Chris Urmson: How a driverless car sees the road

863,108 views ・ 2015-06-26

TED


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Übersetzung: Axel Beyer Lektorat: Wolfgang Schuster
00:12
So in 1885, Karl Benz invented the automobile.
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12528
3949
Im Jahr 1885 erfand Carl Benz das Automobil.
00:16
Later that year, he took it out for the first public test drive,
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16707
3762
Noch im gleichen Jahr unternahm er die erste öffentliche Testfahrt
00:20
and -- true story -- crashed into a wall.
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20469
3375
und fuhr gegen eine Wand.
00:24
For the last 130 years,
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24184
2043
Seit 130 Jahren versuchen wir,
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we've been working around that least reliable part of the car, the driver.
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26227
4319
das Unzuverlässigste an einem Auto zu umgehen: den Fahrer.
00:30
We've made the car stronger.
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30546
1354
Autos sind jetzt stabiler,
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We've added seat belts, we've added air bags,
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32200
2548
wir haben Gurte und Airbags eingebaut.
00:34
and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter
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34748
3971
In den letzten Jahren haben wir versucht, das Auto selbst intelligenter zu machen,
00:38
to fix that bug, the driver.
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38719
2938
um das Problem "Fahrer" zu lösen.
00:41
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference
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41657
3261
Ich erzähle Ihnen heute davon, welchen Unterschied es macht,
00:44
between patching around the problem with driver assistance systems
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44918
3808
ob man das Problem nur mit Hilfe von Assistenzsystemen angeht
00:48
and actually having fully self-driving cars
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48726
2564
oder völlig selbstständig fahrende Autos entwickelt,
00:51
and what they can do for the world.
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51290
1880
und wie sie die Welt verändern können.
00:53
I'm also going to talk to you a little bit about our car
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53170
2995
Ich werde Ihnen auch ein wenig von unserem Auto erzählen
00:56
and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does,
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56165
3999
und zeigen, wie es die Umgebung wahrnimmt und darauf reagiert.
01:00
but first I'm going to talk a little bit about the problem.
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60164
3187
Zunächst aber möchte ich noch ein wenig das Problem erläutern.
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And it's a big problem:
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63651
1648
Denn es ist ein großes Problem:
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1.2 million people are killed on the world's roads every year.
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65299
3089
1,2 Mio. Menschen weltweit sterben jedes Jahr bei Autounfällen.
01:08
In America alone, 33,000 people are killed each year.
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68388
3784
Allein in den USA sind es 33 000 pro Jahr.
01:12
To put that in perspective,
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72172
2028
Um das mal ins Verhältnis zu setzen:
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that's the same as a 737 falling out of the sky every working day.
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74200
4797
Das ist, also ob an jedem Arbeitstag eine Boeing 737 abstürzen würde.
01:19
It's kind of unbelievable.
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79342
1786
Das ist unglaublich.
01:21
Cars are sold to us like this,
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81548
2298
So wie hier werden uns Autos verkauft.
01:23
but really, this is what driving's like.
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83846
2717
Aber eigentlich sieht Fahren eher so aus.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
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86563
2159
Die Sonne scheint nicht, es regnet.
01:28
and you want to do anything other than drive.
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88722
2488
Sie wollen lieber alles andere tun, als zu fahren.
01:31
And the reason why is this:
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91210
1622
Dafür gibt es einen Grund:
01:32
Traffic is getting worse.
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92832
1858
Der Verkehr wird immer schlimmer.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
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94690
3506
In den USA wurden zwischen 1990 und 2010
01:38
the vehicle miles traveled increased by 38 percent.
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98196
3504
38 % mehr Kilometer gefahren als zuvor.
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We grew by six percent of roads,
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102213
2749
Es gibt nur 6 % mehr Straßen,
01:44
so it's not in your brains.
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104962
1602
es ist also kein Trugschluss:
01:46
Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
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106564
4276
Der Verkehr ist heute deutlich schlimmer als noch vor kurzer Zeit.
01:50
And all of this has a very human cost.
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110840
2409
Dafür zahlen wir einen Preis.
01:53
So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes,
34
113529
3948
Ein Pendler fährt in den USA durchschnittlich ca. 50 Minuten.
01:57
you multiply that by the 120 million workers we have,
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117477
3649
Multiplizieren Sie das mit unseren 120 Mio. Pendlern,
02:01
that turns out to be about six billion minutes
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121126
2225
kommen Sie auf etwa 6 Mrd. Minuten,
02:03
wasted in commuting every day.
37
123351
2026
die täglich beim Pendeln verloren gehen.
02:05
Now, that's a big number, so let's put it in perspective.
