1
00:00:00,528 --> 00:00:04,477
在1885年，卡尔本茨发明了汽车。

2
00:00:04,707 --> 00:00:08,469
那年年末，他把车开出去
进行第一次户外测试,

3
00:00:08,469 --> 00:00:11,844
然后——真实是——他撞墙了。

4
00:00:12,184 --> 00:00:14,227
在过去的130年里，

5
00:00:14,227 --> 00:00:18,546
我们一直在为汽车的最薄弱环节，
驾驶员，做着努力。

6
00:00:18,546 --> 00:00:20,210
我们把车做得更坚固,

7
00:00:20,210 --> 00:00:22,748
我们增加了安全带，增加了安全气囊。

8
00:00:22,748 --> 00:00:26,719
在过去十年里，
我们开始让车变得更智能,

9
00:00:26,719 --> 00:00:29,657
是为弥补驾驶员方面的缺陷。

10
00:00:29,657 --> 00:00:32,918
那么，今天我将给大家讲讲，

11
00:00:32,918 --> 00:00:36,726
用驾驶员辅助系统解决问题，

12
00:00:36,726 --> 00:00:39,290
和真正使用全面自动驾驶汽车的区别，

13
00:00:39,290 --> 00:00:41,170
以及它们对世界的贡献。

14
00:00:41,170 --> 00:00:44,165
我也会介绍一下我们的车，

15
00:00:44,165 --> 00:00:48,164
让你们了解它是如何观察这个世界的，
以及如何应对各种情况，

16
00:00:48,164 --> 00:00:51,351
但首先我先说说存在的问题。

17
00:00:51,651 --> 00:00:52,999
这是个很严重的问题，

18
00:00:52,999 --> 00:00:56,388
每年全世界都有120万人
因交通事故丧命。

19
00:00:56,388 --> 00:01:00,172
仅仅在美国，
每年就有3万3千人死于车祸。

20
00:01:00,172 --> 00:01:02,200
换个方式说,

21
00:01:02,200 --> 00:01:06,997
等同于每天都有一架737飞机失事。

22
00:01:07,342 --> 00:01:09,128
有点不可思议。

23
00:01:09,548 --> 00:01:11,846
汽车卖给我们后应该是这样一番景象，

24
00:01:11,846 --> 00:01:14,563
但事实上，驾驶过程通常是这样。

25
00:01:14,563 --> 00:01:16,722
对吧？这不是晴天，是雨天，

26
00:01:16,722 --> 00:01:19,210
而且除了开车，
你还想做点别的事情。

27
00:01:19,210 --> 00:01:20,832
原因就是：

28
00:01:20,832 --> 00:01:22,690
交通状况变得越来越糟。

29
00:01:22,690 --> 00:01:26,196
在美国，从1990年到2010年,

30
00:01:26,196 --> 00:01:29,700
交通工具的里程数增加了38%。

31
00:01:30,213 --> 00:01:32,962
而我们只增修了6%的路,

32
00:01:32,962 --> 00:01:34,564
所以不单单是你的感觉如此。

33
00:01:34,564 --> 00:01:38,840
交通状况的确比以前糟糕得多。

34
00:01:38,840 --> 00:01:41,249
所有的这一切也都伴随着人力成本。

35
00:01:41,529 --> 00:01:45,477
如果你把在美的平均通勤时间，
约50分钟，

36
00:01:45,477 --> 00:01:49,126
乘以我们的1亿2000万工作者,

37
00:01:49,126 --> 00:01:51,351
结果就是60亿分钟，

38
00:01:51,351 --> 00:01:53,377
每天会被浪费在路上。

39
00:01:53,377 --> 00:01:56,204
这是个很大的数字，
那么我们换个方式,

40
00:01:56,204 --> 00:01:57,978
你把这60亿分钟，

41
00:01:57,978 --> 00:02:01,762
除以人均寿命，

42
00:02:01,762 --> 00:02:04,897
得出数字是162个生命周期。

43
