0:00:00.528,0:00:04.477
En 1885, Karl Benz[br]inventó el automóvil.

0:00:04.707,0:00:08.469
Más tarde ese año, lo sacó para la [br]primera prueba de conducción pública,

0:00:08.469,0:00:11.844
para --historia verdadera--[br]estrellarse contra una pared.

0:00:12.184,0:00:14.227
En los últimos 130 años,

0:00:14.227,0:00:18.546
hemos trabajado en torno a esa parte[br]menos fiable del vehículo, el conductor.

0:00:18.546,0:00:20.040
Hemos hecho autos más fuertes.

0:00:20.090,0:00:22.848
Se ha añadido el cinturón de seguridad,[br]las bolsas de aire,

0:00:22.848,0:00:26.719
y en la última década empezamos [br]a hacer autos más inteligentes

0:00:26.719,0:00:29.657
para solucionar ese problema,[br]el conductor.

0:00:29.657,0:00:32.918
Hoy les hablaré un poco de la diferencia

0:00:32.918,0:00:36.726
entre emparchar el problema con [br]sistemas de conducción asistida

0:00:36.726,0:00:39.180
y realmente tener autos [br]plenamente autoconducidos

0:00:39.180,0:00:41.170
y lo que estos pueden [br]hacer por el mundo.

0:00:41.170,0:00:44.165
También les hablaré un poco[br]de nuestro auto

0:00:44.165,0:00:48.164
para que vean cómo ve el mundo,[br]cómo reacciona y qué hace,

0:00:48.164,0:00:51.351
pero primero hablaré un poco[br]sobre el problema.

0:00:51.501,0:00:53.079
Y es un gran problema.

0:00:53.079,0:00:56.388
en la carretera en el mundo mueren [br]1,2 millones de personas al año.

0:00:56.388,0:01:00.172
Solo en EE.UU., mueren [br]33 000 personas al año.

0:01:00.172,0:01:02.200
Para poner eso en perspectiva,

0:01:02.200,0:01:06.997
es como si cayeran 737 personas [br]del cielo cada día laboral.

0:01:07.342,0:01:09.128
Es increíble.

0:01:09.548,0:01:11.846
Nos venden los autos así,

0:01:11.846,0:01:14.563
pero en realidad, la conducción[br]es algo así.

0:01:14.563,0:01:16.722
¿Cierto? No es soleado, es lluvioso,

0:01:16.722,0:01:19.210
y Uds. quieren hacer otras cosas[br]que conducir.

0:01:19.210,0:01:20.832
Y esta es la razón:

0:01:20.832,0:01:22.690
El tránsito es cada vez peor.

0:01:22.690,0:01:26.196
En EE.UU., entre 1990 y 2010,

0:01:26.196,0:01:29.700
los kilómetros recorridos por vehículo[br]aumentaron un 38 %.

0:01:30.213,0:01:32.962
Las carreteras crecieron un 6 %,

0:01:32.962,0:01:34.564
así que no es idea de Uds.

0:01:34.564,0:01:38.840
El tránsito es sustancialmente peor[br]de lo que fue no hace mucho.

0:01:38.840,0:01:41.249
Y todo esto tiene [br]un impacto humano muy alto.

0:01:41.529,0:01:45.477
Por ejemplo, el tiempo de viaje promedio[br]en EE.UU. es de unos 50 minutos,

0:01:45.477,0:01:49.126
lo multiplicamos por los 120 millones[br]de trabajadores,

0:01:49.126,0:01:51.351
eso da unos 6000 millones de minutos

0:01:51.351,0:01:53.377
derrochados en desplazamientos[br]cada día.

0:01:53.377,0:01:56.204
Es un número enorme, así que[br]pongamos esto en perspectiva.

0:01:56.204,0:01:57.978
Tomamos esos 6000 millones de minutos

0:01:57.978,0:02:01.762
y los dividimos entre la [br]edad media de una persona,

0:02:01.762,0:02:04.897
eso da 162 vidas

0:02:04.897,0:02:07.822
gastadas cada día, derrochadas,

0:02:07.822,0:02:09.866
solo para ir de A a B.