38
125377
2827
Eine riesige Zahl, also vergleichen wir das mal.
02:08
You take that six billion minutes
39
128204
1774
Wenn Sie 6 Mrd. Minuten
02:09
and you divide it by the average life expectancy of a person,
40
129978
3784
durch die durchschnittliche Lebenserwartung eines Menschen teilen,
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
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133762
3135
kommen Sie auf 162 Leben.
02:16
spent every day, wasted,
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136897
2925
So viele werden jeden Tag verschwendet,
02:19
just getting from A to B.
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139822
2044
nur um von A nach B zu kommen.
02:21
It's unbelievable.
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141866
1730
Das ist unglaublich.
02:23
And then, there are those of us who don't have the privilege
45
143596
2844
Dann gibt es solche Menschen,
die gar nicht im Verkehr steckenbleiben können.
02:26
of sitting in traffic.
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146440
1672
02:28
So this is Steve.
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148112
1578
So wie Steve.
02:29
He's an incredibly capable guy,
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149690
1765
Er ist ein unheimlich fähiger Kerl,
02:31
but he just happens to be blind,
49
151455
2516
aber leider ist er blind.
02:33
and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning,
50
153971
3217
Statt morgens in 30 Minuten zur Arbeit zu fahren,
02:37
it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit
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157188
3979
müht er sich mit den öffentlichen Verkehrsmitteln ab -- 2 Std. lang.
Es sei denn, er bittet Freunde und Familie um eine Fahrt.
02:41
or asking friends and family for a ride.
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161167
2385
02:43
He doesn't have that same freedom that you and I have to get around.
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163552
3669
Er hat nicht dieselbe Freiheit wie wir, um von A nach B zu kommen.
02:47
We should do something about that.
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167221
2460
Das sollten wir ändern.
02:49
Now, conventional wisdom would say
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169891
1757
Nach allgemeiner Meinung
02:51
that we'll just take these driver assistance systems
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171648
2492
sollten wir vorhandene Fahrerassistenzsysteme
02:54
and we'll kind of push them and incrementally improve them,
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174140
3750
immer schrittweise verbessern.
02:57
and over time, they'll turn into self-driving cars.
58
177890
2542
Irgendwann werden daraus selbstfahrende Autos.
03:00
Well, I'm here to tell you that's like me saying
59
180432
2409
Das wäre etwa damit zu vergleichen:
03:02
that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly.
60
182841
4057
Wenn ich mich beim Springen nur richtig anstrengen würde,
könnte ich eines Tages fliegen.
03:06
We actually need to do something a little different.
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186898
2728
Stattdessen sollten wir etwas anderes tun.
03:09
And so I'm going to talk to you about three different ways
62
189626
2711
Ich möchte Ihnen drei Punkte vorstellen,
03:12
that self-driving systems are different than driver assistance systems.
63
192337
3346
die selbstfahrende Systeme von Assistenzsystemen unterscheiden.
03:15
And I'm going to start with some of our own experience.
64
195683
2651
Ich fange mit dem an, was wir selbst erfahren haben.
03:18
So back in 2013,
65
198334
2253
Im Jahr 2013
machten wir den ersten Test mit selbstfahrenden Autos,
03:20
we had the first test of a self-driving car
66
200587
2663
03:23
where we let regular people use it.
67
203250
2027
die normale Leute benutzen konnten.
03:25
Well, almost regular -- they were 100 Googlers,
68
205277
2202
Fast normale Leute -- 100 Google-Mitarbeiter,
03:27
but they weren't working on the project.
69
207479
2003
aber sie waren nicht am Projekt beteiligt.
03:29
And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives.
70
209482
3621
Wir gaben ihnen das Auto, um es im Alltag auszuprobieren.
03:33
But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it:
71
213103
3719
Es gab es aber eine wichtige Besonderheit:
03:36
They had to pay attention,
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216822
1504
Sie mussten aufpassen,
03:38
because this was an experimental vehicle.
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218326
2633
schließlich war es ein Experiment.
03:40
We tested it a lot, but it could still fail.
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220959
3525
Trotz intensiver Tests könnte es versagen.
03:44
And so we gave them two hours of training,
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224484
2059
Also schulten wir sie zwei Stunden lang,
03:46
we put them in the car, we let them use it,
76
226543
2092
setzten sie ins Auto und ließen sie es benutzen.
03:48
and what we heard back was something awesome,
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228635
2127
Das Feedback war fantastisch für jemanden,
03:50
as someone trying to bring a product into the world.
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230762
2524
der ein Produkt in die Welt setzen will.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
233286
1925
Alle fanden es toll.