00:02:04,897 --> 00:02:07,822
仅仅从A地到B地，每天就有这么多

44
00:02:07,822 --> 00:02:09,866
生命白白浪费掉了。

45
00:02:09,866 --> 00:02:11,596
太难以置信了。

46
00:02:11,596 --> 00:02:14,440
当然，我们当中还有一些人无法享有

47
00:02:14,440 --> 00:02:16,112
坐到车流中来的权利。

48
00:02:16,112 --> 00:02:17,180
这个人叫史蒂夫。

49
00:02:17,180 --> 00:02:19,455
他是个很有才能的人。

50
00:02:19,455 --> 00:02:21,971
但很不幸，他是盲人，

51
00:02:21,971 --> 00:02:25,188
这意味着本来早上
上班路上的30分钟，

52
00:02:25,188 --> 00:02:29,167
变成了两个小时的
各种转乘公共交通的折磨，

53
00:02:29,167 --> 00:02:31,552
或者是请求朋友或家人载他一程。

54
00:02:31,552 --> 00:02:35,221
他并没有像你我一样
想去哪儿就去哪儿的自由。

55
00:02:35,221 --> 00:02:37,911
我们应该改变这种现状。

56
00:02:37,911 --> 00:02:39,648
现在，传统观点认为,

57
00:02:39,648 --> 00:02:42,140
我们应该使用驾驶员辅助系统，

58
00:02:42,140 --> 00:02:45,480
然后不停改进它们,

59
00:02:45,480 --> 00:02:48,432
总有一天，它们能够实现自动驾驶。

60
00:02:48,432 --> 00:02:50,841
事实上我今天来就是想告诉你们，
这就跟

61
00:02:50,841 --> 00:02:54,898
如果我努力练习弹跳，
有一天我就能飞翔一样不现实。

62
00:02:54,898 --> 00:02:57,626
我们需要做点不同的东西。

63
00:02:57,626 --> 00:02:59,737
我会跟你们介绍

64
00:02:59,737 --> 00:03:03,683
自动驾驶系统和驾驶员辅助系统的
三个不同方面。

65
00:03:03,683 --> 00:03:06,334
我先从自己的经历说起。

66
00:03:06,334 --> 00:03:08,587
在2013年，

67
00:03:08,587 --> 00:03:11,250
我们进行了第一次自动驾驶测试，

68
00:03:11,250 --> 00:03:13,277
让普通人来操作。

69
00:03:13,277 --> 00:03:15,479
算是普通人吧——
他们是100名谷歌员工，

70
00:03:15,479 --> 00:03:17,482
但他们没有参与开发这个项目。

71
00:03:17,482 --> 00:03:21,103
我们把车给他们，
让他们在日常生活中使用。

72
00:03:21,103 --> 00:03:24,822
但与真的自动驾驶汽车不同，
这一辆得加个星号上去：

73
00:03:24,822 --> 00:03:26,326
他们得留多个心眼儿，

74
00:03:26,326 --> 00:03:28,959
因为这只是一辆试验车。

75
00:03:28,959 --> 00:03:32,484
我们虽然进行了很多测试，
但还是有风险。

76
00:03:32,484 --> 00:03:34,543
我们对他们进行了两个小时的训练，

77
00:03:34,543 --> 00:03:36,635
然后让他们进行实际操作，

78
00:03:36,635 --> 00:03:38,762
然后我们得到了一些很好的反馈，

79
00:03:38,762 --> 00:03:41,136
因为有人把产品带到现实中来了。

80
00:03:41,136 --> 00:03:43,211
每个人都对它赞不绝口。

81
00:03:43,211 --> 00:03:46,777
事实上，在第一天
有一个保时捷驾驶员进来跟我们说，

82
00:03:46,777 --> 00:03:49,440
“这实在是太无厘头了。
你们到底怎么想的？”

83
00:03:49,850 --> 00:03:52,480
但最后，他说，“不单是我需要它，

84
00:03:52,480 --> 00:03:55,865
每个人都需要有一辆，
大家的车技都太烂了。”