0:02:09.866,0:02:11.596
Es increíble.

0:02:11.596,0:02:14.440
Y luego estamos quienes[br]no tenemos el privilegio

0:02:14.440,0:02:16.112
de sentarnos en el tránsito.

0:02:16.112,0:02:17.690
Este es Steve.

0:02:17.690,0:02:19.455
Es un tipo muy capaz,

0:02:19.455,0:02:21.731
pero es ciego,

0:02:21.731,0:02:25.188
y por eso en vez de conducir 30 minutos[br]para ir al trabajo cada mañana,

0:02:25.188,0:02:29.167
pasa dos horas en el transporte público

0:02:29.167,0:02:31.552
o pidiendo a amigos y familiares[br]que lo lleven.

0:02:31.552,0:02:35.221
No tiene la misma libertad[br]que Uds. y yo para moverse.

0:02:35.221,0:02:37.681
Deberíamos hacer algo al respecto.

0:02:37.761,0:02:39.568
El conocimiento convencional afirma

0:02:39.568,0:02:42.260
que si tomamos estos sistemas [br]de asistencia al conductor

0:02:42.260,0:02:45.570
si los impulsamos y mejoramos[br]de manera incremental,

0:02:45.570,0:02:48.432
con el tiempo, se convertirán [br]en vehículos autoconducidos.

0:02:48.432,0:02:50.841
Bueno, vengo a decirles [br]que eso es como decir

0:02:50.841,0:02:54.898
que si nos esforzamos mucho en saltar,[br]un día podremos volar.

0:02:54.898,0:02:57.626
Realmente tenemos que hacer[br]algo un poco diferente.

0:02:57.626,0:03:00.337
Por eso les hablaré de tres [br]formas diferentes en las que

0:03:00.337,0:03:03.683
los sistemas autoconducidos difieren [br]de los de conducción asistida.

0:03:03.683,0:03:06.334
Empezaré con la experiencia propia.

0:03:06.334,0:03:08.587
Volviendo a 2013,

0:03:08.587,0:03:11.250
hicimos la primera prueba[br]de un vehículo autoconducido

0:03:11.250,0:03:13.277
y se los dimos a probar a la gente común.

0:03:13.277,0:03:15.759
Bueno, casi comunes... [br]eran 100 empleados de Google

0:03:15.759,0:03:17.482
pero no trabajaban en el proyecto.

0:03:17.482,0:03:21.103
Les dimos los autos y les permitimos[br]usarlos en sus vidas diarias.

0:03:21.103,0:03:24.822
A diferencia de un vehículo autoconducido[br]real este tenía una gran salvedad:

0:03:24.822,0:03:26.326
Había que prestar atención,

0:03:26.326,0:03:28.959
porque era un vehículo experimental.

0:03:28.959,0:03:32.484
Lo probamos mucho, pero podía fallar.

0:03:32.484,0:03:34.443
Los capacitamos durante dos horas,

0:03:34.443,0:03:36.905
los pusimos en el auto,[br]les dejamos que lo usaran,

0:03:36.905,0:03:38.762
y la respuesta fue asombrosa,

0:03:38.762,0:03:41.286
como si alguien tratara [br]de crear un producto.

0:03:41.286,0:03:43.211
Cada uno de ellos dijo [br]que le encantó.

0:03:43.211,0:03:46.777
De hecho, tuvimos un conductor de Porsche[br]que vino y nos dijo el primer día:

0:03:46.777,0:03:49.440
"Esto es totalmente tonto.[br]¿En qué estamos pensando?"

0:03:49.690,0:03:52.630
Pero al final, dijo:[br]"No solo yo debería tenerlo,

0:03:52.630,0:03:56.085
todos los demás deberían tenerlo,[br]porque las personas conducen muy mal".

