How a driverless car sees the road

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)