85
00:03:57,135 --> 00:03:58,870
这番话就是我们的福音，

86
00:03:58,870 --> 00:04:02,673
然后我们开始观察
人们在车里都在做什么，

87
00:04:02,673 --> 00:04:04,252
真让人大开眼界。

88
00:04:04,252 --> 00:04:06,690
我最喜欢的故事，是一位先生

89
00:04:06,690 --> 00:04:10,519
低头看手机，发现手机快没电了，

90
00:04:10,519 --> 00:04:15,067
然后他在车里这样转过身，
在背包里四处摸索着，

91
00:04:15,067 --> 00:04:16,980
拿出他的笔记本电脑，

92
00:04:16,980 --> 00:04:18,787
放到副驾驶座位上，

93
00:04:18,787 --> 00:04:20,551
再转过身，

94
00:04:20,551 --> 00:04:23,918
又摸了一通，拿出手机充电线，

95
00:04:23,918 --> 00:04:27,285
理一下线，插进电脑里，连上手机。

96
00:04:27,285 --> 00:04:29,328
棒极了，手机有电了。

97
00:04:29,328 --> 00:04:33,322
而他那时正行驶在时速65英里的高速上
（约104公里每小时）。

98
00:04:33,322 --> 00:04:35,806
能想象到吗？太难以置信了。

99
00:04:35,806 --> 00:04:38,927
所以我们想了想，说，
这挺明显的对吧？

100
00:04:38,927 --> 00:04:41,190
科技越来越发达，

101
00:04:41,190 --> 00:04:43,311
驾驶员就不需要太负责任。

102
00:04:43,311 --> 00:04:45,707
所以只是把车变得更加智能，

103
00:04:45,707 --> 00:04:48,609
并没法让我们看到真正需要的成功。

104
00:04:48,609 --> 00:04:52,510
我在这里要暂时说一点技术上的东西。

105
00:04:52,510 --> 00:04:54,948
在这张图上，底部的线

106
00:04:54,948 --> 00:04:57,999
代表着在不必要的时候
制动刹车发生的频率。

107
00:04:57,999 --> 00:04:59,620
你可以忽略这条轴的大部分.