0:03:57.135,0:03:58.870
Eso fue música para nuestros oídos,

0:03:58.870,0:04:02.673
pero luego empezamos a observar[br]qué hacía la gente dentro del auto,

0:04:02.673,0:04:04.252
y esto fue revelador.

0:04:04.252,0:04:06.690
Mi historia favorita [br]es la de este caballero

0:04:06.690,0:04:10.519
que mira el teléfono y se da cuenta [br]de que la batería está baja,

0:04:10.519,0:04:15.067
se da vuelta así en el auto[br]y busca en su mochila,

0:04:15.067,0:04:17.220
saca su laptop,

0:04:17.220,0:04:18.786
la coloca en el asiento,

0:04:18.786,0:04:20.551
gira hacia atrás otra vez,

0:04:20.551,0:04:23.918
hurga en la mochila, saca [br]el cargador de su teléfono,

0:04:23.918,0:04:27.285
lo conecta en el laptop y al teléfono.

0:04:27.285,0:04:29.328
Se asegura de que el teléfono[br]está cargando.

0:04:29.328,0:04:33.322
Todo esto a 100 km por hora[br]en la autopista.

0:04:33.322,0:04:35.806
¿Correcto? Increíble.

0:04:35.806,0:04:38.927
Lo pensamos y dijimos: es obvio, ¿no?

0:04:38.927,0:04:41.190
Cuanto mejor sea la tecnología,

0:04:41.190,0:04:43.311
menos confiable se volverá[br]el conductor.

0:04:43.311,0:04:45.707
Al hacer autos cada vez más inteligentes,

0:04:45.707,0:04:48.609
quizá no veamos las ganancias [br]que necesitamos.

0:04:48.609,0:04:52.510
Ahora hablaré de algo un poco[br]técnico durante un momento.

0:04:52.510,0:04:54.988
Estamos viendo en este gráfico,[br]en la parte inferior

0:04:54.988,0:04:57.999
la frecuencia con la que el auto usa [br]los frenos sin necesidad.

0:04:57.999,0:04:59.770
Pueden ignorar gran parte de ese eje,

0:04:59.770,0:05:03.339
porque si conducen en la ciudad,[br]y el auto empieza a detenerse al azar,

0:05:03.339,0:05:05.040
nunca comprarán ese vehículo.

0:05:05.040,0:05:08.415
Y el eje vertical es la frecuencia[br]con la que el auto usará los frenos

0:05:08.415,0:05:11.464
cuando se supone que debe ayudar[br]a evitar un accidente.

0:05:11.464,0:05:13.685
Si vemos la esquina inferior izquierda,

0:05:13.685,0:05:15.530
este es el auto clásico.

0:05:15.530,0:05:18.663
No aplica los frenos por uno,[br]no hace nada torpe,

0:05:18.663,0:05:21.442
pero tampoco evita un accidente.

0:05:21.442,0:05:24.280
Si queremos introducir un sistema [br]de conducción asistida,

0:05:24.280,0:05:26.508
digamos con freno de [br]mitigación de colisiones,

0:05:26.508,0:05:28.900
pondremos cierta tecnología allí,

0:05:28.900,0:05:32.318
eso es esa curva, y tendrá[br]unas propiedades operativas,

0:05:32.318,0:05:34.808
pero nunca evitará todos los accidentes,

0:05:34.808,0:05:36.767
porque no tiene esa capacidad.

0:05:36.767,0:05:38.946
Pero tocaremos la curva por aquí,

0:05:38.946,0:05:42.540
y quizá evite la mitad de los accidentes[br]cometidos por conductores humanos,

0:05:42.540,0:05:43.787
y eso es increíble, ¿no?

0:05:43.787,0:05:46.394
Reducimos accidentes viales [br]en un factor de dos.

0:05:46.394,0:05:50.001
Ahora hay 17 000 personas menos[br]que mueren al año en EE.UU.

0:05:50.001,0:05:52.251
Pero si queremos [br]un vehículo autoconducido,

0:05:52.251,0:05:54.848
necesitamos una curva tecnológica[br]que se parece a esto.

