WEBVTT

00:00:00.528 --> 00:00:04.477
在1885年，卡尔本茨发明了汽车。

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,

00:00:08.469 --> 00:00:11.844
然后——真实是——他撞墙了。

00:00:12.184 --> 00:00:14.227
在过去的130年里，

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。

00:00:18.546 --> 00:00:20.210
我们把车做得更坚固,

00:00:20.210 --> 00:00:22.748
我们增加了安全带，增加了安全气囊。

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,

00:00:26.719 --> 00:00:29.657
是为弥补驾驶员方面的缺陷。

NOTE Paragraph

00:00:29.657 --> 00:00:32.918
那么，今天我将给大家讲讲，

00:00:32.918 --> 00:00:36.726
用驾驶员辅助系统解决问题，

00:00:36.726 --> 00:00:39.290
和真正使用全面自动驾驶汽车的区别，

00:00:39.290 --> 00:00:41.170
以及它们对世界的贡献。

00:00:41.170 --> 00:00:44.165
我也会介绍一下我们的车，

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，

00:00:48.164 --> 00:00:51.351
但首先我先说说存在的问题。

00:00:51.651 --> 00:00:52.999
这是个很严重的问题，

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。

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。

00:01:00.172 --> 00:01:02.200
换个方式说,

00:01:02.200 --> 00:01:06.997
等同于每天都有一架737飞机失事。

00:01:07.342 --> 00:01:09.128
有点不可思议。

00:01:09.548 --> 00:01:11.846
汽车卖给我们后应该是这样一番景象，

00:01:11.846 --> 00:01:14.563
但事实上，驾驶过程通常是这样。

00:01:14.563 --> 00:01:16.722
对吧？这不是晴天，是雨天，

00:01:16.722 --> 00:01:19.210
而且除了开车，
你还想做点别的事情。

00:01:19.210 --> 00:01:20.832
原因就是：

00:01:20.832 --> 00:01:22.690
交通状况变得越来越糟。

00:01:22.690 --> 00:01:26.196
在美国，从1990年到2010年,

00:01:26.196 --> 00:01:29.700
交通工具的里程数增加了38%。

00:01:30.213 --> 00:01:32.962
而我们只增修了6%的路,

00:01:32.962 --> 00:01:34.564
所以不单单是你的感觉如此。

00:01:34.564 --> 00:01:38.840
交通状况的确比以前糟糕得多。

NOTE Paragraph

00:01:38.840 --> 00:01:41.249
所有的这一切也都伴随着人力成本。

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，

00:01:45.477 --> 00:01:49.126
乘以我们的1亿2000万工作者,

00:01:49.126 --> 00:01:51.351
结果就是60亿分钟，

00:01:51.351 --> 00:01:53.377
每天会被浪费在路上。

00:01:53.377 --> 00:01:56.204
这是个很大的数字，
那么我们换个方式,

00:01:56.204 --> 00:01:57.978
你把这60亿分钟，

00:01:57.978 --> 00:02:01.762
除以人均寿命，

00:02:01.762 --> 00:02:04.897
得出数字是162个生命周期。

00:02:04.897 --> 00:02:07.822
仅仅从A地到B地，每天就有这么多

00:02:07.822 --> 00:02:09.866
生命白白浪费掉了。

00:02:09.866 --> 00:02:11.596
太难以置信了。

00:02:11.596 --> 00:02:14.440
当然，我们当中还有一些人无法享有

00:02:14.440 --> 00:02:16.112
坐到车流中来的权利。

00:02:16.112 --> 00:02:17.180
这个人叫史蒂夫。

00:02:17.180 --> 00:02:19.455
他是个很有才能的人。

00:02:19.455 --> 00:02:21.971
但很不幸，他是盲人，

00:02:21.971 --> 00:02:25.188
这意味着本来早上
上班路上的30分钟，

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，

00:02:29.167 --> 00:02:31.552
或者是请求朋友或家人载他一程。

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。

