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.
Hãy đối mặt với sự thật là: Việc lái xe vô cùng nguy hiểm. Dù ta không muốn nghĩ tới đi nữa, những biểu tượng tôn giáo hay các lá bùa may treo trong buồng lái khắp nơi trên thế giới cũng đủ cho ta biết lái xe nguy hiểm cỡ nào. Tai nạn xe cộ là nguyên nhân gây tử vong số một ở độ tuổi 16 tới 19 trên nước Mỹ. nguyên nhân số một -- và 75 phần trăm số tai nạn này không liên quan gì tới ma tuý hay rượu cồn.
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.
Vậy là sao? Không ai nói chắc được, nhưng tôi còn nhớ tai nạn đầu tiên của mình. Hồi tôi còn là tay lái non trên đại lộ, tôi thấy chiếc xe đằng trước đã bật đèn phanh. Tôi mới "Rồi, ông này đang hạ tốc độ, mình cũng hạ theo luôn." Tôi đạp phanh. Nhưng mà tay này đâu có đi chậm lại. Ổng đứng sựng lại trên đường đại lộ, dừng giữa đường luôn. Từ 65 nhảy xuống 0? Tôi đạp phịch cái phanh. Tôi thấy phanh chống khoá hoạt động, mà xe thì vẫn chạy không có dấu hiệu dừng, tôi cũng biết vậy và bong bóng xổ ra, xe đi tong, nhưng may thay, không ai bị gì. Tôi không hề biết chiếc xe phía trước đang dừng lại, tôi nghĩ ta có thể làm tốt hơn vậy. Tôi nghĩ ta có thể biến đổi hoạt động lái xe lên một tầm mới khi ta để cho xe nói chuyện với nhau.
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.
Nếu bạn nghĩ một chút về cách ta lái xe trong hiện tại. Bước vô xe. Đóng cửa lại. Ta ở trong lòng một bong bóng. Không có khái niệm gì về thế giới bên ngoài. Ta ở trong một cơ thể được kéo dài ra. Ta phải định vị xe đi qua phần đường khuất không thấy hết đi giữa dòng dài những khối thép khổng lồ, ở tốc độ siêu nhân. OK? Và ta chỉ có hai đôi mắt dẫn đường cho đi. Vậy thôi, chỉ có nhiêu đó, mắt - không thiết kế cho việc này, đã vậy ta còn phải làm những thứ như, ví dụ nếu muốn chuyển làn đường, ta phải làm gì nhỉ? Phải rời mắt ra khỏi con đường. Đúng vậy. Rời mắt đi khỏi con đường trước mặt, quẹo, kiểm tra điểm mù, rồi lái xuống đường mà không cần nhìn. Không phải mình bạn mà ai cũng vậy. Lái như vậy mới an toàn. Vì sao vậy? Vì ta bắt buộc phải làm vậy, ta phải quyết định nên nhìn chỗ này hay chỗ nọ? Cái gì quan trọng hơn? Thường thì ta làm tốt ghê lắm chọn lựa những thứ ta phải lưu tâm trên đường. Nhưng thi thoảng ta để lỡ cái gì đó. Thi thoảng ta linh cảm có gì không ổn, hay là quá trễ rồi. Trong vô vàn tai nạn, tài xế sẽ nói, "Tôi không ngờ." Tôi tin, rất tin. Ta chỉ đủ sức quan sát chừng đó thôi.
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.
Nhưng công nghệ hiện tại có thể hỗ trợ ta cải thiện tình hình. Trong tương lai, xe hơi sẽ tự trao đổi dữ liệu ta không những thấy được ba chiếc xe phía trước hay ba xe đằng sau, bên phải bên trái, cùng một lúc, với tầm nhìn của chim, ta có thể nhìn thấu mấy chiếc xe đó, Ta thấy luôn vận tốc của xe đi trước, để coi người ta đi nhanh chậm cỡ nào hay có dừng lại không. Nếu họ chuẩn bị về 0, tôi biết liền.
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.
Rồi với ước tính và thuật toán và những mô hình phỏng đoán, ta có thể thấy trước tương lai. Các bạn có thể nghĩ đó là chuyện không tưởng. Làm sao mà thấy trước tương lai? Khó hơn lên trời. Không khó đâu. Với xe hơi thì việc này là khả dĩ. Xe hơi là vật có ba chiều có vị trí và vận tốc cố định. Chúng đi trên đường. Thường là những đường đã được thảo trước. Đưa ra những dự đoán hợp lý thì cũng không quá khó đâu đoán xe sẽ đi tới đâu. Ngay cả khi bạn ở trong xe rồi mấy tay xe mô tô lò mò tới - 85 dặm một giờ, xé đường -- Tôi biết các bạn gặp mấy vụ này rồi -- tay kia không phải từ trên trời rơi xuống Tay đó đã ở trên đường cả nửa tiếng. (Cười) Đúng không? Ý tôi là người ta thấy anh ta rồi. 10, 20, 30 dặm, sẽ có người thấy anh ta, và ngay lúc có xe nào đó thấy ảnh và đưa xe ảnh lên bản đồ, trên bản đồ -- vị trí, vận tốc, ước tính đang chạy 85 dặm một giờ. Bạn biết những điều đó vì xe của bạn sẽ biết, do mấy xe khác to nhỏ vô tai nó, kiểu như, "Nhân tiện, 5 phút nữa, xe mô tô, coi chừng đó." Bạn sẽ đưa ra những dự đoán hợp lý về cách xe cộ cư xử. Ý tôi là, xe cộ là những vật mang tính Newton. Nên rất dễ thương.