0:05:54.848,0:05:57.307
Tendremos que poner[br]más sensores en el vehículo,

0:05:57.307,0:05:59.328
y alcanzaremos algún punto por aquí

0:05:59.328,0:06:01.527
donde básicamente [br]nunca habrá un accidente.

0:06:01.527,0:06:03.790
Ocurrirán, pero con [br]una frecuencia muy baja.

0:06:03.790,0:06:06.251
Uds. y yo podríamos ver esto[br]y argumentar

0:06:06.251,0:06:09.856
si esto es incremental, y yo podría [br]decir algo como "regla 80-20",

0:06:09.856,0:06:12.424
y es realmente difícil subir[br]en esa nueva curva.

0:06:12.424,0:06:15.358
Pero veámoslo desde una dirección[br]diferente por un momento.

0:06:15.358,0:06:18.870
Veamos con qué frecuencia la tecnología [br]tiene que hacer lo correcto.

0:06:18.870,0:06:22.376
Este punto verde de aquí es un [br]sistema de conducción asistida.

0:06:22.376,0:06:24.861
Resulta que los conductores humanos

0:06:24.861,0:06:27.508
cometen errores que llevan[br]a accidentes de tránsito

0:06:27.508,0:06:30.510
aproximadamente una vez [br]cada 160 000 km en EE.UU.

0:06:30.510,0:06:33.847
Un sistema de autoconducción, por [br]el contrario, quizá toma decisiones

0:06:33.847,0:06:37.350
unas 10 veces por segundo,

0:06:37.350,0:06:38.932
por lo que el orden de magnitud

0:06:38.932,0:06:41.764
es de unas 1000 veces cada 1,6 km.

0:06:41.764,0:06:44.249
Si se compara la distancia[br]entre estos dos,

0:06:44.249,0:06:46.849
es de 10 a la octava, ¿no?

0:06:46.849,0:06:48.614
Ocho órdenes de magnitud.

0:06:48.614,0:06:51.423
Es como comparar lo rápido [br]que puedo correr

0:06:51.423,0:06:53.629
a la velocidad de la luz.

0:06:53.629,0:06:57.414
Sin importar lo duro que entrene,[br]nunca llegaré allí.

0:06:57.414,0:06:59.852
Existe una brecha bastante grande.

0:06:59.852,0:07:03.581
Y, finalmente, está el manejo [br]de la incertidumbre.

0:07:03.581,0:07:06.904
Este peatón podría entrar en [br]la carretera, podría no entrar.

0:07:06.904,0:07:09.950
No lo sé, ni lo saben [br]nuestros algoritmos,

0:07:09.950,0:07:12.764
pero en el caso de un sistema[br]de asistencia de conducción,

0:07:12.804,0:07:15.400
significa que no puede hacer algo[br]porque, de nuevo,

0:07:15.400,0:07:18.539
si pisa los frenos inesperadamente,[br]es completamente inaceptable.

0:07:18.539,0:07:21.872
Mientras que un sistema autoconducido[br]puede mirar al peatón y decir:

0:07:21.872,0:07:23.762
no sé qué está por hacer,

0:07:23.762,0:07:27.524
desaceleraré, observaré mejor y después[br]reaccionaré en consecuencia.

0:07:27.524,0:07:31.086
Puede ser mucho más seguro que [br]un sistema de conducción asistida.

0:07:31.086,0:07:33.956
Eso es suficiente sobre la diferencia[br]entre ambos sistemas.

0:07:33.956,0:07:37.440
Hablemos ahora de [br]cómo ve el auto el mundo.

0:07:37.440,0:07:38.692
Este es nuestro vehículo.

0:07:38.692,0:07:41.130
Empieza por entender[br]dónde está en el mundo,

0:07:41.130,0:07:43.917
alineando su mapa [br]y los datos de su sensor,

0:07:43.917,0:07:46.865
y luego apilamos encima [br]lo que ve en el momento.