00:02:35.221 --> 00:02:37.911
我们应该改变这种现状。

NOTE Paragraph

00:02:37.911 --> 00:02:39.648
现在，传统观点认为,

00:02:39.648 --> 00:02:42.140
我们应该使用驾驶员辅助系统，

00:02:42.140 --> 00:02:45.480
然后不停改进它们,

00:02:45.480 --> 00:02:48.432
总有一天，它们能够实现自动驾驶。

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

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。

00:02:54.898 --> 00:02:57.626
我们需要做点不同的东西。

00:02:57.626 --> 00:02:59.737
我会跟你们介绍

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。

00:03:03.683 --> 00:03:06.334
我先从自己的经历说起。

NOTE Paragraph

00:03:06.334 --> 00:03:08.587
在2013年，

00:03:08.587 --> 00:03:11.250
我们进行了第一次自动驾驶测试，

00:03:11.250 --> 00:03:13.277
让普通人来操作。

00:03:13.277 --> 00:03:15.479
算是普通人吧——
他们是100名谷歌员工，

00:03:15.479 --> 00:03:17.482
但他们没有参与开发这个项目。

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。

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：

00:03:24.822 --> 00:03:26.326
他们得留多个心眼儿，

00:03:26.326 --> 00:03:28.959
因为这只是一辆试验车。

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。

00:03:32.484 --> 00:03:34.543
我们对他们进行了两个小时的训练，

00:03:34.543 --> 00:03:36.635
然后让他们进行实际操作，

00:03:36.635 --> 00:03:38.762
然后我们得到了一些很好的反馈，

00:03:38.762 --> 00:03:41.136
因为有人把产品带到现实中来了。

00:03:41.136 --> 00:03:43.211
每个人都对它赞不绝口。

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，

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？”

00:03:49.850 --> 00:03:52.480
但最后，他说，“不单是我需要它，

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。”

00:03:57.135 --> 00:03:58.870
这番话就是我们的福音，

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，

00:04:02.673 --> 00:04:04.252
真让人大开眼界。

00:04:04.252 --> 00:04:06.690
我最喜欢的故事，是一位先生

00:04:06.690 --> 00:04:10.519
低头看手机，发现手机快没电了，

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，

00:04:15.067 --> 00:04:16.980
拿出他的笔记本电脑，

00:04:16.980 --> 00:04:18.787
放到副驾驶座位上，

00:04:18.787 --> 00:04:20.551
再转过身，

00:04:20.551 --> 00:04:23.918
又摸了一通，拿出手机充电线，

00:04:23.918 --> 00:04:27.285
理一下线，插进电脑里，连上手机。

00:04:27.285 --> 00:04:29.328
棒极了，手机有电了。

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）。

00:04:33.322 --> 00:04:35.806
能想象到吗？太难以置信了。

00:04:35.806 --> 00:04:38.927
所以我们想了想，说，
这挺明显的对吧？

00:04:38.927 --> 00:04:41.190
科技越来越发达，

00:04:41.190 --> 00:04:43.311
驾驶员就不需要太负责任。

00:04:43.311 --> 00:04:45.707
所以只是把车变得更加智能，

00:04:45.707 --> 00:04:48.609
并没法让我们看到真正需要的成功。

NOTE Paragraph

00:04:48.609 --> 00:04:52.510
我在这里要暂时说一点技术上的东西。

00:04:52.510 --> 00:04:54.948
在这张图上，底部的线

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。

00:04:57.999 --> 00:04:59.620
你可以忽略这条轴的大部分.