03:55
In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day,
80
235211
3566
Einer war Porsche-Fahrer und sagte uns am ersten Tag:
03:58
"This is completely stupid. What are we thinking?"
81
238777
2663
"Das ist totaler Unsinn, Was glauben wir eigentlich?"
04:01
But at the end of it, he said, "Not only should I have it,
82
241850
2840
Am Ende meinte er: "Nicht nur ich sollte es haben,
04:04
everyone else should have it, because people are terrible drivers."
83
244690
3175
sondern auch alle anderen. Menschen sind schreckliche Fahrer."
04:09
So this was music to our ears,
84
249135
1735
Das war Musik in unseren Ohren.
04:10
but then we started to look at what the people inside the car were doing,
85
250870
3803
Dann sahen wir uns an, was die Leute im Auto taten.
04:14
and this was eye-opening.
86
254673
1579
Das öffnete uns die Augen.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
256252
2438
Da gab es einen Herrn.
04:18
who looks down at his phone and realizes the battery is low,
88
258690
3829
Er schaut auf sein Handy und bemerkt, dass der Akku fast leer ist.
04:22
so he turns around like this in the car and digs around in his backpack,
89
262519
4548
Also dreht er sich ungefähr so um und durchsucht seinen Rucksack,
04:27
pulls out his laptop,
90
267067
2153
holt seinen Laptop raus,
04:29
puts it on the seat,
91
269220
1567
legt ihn auf den Sitz,
04:30
goes in the back again,
92
270787
1764
dreht sich wieder um,
04:32
digs around, pulls out the charging cable for his phone,
93
272551
3367
sucht weiter und findet das Ladekabel für sein Handy,
04:35
futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone.
94
275918
3367
steckt es in den Laptop, danach in sein Handy.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
279285
2043
Klar, das Telefon wird geladen.
04:41
All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway.
96
281328
3994
Währenddessen fuhr er die ganze Zeit mit 105 km/h den Freeway entlang.
04:45
Right? Unbelievable.
97
285322
2484
Unglaublich.
04:47
So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right?
98
287806
3121
Nach einiger Überlegung wurde uns klar:
04:50
The better the technology gets,
99
290927
2263
Je besser die Technologie wird,
04:53
the less reliable the driver is going to get.
100
293190
2121
desto unzuverlässiger wird der Fahrer.
04:55
So by just making the cars incrementally smarter,
101
295311
2396
Wenn wir Autos nur schrittweise schlauer machen,
04:57
we're probably not going to see the wins we really need.
102
297707
2902
werden wir wahrscheinlich unsere Ziele nicht erreichen.
05:00
Let me talk about something a little technical for a moment here.
103
300609
3901
Ich werde nun kurz etwas technisch.
Dieses Diagramm zeigt von links nach rechts,
05:04
So we're looking at this graph, and along the bottom
104
304510
2438
05:06
is how often does the car apply the brakes when it shouldn't.
105
306948
3051
wie oft das Auto bremst, wenn es das nicht sollte.
05:09
You can ignore most of that axis,
106
309999
1621
Sie können das meiste auf dieser Achse ignorieren,
05:11
because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly,
107
311620
3719
denn wenn Sie in der Stadt herumfahren und das Auto immer mal wieder anhält,
05:15
you're never going to buy that car.
108
315339
1701
werden Sie es niemals kaufen.
05:17
And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes
109
317040
3375
Von unten nach oben sehen Sie, wie oft das Auto richtigerweise bremst,
05:20
when it's supposed to to help you avoid an accident.
110
320415
3049
um so einen Unfall zu verhindern.
05:23
Now, if we look at the bottom left corner here,
111
323464
2221
Schauen wir uns die Ecke links unten an:
05:25
this is your classic car.
112
325685
1845
Das ist ein Standardauto.
05:27
It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy,
113
327530
3133
Es bremst nicht selbstständig, es tut nichts Merkwürdiges,
05:30
but it also doesn't get you out of an accident.
114
330663
2779
aber es verhindert auch keine Unfälle.
05:33
Now, if we want to bring a driver assistance system into a car,
115
333442
3018
Wenn wir ein Fahrerassistenzsystem installieren,
05:36
say with collision mitigation braking,
116
336460
1828
das Auffahrunfälle vermeiden soll,
05:38
we're going to put some package of technology on there,
117
338288
2612
dann packen wir einige Technologien in das Auto.
05:40
and that's this curve, and it's going to have some operating properties,
118
340900
3418
Das sehen Sie hier.
Die Technologien sind gut,
05:44
but it's never going to avoid all of the accidents,
119
344318
2490
aber sie können niemals alle Unfälle verhindern.