0:07:46.865,0:07:50.520
Las cajas púrpura que pueden ver[br]son otros vehículos en la carretera,

0:07:50.520,0:07:53.048
y la cosa roja allí al lado[br]es un ciclista,

0:07:53.048,0:07:55.450
y a la distancia, si vemos de cerca,

0:07:55.450,0:07:57.244
se ven unos conos.

0:07:57.244,0:08:00.017
Luego sabemos dónde está [br]el auto en el momento,

0:08:00.017,0:08:03.380
pero tenemos que hacerlo mejor:[br]tenemos que predecir qué ocurrirá.

0:08:03.380,0:08:07.338
La camioneta de la parte superior derecha[br]está a punto de pasar al carril izquierdo

0:08:07.338,0:08:09.561
porque la carretera al frente[br]está cerrada,

0:08:09.561,0:08:11.292
por eso tiene que salir del camino.

0:08:11.292,0:08:13.155
Conocer a esa camioneta es genial,

0:08:13.155,0:08:15.634
pero tenemos que conocer[br]qué piensan todos,

0:08:15.634,0:08:18.141
por eso se vuelve un problema[br]bastante complicado.

0:08:18.141,0:08:22.890
Y sabiendo eso, hay que adivinar cómo [br]debería responder el auto en el momento,

0:08:22.890,0:08:26.756
qué trayectoria debería seguir,[br]si debería acelerar o desacelerar.

0:08:26.756,0:08:29.681
Y luego todo se reduce[br]a seguir el camino:

0:08:29.681,0:08:33.018
girar el volante a izquierda o derecha,[br]presionar el freno o acelerar.

0:08:33.018,0:08:35.482
Son realmente al final solo dos números.

0:08:35.482,0:08:37.722
¿Cuán difícil puede ser realmente?

0:08:37.943,0:08:40.085
Cuando empezamos en 2009,

0:08:40.085,0:08:42.003
este era el aspecto de nuestro sistema.

0:08:42.003,0:08:45.254
Pueden ver nuestro auto en medio[br]y las otras cajas en la carretera,

0:08:45.254,0:08:46.845
conduciendo por la autopista.

0:08:46.845,0:08:50.663
El auto tiene que entender dónde está[br]y saber dónde están los otros.

0:08:50.663,0:08:52.932
Tiene que entender [br]geométricamente el mundo.

0:08:52.932,0:08:56.040
Cuando empezamos a conducir en [br]las calles del barrio y la ciudad,

0:08:56.040,0:08:58.665
el problema adquiere [br]un nuevo nivel de dificultad.

0:08:58.665,0:09:01.899
Vemos peatones y autos cruzando

0:09:01.899,0:09:03.670
en todas las direcciones,

0:09:03.670,0:09:05.437
los semáforos, los pasos de peatones.

0:09:05.437,0:09:08.114
Es un problema increíblemente [br]complicado en comparación.

0:09:08.114,0:09:10.217
Y una vez tenemos[br]el problema resuelto,

0:09:10.217,0:09:12.549
el vehículo debe poder[br]lidiar con la construcción.

0:09:12.549,0:09:15.330
Los conos de la izquierda[br]obligan a conducir a la derecha,

0:09:15.330,0:09:18.402
pero no se trata solo de la construcción[br]en forma aislada, claro.

0:09:18.402,0:09:22.005
También tiene en cuenta personas en [br]movimiento por la zona de construcción.

0:09:22.005,0:09:25.268
Y, claro, si alguien no cumple [br]las reglas, la policía está allí

0:09:25.268,0:09:28.310
y el vehículo debe entender que[br]la luz titilante encima del auto

0:09:28.310,0:09:31.995
significa que no es un vehículo cualquiera[br]sino el de una patrulla de policía.

0:09:31.995,0:09:34.347
De manera similar, [br]la caja naranja en el lateral

0:09:34.347,0:09:35.546
es un bus escolar,

0:09:35.546,0:09:37.656
y debe recibir un trato especial también.

