: »Oh – wenn der bremst, brems ich auch mal.« Ich tret auf die Bremse. Aber der Typ will gar nicht langsamer fahren. Er will anhalten, Vollbremsung auf dem Highway. Von über 100 auf... Null? Ich steig in die Eisen. Ich spüre das ABS und wie das Auto trotzdem weiter fährt und immer noch nicht anhält, und ich weiß, dass es nicht anhalten wird. Der Airbag wird ausgelöst – das Auto ist ein Totalschaden aber zum Glück wurde niemand dabei verletzt. Ich hatte keine Ahnung, dass das Auto vor mir anhalten würde. Ich glaube, da können wir einiges verbessern. Ich glaube, wir können das Autofahren verändern, wenn wir unsere Autos miteinander reden lassen.
So what happens? No one can say for sure, but I remember my first accident. I was a young driver out on the highway, and the car in front of me, I saw the brake lights go on. I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down, I'll slow down too." I step on the brake. But no, this guy isn't slowing down. This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway. It was just going 65 -- to zero? I slammed on the brakes. I felt the ABS kick in, and the car is still going, and it's not going to stop, and I know it's not going to stop, and the air bag deploys, the car is totaled, and fortunately, no one was hurt. But I had no idea that car was stopping, and I think we can do a lot better than that. I think we can transform the driving experience by letting our cars talk to each other.
Stellen Sie sich nur einmal kurz vor, wie Autofahren heute ist. Einsteigen. Tür zu. Man sitzt in einer gläsernen Blase. Man erfährt die Außenwelt nicht mehr direkt. Man befindet sich in einem erweiterten Körper. Man soll in dieser Blechbüchse übermenschlich schnell bei eingeschränkter Sicht zwischen anderen Blechmonstern umherfahren. Man hat nur die eigenen Augen, um da durch zu kommen. Das ist alles, was man hat, nur die Augen, die gar nicht dafür gemacht sind. Will man dann die Spur wechseln, soll man was als erstes tun? Richtig. »Nimm die Augen von der Straße. Schau nicht mehr, wohin du fährst. Dreh dich um. Überprüfe den toten Winkel, und fahr auf der Straße, ohne zu schauen, wohin.« Alle wissen: Das ist die sichere Art zu fahren. Warum machen wir so etwas? Wir müssen entscheiden: Wo schau ich hin? Was ist wichtiger? Normalerweise sind wir sehr gut darin, das auszuwählen, was unsere Aufmerksamkeit erfordert, aber manchmal – verpassen wir doch etwas. Manchmal schätzen wir etwas falsch oder zu spät ein. Sehr häufig sagt der Fahrer hinterher: »Ich hab das nicht kommen gesehen.« Ich glaube ihm. Ich glaube das auch. Wir können nicht auf alles aufpassen.
I just want you to think a little bit about what the experience of driving is like now. Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble. You can't really directly sense the world around you. You're in this extended body. You're tasked with navigating it down partially-seen roadways, in and amongst other metal giants, at super-human speeds. Okay? And all you have to guide you are your two eyes. Okay, so that's all you have, eyes that weren't really designed for this task, but then people ask you to do things like, you want to make a lane change, what's the first thing they ask you do? Take your eyes off the road. That's right. Stop looking where you're going, turn, check your blind spot, and drive down the road without looking where you're going. You and everyone else. This is the safe way to drive. Why do we do this? Because we have to, we have to make a choice, do I look here or do I look here? What's more important? And usually we do a fantastic job picking and choosing what we attend to on the road. But occasionally we miss something. Occasionally we sense something wrong or too late. In countless accidents, the driver says, "I didn't see it coming." And I believe that. I believe that. We can only watch so much.
Die Technologie, die uns helfen kann, das zu verbessern, gibt es schon. In Zukunft tauschen Autos Daten miteinander aus, und dann werden wir nicht mehr nur drei Autos voraus, und drei hinten, rechts und links, alles gleichzeitig und aus der Vogelperspektive sehen können, sondern sogar in diese Autos hinein. Wir sehen die Geschwindigkeit des Autos vor uns, wie schnell es fährt oder bremst. Wenn der Typ eine Vollbremsung macht, sehe ich das früh genug.
But the technology exists now that can help us improve that. In the future, with cars exchanging data with each other, we will be able to see not just three cars ahead and three cars behind, to the right and left, all at the same time, bird's eye view, we will actually be able to see into those cars. We will be able to see the velocity of the car in front of us, to see how fast that guy's going or stopping. If that guy's going down to zero, I'll know.