108
00:04:59,620 --> 00:05:03,339
因为如果你在城里开车，
然后车时不时自己停下来。

109
00:05:03,339 --> 00:05:05,040
你永远都不会买这辆车。

110
00:05:05,040 --> 00:05:08,415
竖直的轴线表示车会
在你需要避免事故时

111
00:05:08,415 --> 00:05:11,464
采取制动刹车的频率。

112
00:05:11,464 --> 00:05:13,685
如果我们看左下角,

113
00:05:13,685 --> 00:05:15,530
这是你们正在开的普通汽车。

114
00:05:15,530 --> 00:05:18,663
它不会自动为你刹车，
也不至于刹车失灵，

115
00:05:18,663 --> 00:05:21,442
但它无法为你避免事故。

116
00:05:21,442 --> 00:05:24,090
如果我们把驾驶员辅助系统
装进车里，

117
00:05:24,090 --> 00:05:25,988
比如说撞击缓冲刹车系统，

118
00:05:25,988 --> 00:05:28,240
我们会导入一系列的科技，

119
00:05:28,240 --> 00:05:31,428
也就是这条曲线，
它有了一些操作属性，

120
00:05:31,428 --> 00:05:33,708
但也不会完全规避事故，

121
00:05:33,708 --> 00:05:35,727
因为它没有这个能力。

122
00:05:35,727 --> 00:05:37,796
但我们会在曲线上取某个点，

123
00:05:37,796 --> 00:05:41,370
也许它可以避免一半
因驾驶员失误引起的事故。

124
00:05:41,370 --> 00:05:42,697
挺赞的，对吧？

125
00:05:42,697 --> 00:05:46,394
我们可以减少一半的交通事故。

126
00:05:46,394 --> 00:05:50,381
这样每年在美国就有1万7千人
幸免于难。

127
00:05:50,381 --> 00:05:52,401
但如果我们想要一辆自动驾驶汽车，

128
00:05:52,401 --> 00:05:54,708
我们需要一条这样的曲线。

129
00:05:54,708 --> 00:05:57,307
我们得在车里加装更多的传感器，

130
00:05:57,307 --> 00:05:59,138
然后在这里挑某个操作点，

131
00:05:59,138 --> 00:06:01,347
在这个点上基本
永远不会有事故发生。

132
00:06:01,347 --> 00:06:03,790
多少还是会发生，但概率极低。

133
00:06:03,790 --> 00:06:05,751
现在我们可以看看这里，

134
00:06:05,751 --> 00:06:09,076
探讨一下是否有所增加，
我会提到比方说“80-20规则”，

135
00:06:09,076 --> 00:06:11,594
而且很难再上升了。

136
00:06:11,594 --> 00:06:14,628
但让我们暂时从另一个角度看一看。

137
00:06:14,628 --> 00:06:18,870
我们看看这种科技应用的频率多高。

138
00:06:18,870 --> 00:06:22,376
这个绿点表示驾驶员辅助系统。

139
00:06:22,376 --> 00:06:24,861
调查发现人类驾驶员

140
00:06:24,861 --> 00:06:27,508
因为自身错误导致的交通事故，

141
00:06:27,508 --> 00:06:30,680
在美国是每10万英里（约16万公里）
发生一次。

142
00:06:30,680 --> 00:06:35,227
对比之下，自动驾驶系统约在每秒

143
00:06:35,227 --> 00:06:37,220
会自行做10次决定。

144
00:06:37,220 --> 00:06:38,932
所以就数量级而言，

145
00:06:38,932 --> 00:06:41,764
约是每英里（1.6公里）1000次。

146
00:06:41,764 --> 00:06:44,249
如果你对比一下两者的差距，

147
00:06:44,249 --> 00:06:46,849
就是10的八次方，对吧？

148
00:06:46,849 --> 00:06:48,614