0:09:37.906,0:09:41.369
Cuando estamos fuera en la carretera,[br]otras personas tienen expectativas:

0:09:41.369,0:09:43.149
Cuando un ciclista levanta el brazo,

0:09:43.149,0:09:46.667
significa que está esperando que el auto [br]le ceda el paso y le haga espacio

0:09:46.667,0:09:48.720
para hacer un cambio de carril.

0:09:48.840,0:09:51.203
Y cuando un oficial de policía[br]se interpone en el camino,

0:09:51.203,0:09:53.943
nuestro vehículo debe entender[br]que esto significa "alto",

0:09:53.943,0:09:57.449
y cuando indique avanzar,[br]debemos continuar.

0:09:57.449,0:10:01.210
Nuestra manera de lograr esto es [br]intercambiando datos entre vehículos.

0:10:01.210,0:10:02.906
El primer modelo, y más crudo,

0:10:02.906,0:10:05.339
es cuando un vehículo [br]ve una zona de construcción,

0:10:05.339,0:10:07.831
y le avisa a otro para que[br]esté en el carril correcto

0:10:07.831,0:10:09.651
y así evitar en parte la dificultad.

0:10:09.651,0:10:12.315
Pero en realidad entendemos[br]mucho más que eso.

0:10:12.315,0:10:15.324
Podríamos tomar los datos de [br]los autos vistos en el tiempo,

0:10:15.324,0:10:17.700
los cientos de miles [br]de peatones, ciclistas,

0:10:17.700,0:10:19.487
y vehículos que hemos visto,

0:10:19.487,0:10:21.182
entender su aspecto,

0:10:21.182,0:10:24.013
y usar eso para inferir el aspecto[br]de los otros vehículos

0:10:24.013,0:10:25.939
y el de los otros peatones.

0:10:25.939,0:10:28.960
Y luego, incluso más importante,[br]podríamos extraer un modelo

0:10:28.960,0:10:31.190
de cómo esperamos que [br]se muevan por el mundo.

0:10:31.190,0:10:34.373
Aquí en la caja amarilla hay [br]un peatón que cruza ante nosotros.

0:10:34.373,0:10:36.503
La caja azul es un ciclista y anticipamos

0:10:36.503,0:10:39.815
que se avisarían para sortear[br]el auto y salir hacia la derecha.

0:10:40.115,0:10:42.207
Aquí hay un ciclista[br]que va por la carretera

0:10:42.207,0:10:45.693
y sabemos que seguirá la trayectoria[br]de la carretera.

0:10:45.693,0:10:47.560
Aquí alguien gira a la derecha,

0:10:47.560,0:10:50.580
y en un momento, alguien quiere [br]girar en U frente a nosotros,

0:10:50.580,0:10:53.704
y podemos anticipar ese comportamiento[br]y responder con seguridad.

0:10:53.704,0:10:56.262
Todo bien con estas cosas[br]que ya hemos visto antes,

0:10:56.262,0:10:59.127
pero, claro, uno encuentra[br]muchas cosas que uno

0:10:59.127,0:11:00.358
nunca antes vio el mundo.

0:11:00.358,0:11:02.099
Por ejemplo, hace un par de meses,

0:11:02.099,0:11:04.334
nuestros vehículos circulaban[br]por Mountain View,

0:11:04.334,0:11:05.978
y encontraron esto.

0:11:05.978,0:11:08.040
Es una mujer en silla [br]de ruedas electrónica

0:11:08.040,0:11:10.947
persiguiendo a un pato en círculos [br]por la carretera. (Risas)

0:11:10.947,0:11:13.788
Y no hay ningún sitio[br]en el manual del DMV

0:11:13.788,0:11:16.033
que diga cómo resolver algo así,

0:11:16.033,0:11:18.116
pero nuestros vehículos [br]pudieron resolverlo,

0:11:18.116,0:11:20.611
redujeron la velocidad,[br]y condujeron de forma segura.

