Pada tahun 1885, Karl Benz menciptakan mobil.
Kemudian, ia membawanya keluar untuk uji coba umum pertama kali,
dan - ternyata - ia menabrak dinding.
Selama 130 tahun terakhir,
kami fokus pada bagian yang paling tak diandalkan dari mobil, pengemudi.
Kami memperkuat mobil.
Kami menambahkan sabuk pengaman dan kantong udara,
dan dalam dekade terakhir, kami sudah mulai mencoba membuat mobil lebih pintar
untuk mengatasi kelemahan itu, yaitu pengemudinya.
Sekarang saya akan menjelaskan sedikit mengenai perbedaan
antara menyelesaikan masalah dengan sistem asistensi pengemudi
dan mobil yang sepenuhnya mampu mengemudi sendiri
dan apa artinya bagi dunia.
Saya juga akan menjelaskan sedikit tentang mobil kami
dan bagaimana mobil ini melihat dunia dan bereaksi dan apa yang dilakukannya,
tapi pertama saya akan berbicara sedikit tentang masalahnya.
Dan ini adalah masalah besar:
1,2 juta orang tewas di jalan-jalan setiap tahun di dunia ini.
Di Amerika saja, 33.000 orang tewas setiap tahun.
Jika dipikir,
hal ini sama dengan pesawat 737 jatuh dari langit setiap hari kerja.
Sulit dipercaya.
Mobil dijual kepada kita seperti ini,
kenyataannya, seperti inilah rasanya mengemudikan mobil.
Benar? Cuaca tidak cerah, tetapi hujan,
kalian ingin melakukan hal lain selain mengemudi.
Dan alasannya:
Lalu lintas semakin buruk.
Di Amerika, antara tahun 1990 dan 2010,
jarak yang ditempuh dengan berkendaraan meningkat 38 persen.
jalanan bertambah enam persen,
tidak hanya dalam pikiran kalian.
Lalu lintas benar-benar memburuk dalam waktu yang singkat.
Dan semua ini merugikan manusia.
Ambil rata-rata waktu perjalanan di Amerika, yaitu sekitar 50 menit,
kalikan dengan 120 juta pekerja yang kita miliki,
hasilnya adalah sekitar enam milyar menit
terbuang di perjalanan setiap hari.
Jumlah yang besar, mari kita masukan ke dalam perspektif.
Ambil enam milyar menit itu
dan bagi dengan rata-rata harapan hidup manusia,
hasilnya adalah 162 tahun
dihabiskan setiap hari, terbuang,
hanya melakukan perjalanan dari A ke B.
Ini sulit dipercaya.
Dan, sebagian dari kita tidak memiliki hak istimewa
untuk menikmati lalu lintas.
Jadi ini adalah Steve.
Dia seorang pria yang sangat mampu,
namun dia kebetulan buta,
dan berarti bukan 30 menit berkendara untuk bekerja di pagi hari,
tetapi dua jam yang menyiksa naik turun angkutan umum
atau minta tumpangan dari teman-teman dan keluarga.
Dia tidak memiliki kebebasan yang sama yang kalian dan saya dapatkan.
Kita harus berbuat sesuatu.
Kebijaksanaan konvensional berkata
kami akan menggunakan sistem asistensi pengemudi ini
dan kami akan mendorongnya dan secara bertahap meningkatkan kemampuannya,
dengan waktu, ini akan menjadi mobil self-driving.
Saya ingin memberitahu kalian apa yang saya maksud
jika saya berusaha keras untuk melompat, suatu hari saya akan bisa terbang.
Kita perlu melakukan sesuatu yang sedikit berbeda.
Saya akan memberitahu kalian tiga cara yang berbeda
bagaimana sistem self-driving berbeda dari sistem asistensi pengemudi.
Saya akan mulai dari beberapa pengalaman kami sendiri.
Kembali pada tahun 2013,
kami telah melakukan tes pertama mobil self-driving
kami biarkan orang biasa menggunakannya.