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。

00:05:03.339 --> 00:05:05.040
你永远都不会买这辆车。

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

00:05:08.415 --> 00:05:11.464
采取制动刹车的频率。

00:05:11.464 --> 00:05:13.685
如果我们看左下角,

00:05:13.685 --> 00:05:15.530
这是你们正在开的普通汽车。

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，

00:05:18.663 --> 00:05:21.442
但它无法为你避免事故。

00:05:21.442 --> 00:05:24.090
如果我们把驾驶员辅助系统
装进车里，

00:05:24.090 --> 00:05:25.988
比如说撞击缓冲刹车系统，

00:05:25.988 --> 00:05:28.240
我们会导入一系列的科技，

00:05:28.240 --> 00:05:31.428
也就是这条曲线，
它有了一些操作属性，

00:05:31.428 --> 00:05:33.708
但也不会完全规避事故，

00:05:33.708 --> 00:05:35.727
因为它没有这个能力。

00:05:35.727 --> 00:05:37.796
但我们会在曲线上取某个点，

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。

00:05:41.370 --> 00:05:42.697
挺赞的，对吧？

00:05:42.697 --> 00:05:46.394
我们可以减少一半的交通事故。

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。

NOTE Paragraph

00:05:50.381 --> 00:05:52.401
但如果我们想要一辆自动驾驶汽车，

00:05:52.401 --> 00:05:54.708
我们需要一条这样的曲线。

00:05:54.708 --> 00:05:57.307
我们得在车里加装更多的传感器，

00:05:57.307 --> 00:05:59.138
然后在这里挑某个操作点，

00:05:59.138 --> 00:06:01.347
在这个点上基本
永远不会有事故发生。

00:06:01.347 --> 00:06:03.790
多少还是会发生，但概率极低。

00:06:03.790 --> 00:06:05.751
现在我们可以看看这里，

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”，

00:06:09.076 --> 00:06:11.594
而且很难再上升了。

00:06:11.594 --> 00:06:14.628
但让我们暂时从另一个角度看一看。

00:06:14.628 --> 00:06:18.870
我们看看这种科技应用的频率多高。

00:06:18.870 --> 00:06:22.376
这个绿点表示驾驶员辅助系统。

00:06:22.376 --> 00:06:24.861
调查发现人类驾驶员

00:06:24.861 --> 00:06:27.508
因为自身错误导致的交通事故，

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。

00:06:30.680 --> 00:06:35.227
对比之下，自动驾驶系统约在每秒

00:06:35.227 --> 00:06:37.220
会自行做10次决定。

00:06:37.220 --> 00:06:38.932
所以就数量级而言，

00:06:38.932 --> 00:06:41.764
约是每英里（1.6公里）1000次。

00:06:41.764 --> 00:06:44.249
如果你对比一下两者的差距，

00:06:44.249 --> 00:06:46.849
就是10的八次方，对吧？

00:06:46.849 --> 00:06:48.614
8个数量级，

00:06:48.614 --> 00:06:51.423
这就像拿我跑步的速度

00:06:51.423 --> 00:06:53.629
和光速比较，

00:06:53.629 --> 00:06:57.414
即便我再刻苦训练，
也永远达不到光速。

00:06:57.414 --> 00:06:59.852
所以这个跨度非常大。

NOTE Paragraph

00:06:59.852 --> 00:07:03.581
最后，就是这个系统如何
处理不确定性。

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。

00:07:06.904 --> 00:07:09.929
我不确定，也没有任何算法能确定，

00:07:09.929 --> 00:07:12.594
但对于驾驶员辅助系统来说，

00:07:12.594 --> 00:07:14.720
这意味着它无法采取措施，

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。

00:07:18.739 --> 00:07:21.872
但自动驾驶系统则会观察行人，

00:07:21.872 --> 00:07:23.762
然后说我不知道他们要做什么，

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。

NOTE Paragraph

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，

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。

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。

NOTE Paragraph

00:07:37.140 --> 00:07:38.692
这是我们的车。

00:07:38.692 --> 00:07:40.890
它从识别自己的位置开始，

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，

00:07:43.917 --> 00:07:46.865
然后我们再加上它当时看到的东西，

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，

00:07:50.520 --> 00:07:53.048
旁边红色的物体则是一位骑单车的人，

00:07:53.048 --> 00:07:55.450
如果你再仔细点看，在远处，

00:07:55.450 --> 00:07:57.244
你能看到一些锥形路障。

00:07:57.244 --> 00:08:00.017
这样我们就能知道汽车现在的位置了，

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。

00:08:03.130 --> 00:08:06.698
这里右上角的小卡车正准备换到左道,

00:08:06.698 --> 00:08:08.961
因为前面的路被封了，

00:08:08.961 --> 00:08:11.292
所以它得驶离原车道。

00:08:11.292 --> 00:08:13.155
能知道一辆小卡车的轨迹确实不错,

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,

00:08:15.634 --> 00:08:18.141
所以问题就变得十分复杂了。

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，

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。

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：

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。

00:08:33.018 --> 00:08:35.482
所有的一切最终都
简化成了两个数值，

00:08:35.482 --> 00:08:37.723
那这能有多难呢？

NOTE Paragraph

00:08:38.433 --> 00:08:40.385