0:11:20.611,0:11:22.472
Y no solo tenemos que lidiar con patos.

0:11:22.472,0:11:26.180
Miren esta ave que vuela justo frente[br]a nosotros. El auto reacciona.

0:11:26.180,0:11:27.795
Aquí lidiamos con unos ciclistas

0:11:27.795,0:11:31.085
que uno nunca esperaría ver en otro [br]sitio que no fuese Mountain View.

0:11:31.085,0:11:33.343
Y claro, tenemos que lidiar[br]con los conductores,

0:11:33.343,0:11:36.868
incluso con los muy pequeños.

0:11:36.868,0:11:40.999
Miren a la derecha como alguien[br]salta de este camión hacia nosotros.

0:11:42.100,0:11:45.389
Y ahora, miren a la izquierda cuando[br]el auto de la caja verde decide

0:11:45.389,0:11:48.454
girar a la derecha a último momento.

0:11:48.454,0:11:51.565
Aquí, cuando cambiamos de carril,[br]el coche de la izquierda decide

0:11:51.565,0:11:55.118
que también quiere hacerlo.

0:11:55.118,0:11:57.811
Y aquí, vemos un auto [br]que pasa un semáforo en rojo

0:11:57.811,0:11:59.901
y cede el paso.

0:11:59.901,0:12:03.755
Y, del mismo modo, aquí, un ciclista[br]pasa esa luz también.

0:12:03.755,0:12:06.501
Y, por supuesto, el vehículo[br]responde en forma segura.

0:12:06.501,0:12:09.102
Y, claro, tenemos personas [br]que no sé por qué

0:12:09.102,0:12:12.645
a veces en la carretera, se interponen [br]entre dos vehículos autoconducidos.

0:12:12.645,0:12:14.970
Uno se pregunta:[br]"¿En qué estás pensando?"

0:12:14.970,0:12:16.182
(Risas)

0:12:16.182,0:12:18.703
Les he mostrado rápidamente muchas cosas

0:12:18.703,0:12:21.353
por eso analizaré en detalle[br]una de ellas rápidamente.

0:12:21.353,0:12:24.293
Estamos viendo nuevamente [br]la escena del ciclista,

0:12:24.293,0:12:27.534
y habrán notado abajo, que todavía[br]no podemos ver al ciclista,

0:12:27.534,0:12:30.288
pero el auto sí puede: ese esa [br]pequeña caja azul de allí,

0:12:30.288,0:12:32.369
y eso proviene de los datos láser.

0:12:32.369,0:12:34.787
En realidad, no es fácil de entender

0:12:34.787,0:12:38.371
por eso giraré esos datos láser[br]para analizarlos,

0:12:38.371,0:12:41.400
y si son buenos analizando [br]datos láser podrán ver que

0:12:41.400,0:12:42.887
unos pocos puntos de esa curva,

0:12:42.887,0:12:45.119
justo allí, esa caja azul es el ciclista.

0:12:45.119,0:12:46.548
Si bien nuestra luz es roja,

0:12:46.548,0:12:48.600
la luz del ciclista[br]ya se puso en amarillo,

0:12:48.600,0:12:51.038
y si observan, pueden verlo en la imagen.

0:12:51.038,0:12:54.004
Pero el ciclista seguirá [br]por la intersección.

0:12:54.004,0:12:56.718
Nuestra luz ahora es verde,[br]la de él es totalmente roja,

0:12:56.718,0:13:01.010
y ahora anticipamos que esta bici[br]hará el recorrido completo.

0:13:01.010,0:13:04.752
Por desgracia, los otros conductores [br]cercanos no prestaron mucha atención.

0:13:04.752,0:13:07.909
Empezaron a avanzar,[br]y afortunadamente para todos,

0:13:07.909,0:13:10.920
este ciclista reacciona, evita,

0:13:10.920,0:13:13.111
logra pasar la intersección.

0:13:13.111,0:13:14.679
Y allá vamos.