05:46
because it doesn't have that capability.
120
346808
2059
Dafür sind sie einfach nicht ausgelegt.
05:48
But we'll pick some place along the curve here,
121
348867
2249
Sehen wir uns diese Kurve an:
05:51
and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses,
122
351116
3254
So könnte man vielleicht die Hälfte aller Unfälle verhindern.
05:54
and that's amazing, right?
123
354370
1297
Hervorragend, oder?
05:55
We just reduced accidents on our roads by a factor of two.
124
355667
2727
Wir haben gerade die Zahl der Autounfälle halbiert!
05:58
There are now 17,000 less people dying every year in America.
125
358394
3987
Jetzt sterben in den USA 17 000 Menschen weniger pro Jahr.
Aber wenn wir selbstfahrende Autos wollen,
06:02
But if we want a self-driving car,
126
362381
2020
muss die Technologiekurve so aussehen.
06:04
we need a technology curve that looks like this.
127
364401
2307
06:06
We're going to have to put more sensors in the vehicle,
128
366708
2599
Wir müssen mehr Sensoren in das Auto integrieren,
06:09
and we'll pick some operating point up here
129
369307
2021
bis zu dem Punkt, an dem es praktisch
06:11
where it basically never gets into a crash.
130
371328
2019
nie mehr in einen Unfall verwickelt wird.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
373347
2443
Es wird noch passieren, aber sehr selten.
06:15
Now you and I could look at this and we could argue
132
375790
2461
Jetzt könnten wir darüber diskutieren,
06:18
about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule,"
133
378251
3605
ob die Kurve stetig steigt, oder ob sie eher der 80/20-Regel entspricht.
06:21
and it's really hard to move up to that new curve.
134
381856
2568
Die obere Kurve ist sehr schwer zu erreichen.
06:24
But let's look at it from a different direction for a moment.
135
384424
2934
Aber sehen wir es einmal anders.
Wie oft muss die Technologie die richtigen Entscheidungen treffen?
06:27
So let's look at how often the technology has to do the right thing.
136
387358
3512
06:30
And so this green dot up here is a driver assistance system.
137
390870
3506
Dieser grüne Punkt hier ist das Fahrerassistenzsystem.
06:34
It turns out that human drivers
138
394376
2485
Menschliche Fahrer machen Fehler, die Unfälle verursachen --
06:36
make mistakes that lead to traffic accidents
139
396861
2647
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
399508
3172
und zwar etwa alle 160 000 km in den USA.
06:42
In contrast, a self-driving system is probably making decisions
141
402680
3167
Im Gegensatz dazu trifft ein selbstfahrendes System
06:45
about 10 times per second,
142
405847
3663
etwa 10 Entscheidungen pro Sekunde.
06:49
so order of magnitude,
143
409510
1422
Umgerechnet wären das etwa 600-mal pro Kilometer.
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
410932
2832
06:53
So if you compare the distance between these two,
145
413764
2485
Wenn wir den Abstand zwischen beiden vergleichen,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
416249
2600
ist das etwa 10 hoch 8.
06:58
Eight orders of magnitude.
147
418849
1765
8 Größenordnungen.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
420614
2809
Das ist, wie wenn Sie mein Lauftempo
07:03
to the speed of light.
149
423423
2206
mit der Lichtgeschwindigkeit vergleichen.
07:05
It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.
150
425629
3785
Ganz egal, wieviel ich trainiere: Das kann ich nie erreichen.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
429414
2438
Der Unterschied ist also ziemlich groß.
07:11
And then finally, there's how the system can handle uncertainty.
152
431852
3729
Betrachten wir nun schließlich, wie das System mit Unsicherheit umgeht.
07:15
So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.
153
435581
3323
Dieser Fußgänger läuft vielleicht auf die Straße -- oder auch nicht.
07:18
I can't tell, nor can any of our algorithms,
154
438904
3395
Ich kann es nicht erkennen und unsere Algorithmen auch nicht.
07:22
but in the case of a driver assistance system,
155
442310
2284
Für ein Assistenzsystem heißt das,
07:24
that means it can't take action, because again,
156
444594
2806
dass es nichts unternehmen kann, denn es wäre völlig inakzeptabel,
07:27
if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.
157
447400
3339
wenn es unerwartet bremsen würde.
07:30
Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say,
158
450739
3133
Ein selbstfahrendes System sieht den Fußgänger und sagt:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
453872
1890
"Keine Ahnung, was du tun wirst,
07:35
slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
160
455762
3762
ich fahre langsamer, schaue genauer hin und reagiere dann entsprechend."
07:39
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.
161
459524
3702
Es ist also viel sicherer, als ein Assistenzsystem je sein könnte.