8个数量级，

149
00:06:48,614 --> 00:06:51,423
这就像拿我跑步的速度

150
00:06:51,423 --> 00:06:53,629
和光速比较，

151
00:06:53,629 --> 00:06:57,414
即便我再刻苦训练，
也永远达不到光速。

152
00:06:57,414 --> 00:06:59,852
所以这个跨度非常大。

153
00:06:59,852 --> 00:07:03,581
最后，就是这个系统如何
处理不确定性。

154
00:07:03,581 --> 00:07:06,904
那么这个行人可能会走到路上，
也可能不会。

155
00:07:06,904 --> 00:07:09,929
我不确定，也没有任何算法能确定，

156
00:07:09,929 --> 00:07:12,594
但对于驾驶员辅助系统来说，

157
00:07:12,594 --> 00:07:14,720
这意味着它无法采取措施，

158
00:07:14,720 --> 00:07:18,739
因为如果它在预期之外采取制动，
是完全不合适的。

159
00:07:18,739 --> 00:07:21,872
但自动驾驶系统则会观察行人，

160
00:07:21,872 --> 00:07:23,762
然后说我不知道他们要做什么，

161
00:07:23,762 --> 00:07:27,524
于是减速，再仔细观察，
然后采取适当措施。

162
00:07:27,524 --> 00:07:31,226
所以这就比驾驶员辅助系统
要安全得多，

163
00:07:31,226 --> 00:07:33,956
那么以上的例子就
足以体现这两者的区别了。

164
00:07:33,956 --> 00:07:37,140
现在我们再花点时间聊聊
车是如何观察环境的。

165
00:07:37,140 --> 00:07:38,692
这是我们的车。

166
00:07:38,692 --> 00:07:40,890
它从识别自己的位置开始，

167
00:07:40,890 --> 00:07:43,917
通过将它的地图和
传感器数据进行叠加，

168
00:07:43,917 --> 00:07:46,865
然后我们再加上它当时看到的东西，

169
00:07:46,865 --> 00:07:50,520
所以在这里所有你能看到的紫色盒子
是路上的其他车辆，

170
00:07:50,520 --> 00:07:53,048
旁边红色的物体则是一位骑单车的人，

171
00:07:53,048 --> 00:07:55,450
如果你再仔细点看，在远处，

172
00:07:55,450 --> 00:07:57,244
你能看到一些锥形路障。

173
00:07:57,244 --> 00:08:00,017
这样我们就能知道汽车现在的位置了，

174
00:08:00,017 --> 00:08:03,130
但我们还得再改善：
我们得预测将发生的事情。

175
00:08:03,130 --> 00:08:06,698
这里右上角的小卡车正准备换到左道,

176
00:08:06,698 --> 00:08:08,961
因为前面的路被封了，

177
00:08:08,961 --> 00:08:11,292
所以它得驶离原车道。

178
00:08:11,292 --> 00:08:13,155
能知道一辆小卡车的轨迹确实不错,

179
00:08:13,155 --> 00:08:15,634
但我们真正需要的是
了解每个人的想法,

180
00:08:15,634 --> 00:08:18,141
所以问题就变得十分复杂了。

181
00:08:18,141 --> 00:08:22,460
了解这些之后，
我们就可以算出汽车该如何应对，

182
00:08:22,460 --> 00:08:26,756
该跟随哪条线路，
要多快实现减速或者加速。

183
00:08:26,756 --> 00:08:29,821
所有的这一切最终都会
变成跟随一条路径：

184
00:08:29,821 --> 00:08:33,018
向左或还是右打方向盘，
踩刹车还是油门。

185
00:08:33,018 --> 00:08:35,482
所有的一切最终都
简化成了两个数值，

186
00:08:35,482 --> 00:08:37,723
那这能有多难呢？

187
00:08:38,433 --> 00:08:40,385
在2009年我们刚开始测试的时候，

188
