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.
Diciamolo: guidare è pericoloso. È una di quelle cose che non ci piace pensare, ma il fatto che santini e portafortuna riempiano i cruscotti di tutto il mondo dimostra che lo sappiamo benissimo. Gli incidenti automobilistici sono la principale causa di morte nelle persone fra i 16 e i 19 anni negli Stati Uniti -- la principale causa di morte -- e il 75% di questi incidenti non ha niente a che vedere con droghe o alcool.
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.
E allora perché? Nessuno può dirlo con certezza, ma io ricordo il mio primo incidente. Avevo la patente da poco, ero in autostrada e ho visto accendersi gli stop della macchina davanti a me. Ho pensato: "OK, sta rallentando, rallento anch'io." Schiaccio il freno. E invece no, non stava rallentando. Si stava fermando, fermo, inchiodato in mezzo all'autostrada. È passato da 100 km orari... a zero? Ho pestato sul freno. Ho sentito l'ABS che si inseriva ma la macchina non si è fermata, ha continuato ad andare, e sapevo che non si sarebbe fermata l'airbag è esploso, la macchina si è distrutta, e per fortuna non si è fatto male nessuno. Ma io non avevo idea che quella macchina si stesse fermando, e penso che potremmo migliorare molto le cose. Potremmo trasformare l'esperienza della guida facendo parlare le macchine fra loro.
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.
Pensate un attimo a cosa vuol dire oggi guidare. Salite in macchina. Chiudete la portiera. Siete in una bolla di vetro. Non avete un contatto diretto con il mondo circostante. Siete in questa specie di prolungamento del corpo. E avete il compito di districarvi lungo strade semi-conosciute, fra altri giganti di metallo, a velocità disumana. Giusto? E solo affidandovi a un paio di occhi. OK, non avete altro, occhi che non sono stati fatti per questo, ma poi vi chiedono di fare cose tipo, cambiare corsia, cos'è la prima cosa che dovete fare? Togliere gli occhi dalla strada. Esatto. Smettere di guardare dove guardavate, girarvi, controllare il punto cieco, e continuare a guidare senza guardare dove state andando. Voi e chiunque altro. Questo è il modo sicuro di guidare. Perché facciamo così? Perché dobbiamo, dobbiamo scegliere: guardo di qua o di là? Cos'è più importante? E di solito ce la caviamo alla grande scegliendo ogni volta a cosa fare attenzione lungo la strada. Ma a volte qualcosa ci sfugge. A volte percepiamo qualcosa di sbagliato o troppo tardi. In moltissimi incidenti, il guidatore dice: "non l'ho visto arrivare." E io ci credo. Davvero. Non possiamo vedere tutto.
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.
Ma ora esiste la tecnologia che può aiutarci a migliorare le cose. In futuro, con le macchine che si scambiano informazioni, riusciremo a vedere non solo tre macchine avanti e tre macchine dietro, a destra e a sinistra, contemporaneamente, come una visione dall'alto, ma anche dentro le automobili. Saremo in grado di vedere la velocità della macchina che ci precede per vedere a quanto va o se si sta fermando. Se sta per fermarsi, lo saprò.
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.
E con la computazione, gli algoritmi e i modelli predittivi, saremo in grado di prevedere il futuro. Forse pensate che sia impossibile. Come si fa a predire il futuro? È veramente difficile. Invece no. Con le automobili si può. Le auto sono oggetti tridimensionali con una determinata posizione e velocità. Viaggiano sulle strade. Spesso su rotte prestabilite. Non è affatto difficile fare previsioni ragionevoli su dove si troverà un'auto nell'immediato futuro. Anche se, quando siete in auto e un motociclista arriva -- vuuuum! - e vi taglia la strada a 200 all'ora lo so che avrete l'impressione che sia "spuntato dal nulla". Ma è probabile che lui fosse già per strada da mezz'ora. (Risate) Giusto? Voglio dire, qualcuno l'avrà visto. 10, 20, 30 km prima, qualcuno avrà visto quel tizio, e appena un'auto lo vede e lo mette sulla mappa, lui è sulla mappa... posizione, velocità, è verosimile che continuerà ad andare a 200 km/h. Lo saprete, perché la vostra auto lo saprà, perché l'altra auto le avrà sussurrato all'orecchio una cosa come: "a proposito, fra cinque minuti, motociclista: attenzione." Si possono fare previsioni ragionevoli sul comportamento delle auto. Insomma, sono oggetti newtoniani. Ed è una cosa molto carina.