Nah, hampir biasa - mereka adalah 100 Googler,
tapi mereka tidak bekerja pada proyek ini.
Kami beri mereka mobil dan kami izinkan untuk menggunakannya.
Berbeda dari mobil self-driving asli, mobil ini bertanda bintang besar:
Artinya mereka harus waspada,
karena ini adalah kendaraan percobaan.
Kami telah banyak mengujinya, tetapi masih ada kemungkinan gagal.
Dan kami memberi mereka dua jam pelatihan,
mereka masuk mobil, dan menggunakannya,
Responnya adalah ini hal yang mengagumkan,
seperti seseorang mencoba membawa produk ke dunia.
Setiap orang berkata mereka menyukainya.
Bahkan, pada hari pertama, ada pengemudi Porsche yang datang dan berkata,
"Ini benar-benar bodoh. Apa yang kalian pikirkan?"
Akhirnya, dia berkata, "Bukan saja saya harus memilikinya,
orang lain harus memilikinya, karena mereka pengemudi yang buruk."
Jadi ini adalah musik bagi kami,
tapi kemudian kami mulai melihat apa yang orang-orang lakukan di dalam mobil,
dan hal ini membuka mata kami.
Cerita favorit saya adalah pria ini
yang melihat teleponnya dan menyadari bahwa baterainya lemah,
jadi ia berbalik seperti ini di dalam mobil dan mencari-cari di dalam ranselnya,
menarik keluar laptop-nya,
meletakkan pada kursi,
berbalik badan lagi,
mencari-cari lagi, menarik kabel USB untuk mengisi telepon,
meraba-raba, menyambungkan ke laptop, menyambungkan di telepon.
Benar saja, teleponnya sedang diisi.
Semuanya dia lakukan 65 mil per jam di jalan bebas hambatan.
Sungguh sulit dipercaya.
Kami berpikir tentang hal ini dan kami berkata, cukup jelas, kan?
Semakin baik teknologi,
pengemudi semakin kurang bisa diandalkan.
Hanya dengan membuat mobil cerdas secara bertahap,
kita mungkin tidak akan melihat apa yang kita butuhkan.
Ijinkan saya bicara tentang sesuatu yang sedikit teknis sejenak di sini.
Kita lihat grafik ini, dan di bagian bawah ini
adalah seberapa sering mobil menge-rem ketika seharusnya tidak.
Sebagian aksis itu bisa diabaikan,
karena jika kalian mengemudi di kota, dan mobil mulai berhenti secara acak,
Kalian tidak akan membeli mobil itu.
Aksis vertikal menunjukkan seberapa sering mobil akan menge-rem
ketika memang seharusnya untuk membantu menghindari kecelakaan.
Sekarang, jika kita melihat sudut kiri bawah,
ini adalah mobil klasik kalian.
Mobil ini tidak menge-rem sendiri, dan tidak melakukan hal konyol,
tetapi juga tidak membantu kalian mencegah kecelakaan.
Jika kita ingin menambah sistem asistensi pengemudi,
contoh, rem untuk mengurangi tabrakan,
kita akan menaruh sejumlah paket teknologi di sana,
inilah kurvanya, sistem ini akan memiliki beberapa cara pengoperasian,
tapi hal ini tidak akan mencegah semua kecelakaan,
sistem ini tidak memiliki kemampuan itu.
Mari kita pilih tempat di sepanjang kurva ini,
mungkin ia mencegah setengah dari kecelakaan yang pengemudi lewatkan,
dan itu luar biasa, bukan?
Kami telah mengurangi kecelakaan sebanyak dua faktor.
Sekarang ada kurang lebih 17.000 orang yang meninggal setiap tahun di Amerika.
Jika kita menginginkan mobil self-driving,
kami memerlukan kurva teknologi seperti ini.
Kami harus menempatkan lebih banyak sensor dalam mobil,
kami pilih sejumlah titik operasi di sini
yang tak pernah mengalami kecelakaan.
Kecelakaan akan terjadi namun frekuensi amat rendah.