Mit Rechenleistung, Algorithmen und Vorhersagemodellen werden wir die Zukunft vorhersagen können. Man mag denken: »Unmöglich! Wie kann man das vorhersagen? Echt schwierig.« Nein, gar nicht. Bei Autos ist es nicht unmöglich. Autos sind dreidimensionale Objekte mit gegebener Position und Geschwindigkeit. Sie fahren auf Straßen. Oft fahren sie vorher bekannte Routen. Es ist wirklich nicht so schwer, vernünftig vorherzusagen, wohin ein Auto als nächstes hinfährt. Selbst wenn man im Auto sitzt und ein Motorrad kommt – WUSCH – mit 140 Sachen von hinten an – das haben wir ja alle schon erlebt – kommt der nicht ›aus dem Nichts‹. Der ist bestimmt schon eine halbe Stunde so unterwegs. (Lachen) Ich meine damit, dass er schon gesehen wurde. Den hat vor 20, 30 km schon jemand gesehen, und ab da kann man ihn auf der Karte verfolgen, ›wo‹ und ›wie schnell‹ er ist, und davon ausgehen, dass er mit 140 weiter brettert. Man weiß das, weil das Auto es weiß, weil ein anderes Auto ihm geflüstert hat: »Ach ja: fünf Minuten, Motorrad, pass bloß auf!« Man kann das Verhalten von Autos vorhersagen, wie bei jedem Newton'schen Objekt. Das ist das Schöne an ihnen.
And with computation and algorithms and predictive models, we will be able to see the future. You may think that's impossible. How can you predict the future? That's really hard. Actually, no. With cars, it's not impossible. Cars are three-dimensional objects that have a fixed position and velocity. They travel down roads. Often they travel on pre-published routes. It's really not that hard to make reasonable predictions about where a car's going to be in the near future. Even if, when you're in your car and some motorcyclist comes -- bshoom! -- 85 miles an hour down, lane-splitting -- I know you've had this experience -- that guy didn't "just come out of nowhere." That guy's been on the road probably for the last half hour. (Laughter) Right? I mean, somebody's seen him. Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy, and as soon as one car sees that guy and puts him on the map, he's on the map -- position, velocity, good estimate he'll continue going 85 miles an hour. You'll know, because your car will know, because that other car will have whispered something in his ear, like, "By the way, five minutes, motorcyclist, watch out." You can make reasonable predictions about how cars behave. I mean, they're Newtonian objects. That's very nice about them.
Wie kommen wir dahin? Wir könnten mal mit etwas Leichtem anfangen, mit dem Austausch der jeweiligen Positionen, einfach nur Positionsdaten. Mit einem GPS-System und einer Kamera im Auto lässt sich ziemlich genau sagen, wo und wie schnell ich fahre. Rechnergestützt kann ich sagen, wo die Autos um mich rum sind und was sie tun. Die anderen auch. Die wissen auch, wo sie sind, und wo die Autos drumherum sich in etwa befinden. Was passiert, wenn zwei Autos miteinander reden und solche Daten austauschen? Ich kann Ihnen genau sagen, was passiert: die Modelle von beiden werden besser, und alle gewinnen dabei. Professor Bob Wang und sein Team haben simuliert, was passiert, wenn selbst in schwachem Verkehr Autos nur ihre GPS-Positionen austauschen. Wir haben aus der Simulation heraus Robotertests gemacht, bei denen die Roboter die gleichen Sensoren haben, wie sie auch jetzt an den Robotern in Autos zu finden sind: Stereokameras, GPS-System und die Laser-Entfernungsmesser aus den Einparkhilfen. Die Roboter haben Fahrzeug-Fahrzeug- Kommunikation bekommen und sprechen jetzt miteinander. Wenn die Roboter sich annähern, wissen sie genau, wo sie alle sind, und können sich so aus dem Weg gehen.
So how do we get there? We can start with something as simple as sharing our position data between cars, just sharing GPS. If I have a GPS and a camera in my car, I have a pretty precise idea of where I am and how fast I'm going. With computer vision, I can estimate where the cars around me are, sort of, and where they're going. And same with the other cars. They can have a precise idea of where they are, and sort of a vague idea of where the other cars are. What happens if two cars share that data, if they talk to each other? I can tell you exactly what happens. Both models improve. Everybody wins. Professor Bob Wang and his team have done computer simulations of what happens when fuzzy estimates combine, even in light traffic, when cars just share GPS data, and we've moved this research out of the computer simulation and into robot test beds that have the actual sensors that are in cars now on these robots: stereo cameras, GPS, and the two-dimensional laser range finders that are common in backup systems. We also attach a discrete short-range communication radio, and the robots talk to each other. When these robots come at each other, they track each other's position precisely, and they can avoid each other.