07:43
So that's enough about the differences between the two.
162
463226
2730
Aber damit genug von den Unterschieden zwischen beiden.
07:45
Let's spend some time talking about how the car sees the world.
163
465956
3484
Betrachten wir, wie das Auto die Umgebung wahrnimmt.
07:49
So this is our vehicle.
164
469440
1252
Das ist unser Auto.
07:50
It starts by understanding where it is in the world,
165
470692
2438
Zuerst bestimmt es seine Position,
indem es auf einer Karte seine Sensordaten einträgt.
07:53
by taking a map and its sensor data and aligning the two,
166
473130
2787
07:55
and then we layer on top of that what it sees in the moment.
167
475917
2948
Darüber legen wir das, was das Auto momentan sieht.
07:58
So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road,
168
478865
3655
Diese violetten Kästchen sind andere Fahrzeuge auf der Straße
08:02
and the red thing on the side over there is a cyclist,
169
482520
2528
und das rote Ding ist ein Radfahrer.
08:05
and up in the distance, if you look really closely,
170
485048
2402
In der Entfernung sehen Sie noch einige Leitkegel.
08:07
you can see some cones.
171
487450
1794
08:09
Then we know where the car is in the moment,
172
489244
2773
Jetzt wissen wir, wo das Auto gerade ist.
08:12
but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.
173
492017
3833
Aber das reicht nicht: Wir müssen vorhersagen, was passieren wird.
08:15
So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change
174
495850
3488
Der Pickup-Truck oben rechts will auf die linke Spur wechseln,
08:19
because the road in front of it is closed,
175
499338
2223
denn vor ihm ist die Straße gesperrt.
08:21
so it needs to get out of the way.
176
501561
1731
Also muss er ausweichen.
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
503292
1863
Es ist toll, wenn man das weiß,
08:25
but we really need to know what everybody's thinking,
178
505155
2479
aber wir müssen wissen, was jeder gerade denkt.
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
507634
2507
Damit wird es zur komplizierten Aufgabe.
08:30
And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment,
180
510141
4749
Wenn wir das wissen, können wir bestimmen, wie sich das Auto verhalten sollte,
08:34
so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.
181
514890
3866
wo genau es lang fahren sollte, wie stark es bremsen und beschleunigen sollte.
08:38
And then that all turns into just following a path:
182
518756
3065
Im Grunde geht es nur darum, einem Weg zu folgen,
08:41
turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.
183
521821
3197
also nach links oder rechts zu lenken, zu bremsen oder Gas zu geben.
08:45
It's really just two numbers at the end of the day.
184
525018
2464
Letztlich geht es nur um zwei Zahlen.
08:47
So how hard can it really be?
185
527482
2241
Wie schwierig kann das schon sein?
08:50
Back when we started in 2009,
186
530433
1952
Als wir 2009 angefangen haben,
08:52
this is what our system looked like.
187
532385
1798
sah unser System so aus.
08:54
So you can see our car in the middle and the other boxes on the road,
188
534183
3391
Sie sehen unser Auto in der Mitte und die anderen Kästchen,
die auf der Autobahn fahren.
08:57
driving down the highway.
189
537574
1271
08:58
The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.
190
538845
3818
Das Auto muss wissen, wo es selbst ist und ungefähr, wo die anderen sind.
09:02
It's really a geometric understanding of the world.
191
542663
2429
Es geht um ein geometrisches Verständnis der Umwelt.
09:05
Once we started driving on neighborhood and city streets,
192
545092
2948
Als wir begannen, in der Innenstadt zu fahren,
09:08
the problem becomes a whole new level of difficulty.
193
548040
2445
wurde die Aufgabe viel schwieriger.
09:10
You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us,
194
550485
3494
Da laufen Fußgänger vorbei, Autos überqueren die Kreuzung,
09:13
going every which way,
195
553979
1811
fahren in verschiedene Richtungen,
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
555790
1527
es gibt Ampeln, Zebrastreifen.
09:17
It's an incredibly complicated problem by comparison.
197
557317
2797
Das ist im Vergleich viel komplizierter.
09:20
And then once you have that problem solved,
198
560114
2103
Wenn Sie dieses Problem gelöst haben,
09:22
the vehicle has to be able to deal with construction.
199
562217
2512
muss das Auto noch mit Baustellen zurechtkommen.
09:24
So here are the cones on the left forcing it to drive to the right,
200
564729
3151
Hier links sind die Pylonen, wir müssen also nach rechts wechseln.
09:27
but not just construction in isolation, of course.
201
567880
2402
Aber die Baustelle kommt nicht allein.