Kalian dan saya bisa melihatnya dan berdebat
tentang apakah ini bertahap sifatnya, dan saya bilang kira-kira "80-20,"
dan benar-benar sulit untuk menuju ke kurva baru itu.
Tapi mari kita lihat sejenak dari arah yang berbeda.
Mari kita lihat seberapa sering teknologi harus melakukan hal yang benar.
Dan titik hijau di sini ini adalah sistem asistensi pengemudi.
Ternyata para pengemudi
membuat kesalahan, menyebabkan kecelakaan lalu lintas
sekitar sekali setiap 100.000 mil di Amerika.
Sebaliknya, sistem self-driving mungkin membuat keputusan
sekitar 10 kali per detik,
jadi dalam kelipatan,
sekitar 1.000 kali per mil.
Jika kalian membandingkan jarak antara keduanya,
itu sekitar 8 sampai 10, kan?
Delapan kali lipat.
Itu seperti membandingkan seberapa cepat
saya berlari dan kecepatan cahaya.
Tak peduli seberapa keras saya berlatih, saya tidak akan menyamainya.
Jadi ada kesenjangan yang besar di sana.
Dan akhirnya, bagaimana sistem itu dapat menangani ketidakpastian.
Pejalan kaki ini di sini mungkin melangkah ke jalan, mungkin tidak.
Baik saya maupun algoritme kami tidak dapat memperkirakannya,
tetapi dalam kasus sistem asistensi pengemudi,
artinya tidak dapat mengambil tindakan, karena lagi-lagi,
jika menekan rem tiba-tiba, hal ini benar-benar tidak dapat diterima.
Sistem self-driving dapat melihat pejalan kaki itu dan berkata,
Saya tak tahu mereka akan berbuat apa,
memperlambat, melihat lagi, dan memberikan reaksi yang tepat.
Jadi jauh lebih aman daripada sistem asistensi pengemudi.
Cukuplah penjelasa mengenai perbedaan antara keduanya.
Mari kita berbicara sejenak tentang bagaimana mobil melihat dunia.
Jadi, ini kendaraan kami.
Dimulai dengan memahami di mana posisinya di dunia,
dengan peta dan data sensor dan menyelaraskan keduanya,
kemudian kita tambah dengan apa yang dilihatnya pada saat itu.
Jadi di sini, semua kotak ungu ini adalah kendaraan lain di jalan,
yang merah di sisi atas adalah pengendara sepeda,
dan di atas sana, jika kalian lihat dengan teliti,
kalian lihat beberapa kerucut.
Jadi kita tahu di mana mobil berada pada saat ini,
tapi kita harus bisa lebih baik: kita harus memprediksi apa yang akan terjadi.
Truk pickup di kanan atas ini akan berpindah ke jalur kiri
karena jalan di depannya ditutup,
sehingga truk harus berpindah.
Mengetahui ini adalah hal yang bagus,
tapi kita perlu tahu apa yang semua orang pikirkan,
sehingga menjadi masalah yang cukup rumit.
Dengan demikian, kita bisa mengetahui bagaimana mobil harus merespon,
jalur apa yang harus diikuti, secepat apa kita memperlambat atau mempercepat.
Dan kemudian semua berubah mengikuti satu jalur:
memutar roda kemudi ke kiri atau kanan, menekan rem atau gas.
Pada akhirnya hanya dua hal itu yang dilakukan.
Jadi seberapa sulitkah?
Kembali ketika kami mulai di tahun 2009,
sistem kami tampak seperti ini.
Kalian lihat mobil kami di tengah-tengah dan kotak-kotak lain di jalan,
berjalan di jalan raya.
Mobil perlu memahami di mana dirinya dan kira-kira di mana kendaraan lain.
Ini hanyalah pemahaman geometris mengenai dunia.
Setelah kami mulai mengemudi di lingkungan dan jalanan kota,
tingkat kesulitan masalahnya bertambah.
Kalian lihat pejalan kaki menyeberang, mobil melintas di depan kami,
ke segala arah,
lampu lalu lintas, zebra cross.