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.
Quindi, come facciamo? Si può cominciare con qualcosa di semplice come condividere dati sulla posizione fra auto, semplicemente attraverso il GPS. Se ho un'auto con GPS e telecamera ho un'idea abbastanza precisa di dove sono e a che velocità sto andando. Con la visione computerizzata, posso prevedere più o meno dove sono le auto intorno a me e dove stanno andando. E lo stesso vale per gli altri. Avranno un'idea precisa di dove sono, e un'idea approssimativa di dove sono le altre auto. Cosa succede se due auto si scambiano dati, se parlano fra loro? Vi dico io cosa succede esattamente. Entrambi i modelli migliorano. Vantaggi per tutti. Il Professor Bob Wang e il suo team hanno fatto simulazioni computerizzate di cosa succede quando si combinano stime sfumate, anche con poco traffico, se le auto scambiano solo i dati GPS, e abbiamo trasportato questa ricerca fuori dalla simulazione computerizzata in banchi di prova robotizzati che hanno gli stessi sensori presenti nei sistemi delle auto come: telecamere stereo, GPS, sensori laser bidimensionali usati per la retromarcia. Abbiamo collegato anche una discreta ricetrasmittente a corto raggio e i robot parlano fra loro. Quando questi robot si avvicinano, registrano l'esatta posizione reciproca, così possono evitarsi.
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.
Stiamo aggiungendo sempre più robot all'insieme e sono sorti alcuni problemi. Uno di questi è che quando ci sono troppe conversazioni, è difficile elaborare tutti i pacchetti, quindi è necessario dare delle priorità, ed ecco che ci viene in aiuto il modello predittivo. Se tutte le auto-robot stanno seguendo le traiettorie previste, non si dedica troppa attenzione a questi pacchetti. Si dà la priorità a chi mostra una piccola anomalia. Lui potrebbe costituire un problema. E si può prevedere la nuova traiettoria. Quindi, non solo saprete che sta deviando, ma anche come. E saprete quali autisti avvisare di spostarsi.
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.
E ci siamo chiesti: qual è il modo migliore per avvisare gli altri? In che modo le auto possono sussurrare: "ti devi spostare"? Beh, dipende da due cose: primo, l'abilità dell'auto, secondo, l'abilità del guidatore. Se uno ha un'auto eccezionale, ma è al telefono o, magari, sta facendo altro è probabile che non sia nelle migliori condizioni per reagire in caso di emergenza. Quindi abbiamo avviato un altro filone di ricerca facendo modelli di condizioni di guida. Ora, usando tre telecamere in serie, possiamo capire se il guidatore ha lo sguardo sulla strada, altrove, abbassato, se è al telefono, se sta prendendo un caffè. Possiamo prevedere l'incidente e anche chi, quali auto, sono nel punto migliore per spostarsi in modo da calcolare il percorso più sicuro per tutti. Fondamentalmente, queste tecnologie esistono già.
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.
Credo che l'ostacolo maggiore sia la nostra disponibilità a condividere informazioni. Penso che sia un concetto inquietante, l'idea che le auto ci osservino, parlino di noi ad altre auto, che guidiamo immersi in un mare di gossip. Ma penso che si possa fare anche salvaguardando la privacy proprio come adesso, che se guardo la tua auto da fuori, in realtà non so nulla di te. Se guardo la tua targa, in realtà non so chi sei. Credo che le nostre auto possano parlare di noi alle nostre spalle.
(Laughter)
(Risate)
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.
E credo che sarebbe una gran cosa. Pensate un attimo se davvero non vorreste che l'adolescente distratto dietro di voi sappia che state frenando, che vi state fermando. Se siamo disponibili a scambiarci informazioni, facciamo del bene a tutti.
So let your car gossip about you. It's going to make the roads a lot safer.
Permettiamo alle nostre auto di "spettegolare" su di noi. Le strade saranno molto più sicure.
Thank you.
Grazie.
(Applause)
(Applausi)