09:30
It has to deal with other people moving through that construction zone as well.
202
570282
3723
Das Auto muss mit anderen zurecht kommen, die sich durch die Baustelle bewegen.
09:34
And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there
203
574005
3263
Natürlich, falls jemand die Regeln bricht, taucht die Polizei auf.
09:37
and the car has to understand that that flashing light on the top of the car
204
577268
3622
Das Auto muss verstehen, was ein Blinklicht auf dem Wagendach bedeutet:
09:40
means that it's not just a car, it's actually a police officer.
205
580890
3105
Das ist kein normales Auto, sondern ein Polizeiauto.
09:43
Similarly, the orange box on the side here,
206
583995
2032
Mit diesem orangen Kasten ist das ähnlich:
09:46
it's a school bus,
207
586027
1109
Das ist ein Schulbus,
09:47
and we have to treat that differently as well.
208
587136
2520
den müssen wir auch anders behandeln.
09:50
When we're out on the road, other people have expectations:
209
590576
2793
Im Verkehr haben die anderen Teilnehmer Erwartungen.
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
593369
1780
Streckt ein Radfahrer den Arm aus,
09:55
it means they're expecting the car to yield to them and make room for them
211
595149
3518
erwartet er, dass ihm das Auto Vorrang einräumt
09:58
to make a lane change.
212
598667
2053
und ihn die Spur wechseln lässt.
10:01
And when a police officer stood in the road,
213
601030
2173
Wenn ein Polizist auf der Straße steht,
10:03
our vehicle should understand that this means stop,
214
603203
2740
sollte das Auto "Stopp" verstehen.
10:05
and when they signal to go, we should continue.
215
605943
3506
Wenn man uns weiterwinkt, sollten wir weiterfahren.
10:09
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.
216
609449
3761
Wir erreichen das, indem wir Daten zwischen den Fahrzeugen austauschen.
10:13
The first, most crude model of this
217
613210
1696
In einem ersten, einfachen Modell erkennt ein Auto eine Baustelle
10:14
is when one vehicle sees a construction zone,
218
614906
2113
10:17
having another know about it so it can be in the correct lane
219
617019
3062
und informiert andere Fahrzeuge,
damit diese die richtige Spur wählen.
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
620081
1570
10:21
But we actually have a much deeper understanding of this.
221
621651
2664
Wir können heute aber noch viel mehr als das.
10:24
We could take all of the data that the cars have seen over time,
222
624315
3009
Wir haben alle Daten, die unsere Autos
10:27
the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists,
223
627324
2376
mit der Zeit erfasst haben -- hunderttausende Fußgänger,
10:29
and vehicles that have been out there
224
629700
1787
Radfahrer und Fahrzeuge --
10:31
and understand what they look like
225
631487
1695
wir kennen ihr Aussehen.
10:33
and use that to infer what other vehicles should look like
226
633182
2831
Daraus können wir ableiten, wie andere Fahrzeuge
10:36
and other pedestrians should look like.
227
636013
1926
und andere Fußgänger aussehen sollten.
10:37
And then, even more importantly, we could take from that a model
228
637939
3021
Daraus könnten wir dann sogar ein Modell ableiten,
10:40
of how we expect them to move through the world.
229
640960
2330
das ihre Bewegungen vorhersagt.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.
230
643290
2963
Hier läuft gerade ein Fußgänger vor uns über die Straße.
10:46
Here the blue box is a cyclist and we anticipate
231
646253
2250
Das Blaue ist ein Radfahrer und wir nehmen an,
10:48
that they're going to nudge out and around the car to the right.
232
648503
3312
dass er gleich ausscheren wird, um das geparkte Auto zu umfahren.
10:52
Here there's a cyclist coming down the road
233
652115
2092
Hier kommt uns ein Radfahrer entgegen.
10:54
and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.
234
654207
3486
Wir wissen, dass er weiter dem Straßenverlauf folgen wird.
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
657693
1867
Hier biegt jemand rechts ab.
10:59
and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us,
236
659560
3360
Hier wird gleich jemand vor uns wenden.
11:02
and we can anticipate that behavior and respond safely.
237
662920
2614
Wir erkennen das und können sofort sicher reagieren.
11:05
Now, that's all well and good for things that we've seen,
238
665534
2728
Das funktioniert alles prima für Dinge, die wir kennen.
11:08
but of course, you encounter lots of things that you haven't
239
668262
2865
Natürlich trifft man immer wieder auf Situationen,
die neu für uns sind.
11:11
seen in the world before.