00:08:40,385 --> 00:08:41,983
我们的系统看起来是这样的。

189
00:08:41,983 --> 00:08:44,714
你能看到我们的车在中间，
路上还有其他盒子，

190
00:08:44,714 --> 00:08:46,075
同时在高速上行驶着。

191
00:08:46,075 --> 00:08:49,503
这辆车需要知道自己的位置
以及其他车辆的大概方位。

192
00:08:49,503 --> 00:08:53,092
基本上就是一种几何的分析方式。

193
00:08:53,092 --> 00:08:56,040
当我们开始在社区和
城市道路上行驶时，

194
00:08:56,040 --> 00:08:58,485
问题又上升到了一个新的难度。

195
00:08:58,485 --> 00:09:01,979
你能看到行人在我们面前穿梭，
还有汽车,

196
00:09:01,979 --> 00:09:03,460
横纵交错，

197
00:09:03,460 --> 00:09:05,317
还有红绿灯，人行横道。

198
00:09:05,317 --> 00:09:08,114
相比之下问题变得极度复杂。

199
00:09:08,114 --> 00:09:10,217
当你把这个问题解决后，

200
00:09:10,217 --> 00:09:12,729
接下来汽车还得能应付建筑施工。

201
00:09:12,729 --> 00:09:15,880
所以左边的锥形路障会
迫使汽车开到右边，

202
00:09:15,880 --> 00:09:18,282
当然不仅需要避开施工区域，

203
00:09:18,282 --> 00:09:22,005
它还得应付在其间走动的其他人。

204
00:09:22,005 --> 00:09:24,808
当然，如果有人违规了，
有警察在那里，

205
00:09:24,808 --> 00:09:28,070
汽车就得明白车上闪着灯

206
00:09:28,070 --> 00:09:31,385
意味着这不仅仅是一辆车，
还有一位警官。

207
00:09:31,385 --> 00:09:33,577
类似的，这里路边橘黄色的盒子，

208
00:09:33,577 --> 00:09:35,136
是校车，

209
00:09:35,136 --> 00:09:37,656
我们也得分开来处理。

210
00:09:38,576 --> 00:09:41,369
当我们在路上时，
其他人会表达各种意图：

211
00:09:41,369 --> 00:09:43,149
当骑单车的人举起他们的手臂，

212
00:09:43,149 --> 00:09:46,667
这就意味着他们希望有车能
让给他们点空间

213
00:09:46,667 --> 00:09:48,720
以便进行换道。

214
00:09:49,030 --> 00:09:51,203
当路中间站着一位警官，

215
00:09:51,203 --> 00:09:53,943
我们的车得明白这手势是要你停下来，

216
00:09:53,943 --> 00:09:57,449
当他们示意我们可以走了，
我们才能继续。

217
00:09:57,449 --> 00:10:01,210
我们达成这些目标，
是通过和其他车辆分享数据。

218
00:10:01,210 --> 00:10:02,906
首先，最简单粗制的模型,

219
00:10:02,906 --> 00:10:05,019
就是当一辆车看到建筑施工地带时,

220
00:10:05,019 --> 00:10:08,081
告知另一辆车，让它驶上正确的车道

221
00:10:08,081 --> 00:10:09,651
以避免麻烦。

222
00:10:09,651 --> 00:10:12,315
但我们对此有更深的认识。

223
00:10:12,315 --> 00:10:15,324
我们可以搜集车辆在一段时间内
看到的数据，

224
00:10:15,324 --> 00:10:17,700
数以千计在路上的行人，骑单车的人，

225
00:10:17,700 --> 00:10:19,487
以及其他车辆，

226
00:10:19,487 --> 00:10:21,182
了解他们的外形，

227
00:10:21,182 --> 00:10:23,823
再用之去推理其他车辆

228
00:10:23,823 --> 00:10:25,939