在2009年我们刚开始测试的时候，

00:08:40.385 --> 00:08:41.983
我们的系统看起来是这样的。

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，

00:08:44.714 --> 00:08:46.075
同时在高速上行驶着。

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。

00:08:49.503 --> 00:08:53.092
基本上就是一种几何的分析方式。

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，

00:08:56.040 --> 00:08:58.485
问题又上升到了一个新的难度。

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,

00:09:01.979 --> 00:09:03.460
横纵交错，

00:09:03.460 --> 00:09:05.317
还有红绿灯，人行横道。

00:09:05.317 --> 00:09:08.114
相比之下问题变得极度复杂。

00:09:08.114 --> 00:09:10.217
当你把这个问题解决后，

00:09:10.217 --> 00:09:12.729
接下来汽车还得能应付建筑施工。

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，

00:09:15.880 --> 00:09:18.282
当然不仅需要避开施工区域，

00:09:18.282 --> 00:09:22.005
它还得应付在其间走动的其他人。

00:09:22.005 --> 00:09:24.808
当然，如果有人违规了，
有警察在那里，

00:09:24.808 --> 00:09:28.070
汽车就得明白车上闪着灯

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。

00:09:31.385 --> 00:09:33.577
类似的，这里路边橘黄色的盒子，

00:09:33.577 --> 00:09:35.136
是校车，

00:09:35.136 --> 00:09:37.656
我们也得分开来处理。

NOTE Paragraph

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：

00:09:41.369 --> 00:09:43.149
当骑单车的人举起他们的手臂，

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

00:09:46.667 --> 00:09:48.720
以便进行换道。

00:09:49.030 --> 00:09:51.203
当路中间站着一位警官，

00:09:51.203 --> 00:09:53.943
我们的车得明白这手势是要你停下来，

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。

NOTE Paragraph

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。

00:10:01.210 --> 00:10:02.906
首先，最简单粗制的模型,

00:10:02.906 --> 00:10:05.019
就是当一辆车看到建筑施工地带时,

00:10:05.019 --> 00:10:08.081
告知另一辆车，让它驶上正确的车道

00:10:08.081 --> 00:10:09.651
以避免麻烦。

00:10:09.651 --> 00:10:12.315
但我们对此有更深的认识。

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，

00:10:15.324 --> 00:10:17.700
数以千计在路上的行人，骑单车的人，

00:10:17.700 --> 00:10:19.487
以及其他车辆，

00:10:19.487 --> 00:10:21.182
了解他们的外形，

00:10:21.182 --> 00:10:23.823
再用之去推理其他车辆

00:10:23.823 --> 00:10:25.939
以及其他行人的外形。

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,

00:10:28.960 --> 00:10:31.290
预测所有交通参与者的去向。

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。

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

00:10:36.503 --> 00:10:39.815
他会一直保持在车辆右侧。

00:10:40.115 --> 00:10:42.207
这里有个在路上骑单车的人，

00:10:42.207 --> 00:10:44.813
我们知道他会沿着路一直骑下去。

00:10:44.813 --> 00:10:47.160
这里有人右转了,

00:10:47.160 --> 00:10:50.290
而在这里，有人会在我们面前调头，

00:10:50.290 --> 00:10:53.324
我们可以预测这个行为并安全应对。

NOTE Paragraph

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，

00:10:55.922 --> 00:10:57.927
但当然，你还会遇见很多

00:10:57.927 --> 00:10:59.698
之前没见过的东西。

00:10:59.698 --> 00:11:01.439
几个月前，

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，

00:11:03.484 --> 00:11:04.848
就遇到了这样的情景。

00:11:04.848 --> 00:11:07.220
这是个坐着电动轮椅的女士,

00:11:07.220 --> 00:11:10.677
在路中央绕着圈追赶一只鸭子。
（笑声）

00:11:10.677 --> 00:11:13.788
结果呢，在机动车驾驶管理处的手册里

00:11:13.788 --> 00:11:16.033
没有一条告诉你该怎么做，

00:11:16.033 --> 00:11:17.916
但我们的车辆却能灵活应对，

00:11:17.916 --> 00:11:20.431
减速并安全通过。

00:11:20.431 --> 00:11:22.272
我们应付的不只是鸭子,

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。

00:11:26.180 --> 00:11:27.795
这里还有一个骑车的,

00:11:27.795 --> 00:11:31.085
估计除了在Mountain View，
其他地方很难见到。

00:11:31.085 --> 00:11:33.153
当然，我们还得应付其他驾驶员，

00:11:33.153 --> 00:11:36.868
甚至那些幼龄的。

00:11:36.868 --> 00:11:40.999
注意右边，那个从货车上跳下来的人。

00:11:42.210 --> 00:11:45.389
现在，注意左边绿盒子那辆车，

00:11:45.389 --> 00:11:48.714
它决定在最后的时刻右转。

00:11:48.714 --> 00:11:51.245
这里，当我们变道时，我们左边的车

00:11:51.245 --> 00:11:55.118
也同样想变道。

00:11:55.118 --> 00:11:57.811
还有这里，我们看到一辆车闯了红灯，

00:11:57.811 --> 00:11:59.901
我们就先让它通过。

00:11:59.901 --> 00:12:03.755
同样这里，骑单车的人也闯红灯了，

00:12:03.755 --> 00:12:06.501
不出所料，
我们的车也能安全应对。

00:12:06.501 --> 00:12:09.102
当然还有一些莫名其妙的人，

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。

00:12:12.645 --> 00:12:14.970
你会想问，“你脑子是怎么想的？”