240
671127
1231
Vor ein paar Monaten
11:12
And so just a couple of months ago,
241
672358
1741
11:14
our vehicles were driving through Mountain View,
242
674099
2235
fuhren unsere Autos durch Mountain View,
11:16
and this is what we encountered.
243
676334
1644
und dann geschah das:
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
677978
2082
Eine Frau in einem elektrischen Rollstuhl
11:20
chasing a duck in circles on the road. (Laughter)
245
680060
2617
verfolgte eine Ente auf der Straße. (Lachen)
11:22
Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook
246
682677
3111
In der Straßenverkehrsordnung steht leider nicht,
11:25
that tells you how to deal with that,
247
685788
2245
wie man damit umgehen sollte.
11:28
but our vehicles were able to encounter that,
248
688033
2143
Aber unser Auto reagierte richtig.
11:30
slow down, and drive safely.
249
690176
2255
Es bremste und fuhr vorsichtig.
11:32
Now, we don't have to deal with just ducks.
250
692431
2041
Natürlich sind Enten nur die eine Sache.
11:34
Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.
251
694472
3708
Hier fliegt ein Vogel direkt vor uns vorbei. Das Auto reagiert.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
698180
1615
Hier ist ein Radfahrer,
11:39
that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.
253
699795
3290
den es so wohl nur in Mountain View gibt.
11:43
And of course, we have to deal with drivers,
254
703085
2068
Dann gibt es die Autofahrer,
11:45
even the very small ones.
255
705153
3715
selbst die Allerkleinsten.
11:48
Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.
256
708868
4131
Hier rechts springt uns jemand aus einem LKW entgegen.
11:54
And now, watch the left as the car with the green box decides
257
714460
2929
Hier links entscheidet sich das Auto in der grünen Box
11:57
he needs to make a right turn at the last possible moment.
258
717389
3325
im allerletzten Moment fürs Abbiegen.
12:00
Here, as we make a lane change, the car to our left decides
259
720714
2851
Hier wechseln wir die Spur
12:03
it wants to as well.
260
723565
3553
und der Fahrer links beschließt dasselbe.
12:07
And here, we watch a car blow through a red light
261
727118
2693
Hier fährt jemand über eine rote Ampel,
12:09
and yield to it.
262
729811
2090
und wir weichen aus.
12:11
And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.
263
731901
3854
Hier das gleiche mit einem Radfahrer.
12:15
And of course, the vehicle responds safely.
264
735755
2746
Natürlich reagiert das Fahrzeug sicher.
12:18
And of course, we have people who do I don't know what
265
738501
2601
Dann gibt es Leute, die Verrücktes tun.
Er hier drängelt sich zwischen zwei selbstfahrende Autos.
12:21
sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.
266
741102
3823
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
744925
2045
Da fragt man sich schon: "Warum macht der das?!"
12:26
(Laughter)
268
746970
1212
(Lachen)
12:28
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there,
269
748182
2521
Jetzt habe ich Sie mit vielen Infos überschüttet.
12:30
so I'm going to break one of these down pretty quickly.
270
750703
2650
Ein Beispiel möchte ich noch kurz näher erklären.
12:33
So what we're looking at is the scene with the cyclist again,
271
753353
2940
Hier sehen wir noch einmal die Szene mit dem Radfahrer.
Sie erkennen vielleicht, dass man den Radfahrer noch gar nicht sehen kann.
12:36
and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet,
272
756293
3491
12:39
but the car can: it's that little blue box up there,
273
759784
2504
Das Auto aber kann es: Er ist die kleine blaue Box.
Das erkennen wir anhand von Laserdaten.
12:42
and that comes from the laser data.
274
762288
2081
12:44
And that's not actually really easy to understand,
275
764369
2418
Das ist nicht so leicht zu verstehen.
12:46
so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it,
276
766787
3584
Ich wechsle mal die Darstellung.
Haben Sie öfter mit Laserdaten zu tun,
12:50
and if you're really good at looking at laser data, you can see
277
770371
3029
erkennen Sie da oben ein paar Punkte in der Kurve.
12:53
a few dots on the curve there,
278
773400
1487
12:54
right there, and that blue box is that cyclist.
279
774887
2372
Genau da. Das blaue Kästchen ist der Radfahrer.
Unsere Ampel ist rot,
12:57
Now as our light is red,
280
777259
1149
12:58
the cyclist's light has turned yellow already,
281
778408
2192
die Ampel des Radlers zeigt schon gelb.
13:00
and if you squint, you can see that in the imagery.
282
780600
2438
Das sehen Sie, wenn Sie die Augen zusammenkneifen.
13:03
But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.
283
783038
3286
Aber der Radfahrer fährt einfach weiter.