Ini adalah masalah yang sangat rumit.
Dan setelah masalah terpecahkan,
mobil harus mampu menangani konstruksi.
Kerucut di sebelah kiri ini memaksa mobil untuk ke arah kanan,
tapi tidak hanya konstruksi saja.
mobil harus berurusan dengan orang lain yang bergerak melalui zona konstruksi.
Dan tentu saja, apakah ada orang yang melanggar, ada polisi disana
dan mobil harus memahami bahwa lampu berkedip di atas mobil
berarti bahwa itu bukan mobil biasa, tetapi mobil polisi.
Sama halnya dengan kotak oranye di sini,
itu adalah bis sekolah,
dan kita harus memperlakukannya dengan berbeda juga.
Ketika kita berada di jalan, orang lain berharap:
Pengendara sepeda mengangkat tangan,
mereka mengharapkan mobil melihatnya dan memberikan ruang bagi mereka
untuk membuat perubahan jalur.
Dan ketika seorang polisi berdiri di jalan,
kendaraan harus memahami bahwa ini berarti berhenti,
dan ketika mereka memberi aba-aba untuk jalan, kita harus terus.
Sekarang, cara kami melakukannya adalah dengan membagi data antara kendaraan.
Pertama, model paling dasar
saat kendaraan melihat zona konstruksi,
mobil mengetahuinya dan dapat memilih jalur yang benar
untuk menghindari kesulitan.
Tapi kita memiliki pemahaman yang lebih dalam.
Kita bisa mengambil semua data dari mobil dari waktu ke waktu,
ratusan ribu pejalan kaki, pengendara sepeda,
dan kendaraan yang ada di luar sana
dan memahami wujud mereka
dan menyimpulkan seperti apa bentuk kendaraan seharusnya
dan seperti apa sebenarnya pejalan kaki.
Yang terpenting, kita bisa menciptakan model dari data tersebut
bagaimana kita harapkan mereka untuk bergerak.
Kotak kuning ini adalah pejalan kaki menyeberang di depan kami.
Kotak biru, pengendara sepeda, kami antisipasi
bahwa ia akan keluar dan menyelip mengitari mobil ke kanan.
Ada pengendara sepeda dari arah berlawanan
dan kami tahu mereka akan terus berkendara mengikuti jalan.
Orang ini akan belok ke kanan,
dan suatu saat, seseorang akan berputar balik di depan kami,
kami bisa mengantisipasinya dan bereaksi dengan baik.
Sekarang, kedengarannya semua baik-baik saja,
namun tentu saja, ada banyak hal yang belum pernah kalian
lihat sebelumnya.
Dan hanya beberapa bulan yang lalu,
kendaraan kami berjalan melalui Mountain View,
dan ini yang kami temui.
Ini adalah wanita di kursi roda listrik
beputar-putar mengejar bebek di jalan. (Tertawa)
Sekarang ternyata, dalam buku pegangan DMV tidak ada
informasi bagaimana kalian harus bereaksi,
tapi kendaraan kami mampu menghadapinya,
memperlambat laju, dan berjalan dengan aman.
Kita tidak hanya berurusan dengan bebek.
Lihatlah burung ini terbang melintas di depan kami. Mobil kami bereaksi.
Ini ada pengendara sepeda yang
tidak pernah kita harapkan ditemukan di manapun selain Mountain View.
Kita juga berhadapan dengan para pengemudi,
bahkan dengan yang sangat kecil.
Di sebelah kanan ada orang melompat keluar dari truk ini ke arah kami.
Di sebelah kiri, mobil dengan kotak hijau ini memutuskan
untuk berbelok ke kanan pada saat-saat terakhir.
Di sini, saat kami berubah jalur, mobil di kiri kami
ingin pindah jalur juga.
Dan di sini, kita melihat mobil menerobos lampu merah
dan mengalah.
Di sini, pengendara sepeda juga menerobos lampu merah.
Dan tentu saja, mobil merespon dengan baik.
