Chris Urmson: How a driverless car sees the road

Переводчик: Alina Siluyanova Редактор: Aleks Teri

So in 1885, Karl Benz invented the automobile.

В 1885 году Карл Бенц изобрёл автомобиль.

Later that year, he took it out for the first public test drive,

Позднее в том же году он вывел его на первый публичный тест-драйв

and -- true story -- crashed into a wall.

и — на самом деле — врезался в стену.

For the last 130 years,

Последние 130 лет мы работали

we've been working around that least reliable part of the car, the driver.

над этим наименее надёжным элементом автомобиля — водителем.

We've made the car stronger.

Мы сделали автомобиль прочнее,

We've added seat belts, we've added air bags,

добавили ремни безопасности, подушки безопасности,

and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter

а в последние 10 лет стали пытаться сделать сам автомобиль умнее,

to fix that bug, the driver.

чтобы исправить этот баг — водителя.

Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference

Сегодня я хочу немного рассказать вам о различиях

between patching around the problem with driver assistance systems

между латанием дыр в проблеме с системой помощи водителю

and actually having fully self-driving cars

и непосредственным созданием полностью автоматизированных автомобилей

and what they can do for the world.

и о том, что они способны для нас сделать.

I'm also going to talk to you a little bit about our car

Я также расскажу немного о нашем автомобиле

and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does,

и покажу вам, как он «видит» мир, как реагирует, что может делать.

but first I'm going to talk a little bit about the problem.

Но сначала поговорим о самой проблеме.

And it's a big problem:

Это серьёзная проблема:

1.2 million people are killed on the world's roads every year.

1,2 миллиона человек в мире погибает на дорогах каждый год.

In America alone, 33,000 people are killed each year.

Только в Америке 33 000 человек ежегодно погибают в авариях.

To put that in perspective,

Это то же самое,

that's the same as a 737 falling out of the sky every working day.

как если бы с неба каждый будний день падал самолёт Boeing-737.

It's kind of unbelievable.

Невозможно поверить.

Cars are sold to us like this,

В рекламе автомобили выглядят вот так.

but really, this is what driving's like.

Но на самом деле вождение выглядит так.

Right? It's not sunny, it's rainy,

Верно? Совсем не солнечно — дождливо.

and you want to do anything other than drive.

И вести машину совсем не хочется.

And the reason why is this:

А причина тому —

Traffic is getting worse.

дорожное движение становится хуже.

In America, between 1990 and 2010,

В Америке между 1990 и 2010 годами

the vehicle miles traveled increased by 38 percent.

пройденный транспортом километраж увеличился на 38%,

We grew by six percent of roads,

длина дорог возросла на 6%.

so it's not in your brains.

Так что это не просто вам кажется.

Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.

Дорожное движение значительно хуже, чем оно было не так давно.

And all of this has a very human cost.

И у этого весьма реальная цена, равная человеческим жизням.

So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes,

Если взять среднее время в Америке, чтобы добраться до работы, — 50 минут —

you multiply that by the 120 million workers we have,

умножить на 120 миллионов работников в нашей стране,

that turns out to be about six billion minutes

то получится около 6 миллиардов минут,

wasted in commuting every day.

потраченных на дорогу каждый день.

Now, that's a big number, so let's put it in perspective.

Это большое число, давайте представим его в масштабе.

You take that six billion minutes

Возьмём эти 6 миллиардов минут

and you divide it by the average life expectancy of a person,

и разделим на значение средней продолжительности жизни,

that turns out to be 162 lifetimes

что даст в итоге 162 жизненных срока,

spent every day, wasted,

израсходованных в никуда каждый день,

just getting from A to B.

просто чтобы добраться из пункта А в пункт В.

It's unbelievable.

Это непостижимо!

And then, there are those of us who don't have the privilege

Но также есть те, у кого нет привилегии

of sitting in traffic.

ездить за рулём.

So this is Steve.

Это Стив.

He's an incredibly capable guy,

Он невероятно способный малый,

but he just happens to be blind,

но так случилось, что он слеп,

and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning,

и это значит, что утром вместо 30 минут за рулём по дороге на работу

it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit

он проводит 2 часа в общественном транспорте с пересадками

or asking friends and family for a ride.

или просит друзей или членов семьи его подвезти.

He doesn't have that same freedom that you and I have to get around.

У него нет такой же свободы передвижения, как у нас с вами.

We should do something about that.

С этим нужно что-то делать.

Now, conventional wisdom would say

Принято считать,

that we'll just take these driver assistance systems

что нужно просто взять системы помощи водителю

and we'll kind of push them and incrementally improve them,

и продвинуть их, значительно их улучшить,

and over time, they'll turn into self-driving cars.

и со временем они превратятся в беспилотные автомобили.

Well, I'm here to tell you that's like me saying

Я здесь, чтобы объяснить вам. Это всё равно, что сказать:

that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly.

если я буду упорно работать над прыжками, когда-нибудь я полечу.

We actually need to do something a little different.

Нужно сделать нечто иное.

And so I'm going to talk to you about three different ways

Я расскажу вам о трёх параметрах,

по которым беспилотные автомобили отличаются от систем помощи водителю.

that self-driving systems are different than driver assistance systems.

And I'm going to start with some of our own experience.