00:12:14.970 --> 00:12:16.182
（笑声）

NOTE Paragraph

00:12:16.182 --> 00:12:18.113
我已经给你们看了大量的例子，

00:12:18.113 --> 00:12:20.863
我快速地讲一下其中的一个案例。

00:12:20.863 --> 00:12:23.363
我们现在看到的还是骑单车的人，

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，

00:12:27.034 --> 00:12:29.968
但车能看到：就是那里的小蓝盒子,

00:12:29.968 --> 00:12:31.999
这来自于激光数据。

00:12:31.999 --> 00:12:33.897
这并不是很容易理解，

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,

00:12:36.661 --> 00:12:39.000
如果你擅长分析激光数据，你能发现

00:12:39.000 --> 00:12:40.787
曲线上的一些点，

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。

00:12:44.099 --> 00:12:45.978
这会儿面对我们的还是红灯，

00:12:45.978 --> 00:12:47.560
自行车道的灯已经变黄了，

00:12:47.560 --> 00:12:50.778
如果你瞥一眼的话，就能看到了。

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，

00:12:54.034 --> 00:12:56.718
我们的灯已经变绿，
他的方向也变红了，

00:12:56.718 --> 00:13:01.010
我们预期到这辆单车将会横穿马路。

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。

00:13:04.752 --> 00:13:07.909
他们开始踩油门,
不过幸运的是，

00:13:07.909 --> 00:13:10.280
骑单车的人及时避开了，

00:13:10.280 --> 00:13:13.111
然后平安地穿过了十字路口。

00:13:13.111 --> 00:13:14.679
之后我们才又继续前进。

NOTE Paragraph

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，

00:13:17.627 --> 00:13:19.529
此时我们深信

00:13:19.529 --> 00:13:21.539
这项技术将会进入市场。

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，

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。

00:13:29.011 --> 00:13:31.875
我们期待这项技术能在道路上使用，

00:13:31.875 --> 00:13:34.765
并且认为正确的选择是自动驾驶，

00:13:34.765 --> 00:13:36.609
而非驾驶员辅助系统，

00:13:36.609 --> 00:13:39.230
因为情况已经刻不容缓了。

00:13:39.230 --> 00:13:41.623
就在我演讲的时间段内,

00:13:41.623 --> 00:13:44.758
在美国的公路上已经有34人丧生。

NOTE Paragraph

00:13:44.758 --> 00:13:47.126
我们多久能实现这个目标呢？

00:13:47.126 --> 00:13:50.958
嗯，很难说，
因为这是个很复杂的问题，

00:13:50.958 --> 00:13:53.172
这两个是我的儿子。

00:13:53.172 --> 00:13:56.795
大的11岁，也就是说在四年半后，

00:13:56.795 --> 00:13:59.372
他就能去考驾照了。

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）。

NOTE Paragraph

00:14:02.576 --> 00:14:04.480
谢谢。

NOTE Paragraph

00:14:04.480 --> 00:14:08.147
（笑声）（掌声）

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。

NOTE Paragraph

00:14:11.068 --> 00:14:12.707
克里斯·厄姆森（CU）：问吧。

NOTE Paragraph

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。

00:14:18.411 --> 00:14:22.870
在驾驶辅助和无人驾驶这场辩论上——

00:14:22.870 --> 00:14:25.911
我是说，现在就有一场真正的辩论。

00:14:25.911 --> 00:14:28.744
一些公司，例如，特斯拉，

00:14:28.744 --> 00:14:30.903
正在走驾驶辅助的路线。

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,

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，

00:14:41.607 --> 00:14:45.137
然后有驾驶员说
“这已经挺安全的了”，

00:14:45.137 --> 00:14:47.784
然后转身去后座，
不幸就发生了。

NOTE Paragraph

00:14:47.784 --> 00:14:50.120
CU：对，你说得对，这并不是说

00:14:50.120 --> 00:14:53.547
驾驶员辅助系统作用不大。

00:14:53.547 --> 00:14:55.675
它能在这个过渡阶段拯救很多生命,

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，

00:14:59.308 --> 00:15:01.857
为了终结安全事故，

00:15:01.857 --> 00:15:04.336
为了有机会改变我们的城市，

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,

00:15:08.290 --> 00:15:09.780
这是唯一的办法了。

NOTE Paragraph

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。

00:15:12.498 --> 00:15:16.730
谢谢你，克里斯。
CU：谢谢。（掌声）