以及其他行人的外形。

229
00:10:25,939 --> 00:10:28,960
然后，更重要的是，
我们可以从中得出一个模型,

230
00:10:28,960 --> 00:10:31,290
预测所有交通参与者的去向。

231
00:10:31,290 --> 00:10:34,253
这里的黄色盒子是
我们面前过马路的行人。

232
00:10:34,253 --> 00:10:36,503
这个蓝色盒子是个骑单车的人，
而且我们预测

233
00:10:36,503 --> 00:10:39,815
他会一直保持在车辆右侧。

234
00:10:40,115 --> 00:10:42,207
这里有个在路上骑单车的人，

235
00:10:42,207 --> 00:10:44,813
我们知道他会沿着路一直骑下去。

236
00:10:44,813 --> 00:10:47,160
这里有人右转了,

237
00:10:47,160 --> 00:10:50,290
而在这里，有人会在我们面前调头，

238
00:10:50,290 --> 00:10:53,324
我们可以预测这个行为并安全应对。

239
00:10:53,324 --> 00:10:55,922
目前为止，对于我们见过的场景
都没什么问题，

240
00:10:55,922 --> 00:10:57,927
但当然，你还会遇见很多

241
00:10:57,927 --> 00:10:59,698
之前没见过的东西。

242
00:10:59,698 --> 00:11:01,439
几个月前，

243
00:11:01,439 --> 00:11:03,484
我们的车辆在通过Mountain View
（硅谷地名）的时候，

244
00:11:03,484 --> 00:11:04,848
就遇到了这样的情景。

245
00:11:04,848 --> 00:11:07,220
这是个坐着电动轮椅的女士,

246
00:11:07,220 --> 00:11:10,677
在路中央绕着圈追赶一只鸭子。
（笑声）

247
00:11:10,677 --> 00:11:13,788
结果呢，在机动车驾驶管理处的手册里

248
00:11:13,788 --> 00:11:16,033
没有一条告诉你该怎么做，

249
00:11:16,033 --> 00:11:17,916
但我们的车辆却能灵活应对，

250
00:11:17,916 --> 00:11:20,431
减速并安全通过。

251
00:11:20,431 --> 00:11:22,272
我们应付的不只是鸭子,

252
00:11:22,272 --> 00:11:26,180
看看这只飞过我们面前的鸟，
汽车也会对之做出处理。

253
00:11:26,180 --> 00:11:27,795
这里还有一个骑车的,

254
00:11:27,795 --> 00:11:31,085
估计除了在Mountain View，
其他地方很难见到。

255
00:11:31,085 --> 00:11:33,153
当然，我们还得应付其他驾驶员，

256
00:11:33,153 --> 00:11:36,868
甚至那些幼龄的。

257
00:11:36,868 --> 00:11:40,999
注意右边，那个从货车上跳下来的人。

258
00:11:42,210 --> 00:11:45,389
现在，注意左边绿盒子那辆车，

259
00:11:45,389 --> 00:11:48,714
它决定在最后的时刻右转。

260
00:11:48,714 --> 00:11:51,245
这里，当我们变道时，我们左边的车

261
00:11:51,245 --> 00:11:55,118
也同样想变道。

262
00:11:55,118 --> 00:11:57,811
还有这里，我们看到一辆车闯了红灯，

263
00:11:57,811 --> 00:11:59,901
我们就先让它通过。

264
00:11:59,901 --> 00:12:03,755
同样这里，骑单车的人也闯红灯了，

265
00:12:03,755 --> 00:12:06,501
不出所料，
我们的车也能安全应对。

266
00:12:06,501 --> 00:12:09,102
当然还有一些莫名其妙的人，

267
00:12:09,102 --> 00:12:12,645
就像这家伙一样，
直接就从两辆自动驾驶汽车中窜出来。

268
00:12:12,645 --> 00:12:14,970
你会想问，“你脑子是怎么想的？”