0:13:14.679,0:13:17.317
Como pueden ver, hemos[br]hecho progresos apasionantes,

0:13:17.317,0:13:19.529
y en este momento estamos [br]bastante convencidos

0:13:19.539,0:13:21.539
de que esta tecnología saldrá al mercado.

0:13:21.539,0:13:25.962
Hacemos 4 millones 800 mil km [br]de pruebas en simulador cada día,

0:13:25.962,0:13:28.871
podrán imaginar la experiencia [br]que tienen nuestros vehículos.

0:13:28.871,0:13:31.885
Esperamos con ansia que esta tecnología[br]salga a las carreteras,

0:13:31.885,0:13:34.865
y creemos que la forma correcta[br]es el enfoque de la autoconducción

0:13:34.865,0:13:37.109
en vez del enfoque de [br]la conducción asistida

0:13:37.109,0:13:39.230
porque la urgencia es mucha.

0:13:39.230,0:13:41.623
En el tiempo que llevó[br]dar esta charla hoy,

0:13:41.623,0:13:44.758
han muerto 34 personas [br]en las carreteras de EE.UU.

0:13:44.758,0:13:47.126
¿Qué pronto podemos llevarlo a cabo?

0:13:47.126,0:13:50.958
Bueno, es difícil de decir porque[br]es un problema muy complicado,

0:13:50.958,0:13:53.172
pero estos son mis dos niños.

0:13:53.172,0:13:56.795
El más grande tiene 11 años, [br]o sea que en 4 años y medio

0:13:56.795,0:13:59.372
podrá tener su licencia de conducir.

0:13:59.372,0:14:02.576
Mi equipo y yo estamos decididos[br]a asegurarnos de que eso no pase.

0:14:02.576,0:14:04.480
Gracias.

0:14:04.480,0:14:08.147
(Risas) [br](Aplausos)

0:14:09.110,0:14:11.678
Chris Anderson: Chris,[br]Tengo una pregunta para ti.

0:14:11.678,0:14:14.487
Chris Urmson: Claro.

0:14:14.487,0:14:18.411
CA: Sin duda, la mente de tus autos[br]es bastante alucinante.

0:14:18.411,0:14:22.870
En este debate entre [br]conducción asistida y autoconducción...

0:14:22.870,0:14:25.911
ese debate existe hoy.

0:14:25.911,0:14:28.744
Algunas compañías, por ejemplo Tesla,

0:14:28.744,0:14:30.903
van por la senda de [br]la conducción asistida.

0:14:30.903,0:14:36.151
Tú dices que ese camino[br]será un callejón sin salida

0:14:36.151,0:14:41.607
porque no puedes seguir mejorando[br]esa vía y llegar a la autoconducción

0:14:41.607,0:14:45.137
en algún momento, y entonces el conductor[br]dirá: "Esto parece seguro",

0:14:45.137,0:14:47.784
girará hacia atrás, y entonces[br]ocurrirá algo feo.

0:14:47.784,0:14:50.250
CU: Cierto. No, eso es correcto,[br]y no quiere decir

0:14:50.250,0:14:53.997
que los sistemas de conducción asistida[br]no vayan a ser increíblemente valiosos.

0:14:53.997,0:14:56.135
Pueden salvar muchas vidas[br]mientras tanto,

0:14:56.135,0:15:00.088
pero al ver la oportunidad transformadora[br]de ayudar a alguien como Steve a moverse,

0:15:00.088,0:15:02.327
de llegar a buen puerto[br]en materia de seguridad,

0:15:02.327,0:15:04.886
de tener la oportunidad[br]de cambiar nuestras ciudades

0:15:04.886,0:15:08.420
de quitar los estacionamientos [br]y deshacernos de esos cráteres urbanos,

0:15:08.420,0:15:09.780
es la única opción a seguir.

0:15:09.780,0:15:12.498
CA: Seguiremos tu progreso [br]con gran interés.

0:15:12.498,0:15:16.730
Muchas gracias, Chris.[br]CU: Gracias. (Aplausos)