Wir haben dann immer mehr Roboter eingebracht und bekamen einige Probleme. Eines ist, dass zuviel Geschwätz nicht verarbeitet werden kann – dann muss man abwägen und da helfen die Vorhersagemodelle. Wenn die Roboterautos auf vorbestimmten Routen bleiben, muss man auf das Geschwätz weniger achten. Man beachtet besonders den, der aus der Reihe tanzt. Der Kerl könnte zum Problem werden. Weil er vorhersagbar geworden ist, weiß man nicht nur, dass er aus der Reihe tanzt, sondern auch wie, und wer den Weg frei machen muss.
We're now adding more and more robots into the mix, and we encountered some problems. One of the problems, when you get too much chatter, it's hard to process all the packets, so you have to prioritize, and that's where the predictive model helps you. If your robot cars are all tracking the predicted trajectories, you don't pay as much attention to those packets. You prioritize the one guy who seems to be going a little off course. That guy could be a problem. And you can predict the new trajectory. So you don't only know that he's going off course, you know how. And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
Wir wollten... Wie warnt man am besten? Wie flüstert ein Auto »Mach den Weg frei!«? Zwei bestimmende Dinge: die Fähigkeiten des Autos und die Fähigkeiten des Fahrers. Selbst in einem tollen Auto reagiert jemand, der gerade telefoniert oder etwas anderes macht, in Notfällen wahrscheinlich nicht richtig. Dafür haben wir die Fahrer gesondert modelliert und untersucht. Mit drei Kameras analysieren wir, ob ein Fahrer nach vorne sieht, weg oder nach unten schaut, telefoniert oder sich einen Kaffee gönnt. Wir können nicht nur den Unfall vorhersagen, sondern auch, welche Autos am besten den Weg frei machen, um so die sicherste Route für alle Beteiligten zu berechnen. Im Wesentlichen existieren diese Technologien schon heute.
And we wanted to do -- how can we best alert everyone? How can these cars whisper, "You need to get out of the way?" Well, it depends on two things: one, the ability of the car, and second the ability of the driver. If one guy has a really great car, but they're on their phone or, you know, doing something, they're not probably in the best position to react in an emergency. So we started a separate line of research doing driver state modeling. And now, using a series of three cameras, we can detect if a driver is looking forward, looking away, looking down, on the phone, or having a cup of coffee. We can predict the accident and we can predict who, which cars, are in the best position to move out of the way to calculate the safest route for everyone. Fundamentally, these technologies exist today.
Das größte Problem bei der ganzen Sache ist die Bereitschaft, unsere Daten offenzulegen. Es ist eine beunruhigende Vorstellung, dass unsere Autos uns beobachten und mit anderen Autos über uns reden, so dass wir wie in einem Meer von Klatsch und Tratsch fahren. Aber ich glaube, dass die Privatsphäre geschützt werden kann. Wenn ich mir Ihr Auto jetzt gerade, in diesem Moment, von außen ansehe, weiß ich nichts über Sie. Ihr Nummernschild sagt nicht viel über Sie aus. Unsere Autos dürfen ruhig hinter unserem Rücken über uns reden.
I think the biggest problem that we face is our own willingness to share our data. I think it's a very disconcerting notion, this idea that our cars will be watching us, talking about us to other cars, that we'll be going down the road in a sea of gossip. But I believe it can be done in a way that protects our privacy, just like right now, when I look at your car from the outside, I don't really know about you. If I look at your license plate number, I don't really know who you are. I believe our cars can talk about us behind our backs.
(Lachen)
(Laughter)
Ich stelle mir das ganz toll vor. Überlegen Sie mal kurz, ob es nicht besser wäre, dem abgelenkten Teenager hinter Ihnen wissen zu lassen, dass Sie gerade zu einer Vollbremsung ansetzen. Durch solch einen Austausch unserer Daten können wir für alle das Beste erreichen.
And I think it's going to be a great thing. I want you to consider for a moment if you really don't want the distracted teenager behind you to know that you're braking, that you're coming to a dead stop. By sharing our data willingly, we can do what's best for everyone.
Sollen unsere Autos ruhig über uns tratschen – die Straße wird dadurch erheblich sicherer.
So let your car gossip about you. It's going to make the roads a lot safer.
Vielen Dank.
Thank you.
(Beifall)
(Applause)