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.
Vậy làm sao mà ta tới được đây? Ta có thể bắt đầu đơn giản là chia sẻ dữ liệu giữa các xe, chỉ chia sẻ GPS. Nếu tôi có GPS và camera trong xe, tôi sẽ biết chính xác vị trí của mình và cả tốc độ hiện tại nữa. Nhờ tầm nhìn của máy tính, tôi có thể ước đoán vị trí của những xe xung quanh và biết chúng chuẩn bị đi đâu. Mấy xe khác cũng vậy. Họ cũng biết chính xác vị trí của họ, và biết sơ sơ ví trí của xe khác. Sẽ như thế nào nếu hai xe chia sẻ dữ liệu nếu chúng trò chuyện với nhau? Tôi sẽ giải thích đây. Cả hai mẫu xe được cải tiến. Ai cũng có lợi. Giáo sư Bob Wang và nhóm của mình đã làm giả nghiệm trên máy tính về khi những ước tính mơ hồ kết hợp lại, ngay cả khi ít xe, khi xe chỉ chia sẻ dữ liệu GPS, và chúng tôi đưa nghiên cứu này ra khỏi máy tính vào trong những xe robot có cảm ứng như trên xe, nhưng bây giờ gắn vào robot: camera ba chiều, GPS, và những máy dò tia laser phổ biến trên các hệ thống hỗ trợ. Chúng tôi cũng gắn vào robot những radio tầm ngắn để robot nói chuyện với nhau. Khi những robot này thấy nhau, chúng lần ra được vị trí của nhau rất chính xác, và có thể tránh nhau.
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.
Rồi chúng ta cũng thêm nhiều robot vào, và gặp một số vấn đề. Một trong số đó là khi có mấy xe nhiều chuyện rất khó để xử lý các dữ kiện, nên bạn cần ưu tiên và lúc đó sẽ có các mẫu dự đoán cho bạn. Nếu các robot đều chú mục vào những quỹ đạo theo dự đoán, ta không cần tập trung vào những dữ liệu đó. Chỉ việc ưu tiên một xe có vẻ như đang đi chệch hướng. Xe đó có thể gây rắc rối. Và bạn có thể dự đoán quỹ đạo mới. Không những biết được xe kia đi chệch, mà còn biết đi chệch ra làm sao. Và biết phải bảo xe nào đi ra khỏi đường.
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.
Và chúng tôi muốn - làm sao để cảnh giác mọi người? Làm sao để mấy xe này nói nhỏ. "Anh làm ơn đi tránh đường với?" Còn tuỳ thuộc hai điều: 1, khả năng của xe, 2, khả năng của tài xế. Nếu một người có môt chiếc xe xịn, mà lại đang cà kê điện thoại, kiểu như, làm gì đó, thì họ khó lòng phản ứng tốt trong tính huống nguy cấp. Chúng tôi làm một nghiên cứu khác trên các mẫu hình tài xế, Lần này, dùng một loạt camera, chúng tôi có thể phát hiện nếu tài xế đang nhìn thẳng, không nhìn, nhìn xuống, đang nói chuyện điện thoại, hay đang uống cà phê. Ta có thể dự đoán tai nạn dự đoán ai, xe nào, đang ở vị trí thuận tiện nhất để dạt ra để mà tính toán được tuyến đường an toàn nhất cho mọi người. Căn bản thì những công nghệ này đang hiện hữu.
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.
Tôi nghĩ vấn đề lớn nhất của ta bây giờ là liệu ta có sẵn lòng chia sẻ dữ liệu không. Tôi nghĩ đây là một khái niệm tế nhị, khi xe cộ có thể theo dõi ta, buôn chuyện với xe khác về chúng ta, rồi ta sẽ đi trên con đường rặt những chuyện phiếm. Nhưng tôi tin ta sẽ có cách bảo vệ sự riêng tư cho mình, như bây giờ, khi tôi nhìn xe bạn từ bên ngoài, tôi cũng không biết mấy lắm về bạn. Khi tôi nhìn biển số xe bạn, tôi không biết bạn là ai. Tôi tin rằng xe cộ sẽ bàn tán về chủ chúng sau lưng chúng ta.
(Laughter)
(Cười)
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.
Và tôi nghĩ như vậy thì thật hay. Hãy nghĩ một chút nếu bạn không muốn một cậu nhỏ lơ đãng chạy sau biết rằng bạn đang phanh, rằng bạn sắp tới đường cùng. Chỉ thông qua việc chia sẻ dữ liệu, ta có thể làm được điều tốt nhất cho mọi người.
So let your car gossip about you. It's going to make the roads a lot safer.
Cho nên hãy cứ để mặc xe cộ buôn chuyện. Chúng sẽ làm cho đường xá an toàn lên nhiều.
Thank you.
Cám ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)