13:06
Our light has now turned green, his is solidly red,
284
786324
2394
Unsere Ampel ist jetzt grün, die des Radlers rot.
13:08
and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.
285
788718
4292
Wir schließen daraus, dass er die komplette Kreuzung überqueren wird.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.
286
793010
3742
Leider haben die Fahrer neben uns nicht so gut aufgepasst.
13:16
They started to pull forward, and fortunately for everyone,
287
796752
3157
Sie fahren schon los und zum Glück
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
799909
3011
reagiert der Radler, er weicht aus
13:22
and makes it through the intersection.
289
802920
2191
und schafft es über die Kreuzung.
Und ab durch die Mitte.
13:25
And off we go.
290
805111
1568
13:26
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress,
291
806679
2948
Sie sehen, wir haben schon erstaunliche Fortschritte gemacht.
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
809627
1902
Heute sind wir ziemlich überzeugt,
13:31
this technology is going to come to market.
293
811529
2010
dass diese Technologie auf den Markt kommen wird.
13:33
We do three million miles of testing in our simulators every single day,
294
813539
4783
Wir fahren täglich 4,8 Mio. Kilometer im Simulator.
13:38
so you can imagine the experience that our vehicles have.
295
818322
2689
Unsere Autos haben also ziemlich viel Erfahrung.
Wir freuen uns darauf, die Technologie auf die Straße zu bringen.
13:41
We are looking forward to having this technology on the road,
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13:43
and we think the right path is to go through the self-driving
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Wir glauben, ein selbstfahrendes Auto ist sinnvoller
13:46
rather than driver assistance approach
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als der Ansatz mit Assistenzsystemen,
13:48
because the urgency is so large.
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weil es um so viel geht.
13:51
In the time I have given this talk today,
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Während meines Vortrags heute
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34 people have died on America's roads.
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sind 34 Menschen auf amerikanischen Straßen gestorben.
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How soon can we bring it out?
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Wann sind wir marktreif?
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Well, it's hard to say because it's a really complicated problem,
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Schwer zu sagen, denn die Aufgabe ist enorm komplex.
14:02
but these are my two boys.
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Aber das hier sind meine beiden Jungs.
14:05
My oldest son is 11, and that means in four and a half years,
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3623
Der ältere ist 11 und das heißt:
In nur 4,5 Jahren kann er seinen Führerschein machen.
14:08
he's going to be able to get his driver's license.
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14:11
My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
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Mein Team und ich setzen alles daran, das zu verhindern.
14:14
Thank you.
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854576
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Danke!
14:16
(Laughter) (Applause)
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3667
(Lachen) (Applaus)
14:21
Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
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Chris Anderson: Chris, ich habe noch eine Frage.
14:23
Chris Urmson: Sure.
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Chris Urmson: Klar.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.
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CA: Dieses "Gehirn" eurer Autos ist schon ziemlich verblüffend.
14:30
On this debate between driver-assisted and fully driverless --
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Was diese Debatte über Assistenzsysteme und fahrerlose Autos angeht --
14:34
I mean, there's a real debate going on out there right now.
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also, da läuft ja tatsächlich eine große Debatte.
14:37
So some of the companies, for example, Tesla,
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Einige Unternehmen, beispielsweise Tesla,
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are going the driver-assisted route.
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entscheiden sich für Assistenzsysteme.
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What you're saying is that that's kind of going to be a dead end
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Meinst du, das ist eine Sackgasse?
14:48
because you can't just keep improving that route and get to fully driverless
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Wenn man diese Systeme weiterentwickelt und keinen Fahrer mehr braucht,
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at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe,"
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denkt sich der Fahrer: "Das fühlt sich sicher an",
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and climb into the back, and something ugly will happen.
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klettert nach hinten und etwas Schlimmes passiert.
14:59
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say
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CU: Ja, ganz genau.
Ich sage auch klar, dass Assistenzsysteme unglaublich wichtig sind.
15:02
that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.
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15:05
They can save a lot of lives in the interim,
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Sie können übergangsweise viele Leben retten.
Aber nun haben wir die Chance, Menschen wie Steve das Fahren zu ermöglichen
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but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around,
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to really get to the end case in safety,
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und größte Sicherheit zu erreichen.
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to have the opportunity to change our cities
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Wir haben die Chance, unsere Städte zu verändern,
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and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots,
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indem wir hässliche Parkplätze in der Stadt selbst nach draußen verlagern.
15:20
it's the only way to go.
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Das ist der einzige Weg.
15:21
CA: We will be tracking your progress with huge interest.
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CA: Wir werden eure Fortschritte gespannt verfolgen.
15:24
Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
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Vielen Dank, Chris. CU: Danke. (Appplaus)
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