269
00:12:14,970 --> 00:12:16,182
（笑声）

270
00:12:16,182 --> 00:12:18,113
我已经给你们看了大量的例子，

271
00:12:18,113 --> 00:12:20,863
我快速地讲一下其中的一个案例。

272
00:12:20,863 --> 00:12:23,363
我们现在看到的还是骑单车的人，

273
00:12:23,363 --> 00:12:27,034
你们可能会发现在下面的视角，
我们还看不到那个人，

274
00:12:27,034 --> 00:12:29,968
但车能看到：就是那里的小蓝盒子,

275
00:12:29,968 --> 00:12:31,999
这来自于激光数据。

276
00:12:31,999 --> 00:12:33,897
这并不是很容易理解，

277
00:12:33,897 --> 00:12:36,661
那么我接下来要做的，
就是调出激光数据看一下,

278
00:12:36,661 --> 00:12:39,000
如果你擅长分析激光数据，你能发现

279
00:12:39,000 --> 00:12:40,787
曲线上的一些点，

280
00:12:40,787 --> 00:12:44,099
就在那儿，
那个蓝色小盒子就是骑单车的人。

281
00:12:44,099 --> 00:12:45,978
这会儿面对我们的还是红灯，

282
00:12:45,978 --> 00:12:47,560
自行车道的灯已经变黄了，

283
00:12:47,560 --> 00:12:50,778
如果你瞥一眼的话，就能看到了。

284
00:12:50,778 --> 00:12:54,034
但是骑单车的人，
我们看到他准备穿过这个十字路口，

285
00:12:54,034 --> 00:12:56,718
我们的灯已经变绿，
他的方向也变红了，

286
00:12:56,718 --> 00:13:01,010
我们预期到这辆单车将会横穿马路。

287
00:13:01,010 --> 00:13:04,752
但不幸的是，
我们旁边的其他司机并没有注意到。

288
00:13:04,752 --> 00:13:07,909
他们开始踩油门,
不过幸运的是，

289
00:13:07,909 --> 00:13:10,280
骑单车的人及时避开了，

290
00:13:10,280 --> 00:13:13,111
然后平安地穿过了十字路口。

291
00:13:13,111 --> 00:13:14,679
之后我们才又继续前进。

292
00:13:14,679 --> 00:13:17,627
正如你们所见，
我们已取得了一些激动人心的成就，

293
00:13:17,627 --> 00:13:19,529
此时我们深信

294
00:13:19,529 --> 00:13:21,539
这项技术将会进入市场。

295
00:13:21,539 --> 00:13:26,322
我们每天用虚拟器做
3百万英里的测试，

296
00:13:26,322 --> 00:13:29,011
所以你就能够想象到
我们的车辆获得了多少经验。

297
00:13:29,011 --> 00:13:31,875
我们期待这项技术能在道路上使用，

298
00:13:31,875 --> 00:13:34,765
并且认为正确的选择是自动驾驶，

299
00:13:34,765 --> 00:13:36,609
而非驾驶员辅助系统，

300
00:13:36,609 --> 00:13:39,230
因为情况已经刻不容缓了。

301
00:13:39,230 --> 00:13:41,623
就在我演讲的时间段内,

302
00:13:41,623 --> 00:13:44,758
在美国的公路上已经有34人丧生。

303
00:13:44,758 --> 00:13:47,126
我们多久能实现这个目标呢？

304
00:13:47,126 --> 00:13:50,958
嗯，很难说，
因为这是个很复杂的问题，

305
00:13:50,958 --> 00:13:53,172
这两个是我的儿子。

306
00:13:53,172 --> 00:13:56,795
大的11岁，也就是说在四年半后，

307
00:13:56,795 --> 00:13:59,372
他就能去考驾照了。

308
00:13:59,372 --> 00:14:02,576
我和我的团队承诺
尽量不让他去考（已经不需要了）。

309
00:14:02,576 --> 00:14:04,480
谢谢。

310
00:14:04,480 --> 00:14:08,147
（笑声）（掌声）

311
00:14:08,890 --> 00:14:11,068
克利斯·安德森（CA）：
克里斯，我有个问题要问你。

312
00:14:11,068 --> 00:14:12,707
克里斯·厄姆森（CU）：问吧。

313
00:14:14,487 --> 00:14:18,411
CA：显而易见，
你们的车有着让人惊奇的大脑。

314
00:14:18,411 --> 00:14:22,870
在驾驶辅助和无人驾驶这场辩论上——

315
00:14:22,870 --> 00:14:25,911
我是说，现在就有一场真正的辩论。

316
00:14:25,911 --> 00:14:28,744
一些公司，例如，特斯拉，

317
00:14:28,744 --> 00:14:30,903
正在走驾驶辅助的路线。

318
00:14:30,903 --> 00:14:36,151
而你所说的，
就是这将是个没前途的死胡同,

319
00:14:36,151 --> 00:14:41,607
因为你不能指望在这方面不断提高
就会在某个时候实现无人驾驶，

320
00:14:41,607 --> 00:14:45,137
然后有驾驶员说
“这已经挺安全的了”，

321
00:14:45,137 --> 00:14:47,784
然后转身去后座，
不幸就发生了。

322
00:14:47,784 --> 00:14:50,120
CU：对，你说得对，这并不是说

323
00:14:50,120 --> 00:14:53,547
驾驶员辅助系统作用不大。

324
00:14:53,547 --> 00:14:55,675
它能在这个过渡阶段拯救很多生命,

325
00:14:55,675 --> 00:14:59,308
但为了抓住这一变革性的机会，
能帮助像史蒂夫这样的人行动自如，

326
00:14:59,308 --> 00:15:01,857
为了终结安全事故，

327
00:15:01,857 --> 00:15:04,336
为了有机会改变我们的城市，

328
00:15:04,336 --> 00:15:08,290
解决停车问题，
摆脱我们称为停车场的城市大坑,

329
00:15:08,290 --> 00:15:09,780
这是唯一的办法了。

330
00:15:09,780 --> 00:15:12,498
CA：我们会带着浓厚的兴趣
关注你们的进展的。

331
00:15:12,498 --> 00:15:16,730
谢谢你，克里斯。
CU：谢谢。（掌声）