Tentu saja, ada orang yang terkadang tidak tahu harus
bertindak bagaimana di jalan, seperti orang diantara dua mobil self-driving ini.
Pertanyaannya , "Apa yang kau pikirkan?"
(Tertawa)
Saya telah menjelaskan sangat banyak hal pada kalian,
jadi saya akan menjelaskan salah satunya sekilas.
Ini adalah adegan dengan pengendara sepeda lagi,
kalian mungkin melihat di bagian bawah, kita tidak bisa melihatnya,
tapi mobil kami bisa: kotak biru kecil di atas itu,
dan ini berasal dari data laser.
Sebenarnya ini tidak mudah untuk dipahami,
Yang akan saya lakukan adalah saya akan mengubah data laser dan menelitinya,
jika kalian pintar melihat data laser, kalian dapat melihat
beberapa titik pada kurva itu,
di sana, dan kotak biru pengendara sepeda itu.
Saat lampu kami merah,
lampu bagi pengendara sepeda berubah kuning,
sipitkan mata dan kalian dapat melihatnya.
Kita lihat ia akan berjalan terus menerobos persimpangan.
Sekarang lampu kami berubah hijau, lampunya merah,
dan kami mengantisipasi sepeda ini akan melintasi jalan.
Sayangnya pengendara lain disebelah kami tidak terlalu memperhatikan.
Mereka mulai maju ke depan, dan untungnya bagi semua orang,
pengendara sepeda ini bereaksi, menghindar,
dan berhasil menyeberangi persimpangan.
Dan kita melaju kembali.
Kami telah membuat sejumlah kemajuan yang cukup menarik,
dan pada saat ini kami cukup yakin
teknologi ini akan ada di pasaran.
Kami melakukan tiga juta mil pengujian di simulator kami setiap hari,
jadi bayangkan pengalaman yang kendaraan kami miliki.
Kami berharap memiliki teknologi ini di jalan,
kami pikir jalan yang benar adalah melalui self-driving
bukan melalui asistensi pengemudi
karena urgensinya begitu besar.
Selama waktu saya berbicara ini,
34 orang telah meninggal di jalanan Amerika.
Seberapa cepat kami dapat memproduksinya?
Nah, sulit untuk dikatakan karena ini adalah masalah yang sangat rumit,
tetapi ini adalah dua anak laki-laki saya.
Anak tertua saya 11 tahun, itu berarti dalam empat setengah tahun,
dia akan bisa mendapatkan SIM-nya.
Tim saya dan saya berkomitmen memastikan hal itu tidak terjadi.
Terima kasih.
(Tertawa) (Tepuk tangan)
Chris Anderson: Chris, saya meiliki pertanyaan.
Chris Urmson: Tentu.
CA: Jadi, mobil anda memiliki pemikiran cukup mencengangkan.
Pada debat antara asistensi pengemudi dan sepenuhnya tanpa pengemudi -
maksud saya, ada perdebatan yang terjadi di luar sana sekarang.
Beberapa perusahaan, misalnya, Tesla,
yang akan memilih sistem asistensi pengemudi.
Yang akan anda katakan adalah cara ini akan segera berakhir karena anda
tidak bisa memperbaiki sistem itu dan mencapai sistem tanpa pengemudi sepenuhnya
pada saat tertentu, dan pengemudi akan mengatakan, "Ini rasanya aman,"
naik ke kursi belakang, dan sesuatu yang buruk terjadi.
CU: Benar. Tidak, itu tepat sekali, ini tidak berarti
bahwa sistem asistensi pengemudi tidak akan menjadi sangat berharga.
Ini sementara bisa menjadi penyelamat,
tetapi untuk melihat peluang transformatif dan membantu seseorang seperti Steve,
untuk mencapai standar keamanan,
untuk memiliki kesempatan untuk mengubah kota kita
dan memindahkan tempat parkir di perkotaan,
inilah satu-satunya cara.
CA: Kami sangat tertarik mengikuti perkembangan anda.
Terima kasih banyak, Chris. CU: Terima kasih. (Tepuk tangan)