Начну с нашего личного опыта.

So back in 2013,

В 2013 году мы впервые протестировали

we had the first test of a self-driving car

беспилотный автомобиль,

where we let regular people use it.

позволив обычным людям его использовать.

Well, almost regular -- they were 100 Googlers,

Почти обычным — это были 100 сотрудников Google,

but they weren't working on the project.

но они не имели отношения к проекту.

And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives.

Мы дали им автомобиль и разрешили пользоваться им для повседневных дел.

But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it:

Но в отличие от настоящих беспилотных автомобилей, этот имел примечание:

They had to pay attention,

нужно было быть внимательным,

because this was an experimental vehicle.

так как это экспериментальное транспортное средство.

We tested it a lot, but it could still fail.

Было проведено много тестов, но риск неудачи всё же существовал.

And so we gave them two hours of training,

Мы провели двухчасовой тренинг,

we put them in the car, we let them use it,

посадили их за руль, отдали управление,

and what we heard back was something awesome,

и их впечатления были потрясающими —

as someone trying to bring a product into the world.

особенно для нас — людей, пытающихся привнести в мир новое.

Every one of them told us they loved it.

Каждый сказал, что машина — супер.

In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day,

К нам даже в первый же день пришёл владелец Porsche и сказал,

"This is completely stupid. What are we thinking?"

что это глупо — и о чём мы только думаем.

But at the end of it, he said, "Not only should I have it,

Но в итоге он сказал: «Не только у меня должен быть такой автомобиль,

everyone else should have it, because people are terrible drivers."

у каждого он должен быть, ведь люди — ужасные водители».

So this was music to our ears,

Для нас это было бальзамом на душу,

but then we started to look at what the people inside the car were doing,

но затем мы проверили, что делали люди за рулём автомобиля,

and this was eye-opening.

и это открыло нам глаза.

Now, my favorite story is this gentleman

Моя любимая история — джентльмен,

who looks down at his phone and realizes the battery is low,

который взглянул на свой телефон и понял, что батарея почти разрядилась.

so he turns around like this in the car and digs around in his backpack,

Он разворачивается вот так и начинает копаться в рюкзаке,

pulls out his laptop,

вытаскивает ноутбук,

puts it on the seat,

кладёт его на сиденье,

goes in the back again,

снова разворачивается,

digs around, pulls out the charging cable for his phone,

копается, вытаскивает зарядное устройство для телефона,

futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone.

суетится, подключает к ноутбуку, подсоединяет к мобильнику.

Sure enough, the phone is charging.

Конечно же, телефон заряжается.

All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway.

Всё это время он ехал на скорости 105 км/ч по автостраде.

Right? Unbelievable.

Невероятно!

So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right?

Мы об этом подумали и решили, что такое поведение понятно:

The better the technology gets,

чем лучше становятся технологии,

the less reliable the driver is going to get.

тем менее надёжным будет становиться водитель.

So by just making the cars incrementally smarter,

Поэтому, просто делая автомобили значительно умнее,

we're probably not going to see the wins we really need.

мы вряд ли увидим преимущества, на которые рассчитываем.

Let me talk about something a little technical for a moment here.

Позвольте на мгновение объяснить технический момент.

So we're looking at this graph, and along the bottom

Мы смотрим на график, где на горизонтальной оси

is how often does the car apply the brakes when it shouldn't.

показано, как часто автомобиль «жмёт» на тормоза, когда не следовало.

You can ignore most of that axis,

Большую часть этого можно игнорировать,

because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly,

ведь если вы едете по городу и автомобиль начинает случайно останавливаться,

you're never going to buy that car.

вы такой автомобиль никогда не купите.

And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes

На вертикальной оси показано, как часто автомобиль применит тормоза,

when it's supposed to to help you avoid an accident.

когда это необходимо для предотвращения аварии.

Now, if we look at the bottom left corner here,

Если посмотреть на левый нижний угол,

this is your classic car.

это стандартный автомобиль.

It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy,

Он сам за вас на тормоза не жмёт, ничего странного не вытворяет,

but it also doesn't get you out of an accident.

но при этом и от аварии вас не убережёт.

Now, if we want to bring a driver assistance system into a car,

Если добавить в автомобиль систему помощи водителю,

скажем, тормозную систему со смягчением последствий столкновения,

say with collision mitigation braking,

we're going to put some package of technology on there,

то есть дополнительную технологию, —

and that's this curve, and it's going to have some operating properties,

вот эта кривая — то у неё будут какие-то операционные свойства,

но она никогда не сможет избежать всех аварий,

but it's never going to avoid all of the accidents,

потому что такой возможности у неё нет.

because it doesn't have that capability.

Но возьмём какой-нибудь участок на этой кривой:

But we'll pick some place along the curve here,

может, технология избегает половину аварий, которые упускает из виду водитель,

and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses,

и это замечательно, правда же?

and that's amazing, right?

We just reduced accidents on our roads by a factor of two.

Мы только что снизили количество аварий на дорогах вдвое.

There are now 17,000 less people dying every year in America.

Теперь ежегодно в Америке погибает в авариях на 17 000 человек меньше.

But if we want a self-driving car,

Но если мы хотим беспилотный автомобиль,

we need a technology curve that looks like this.

нам нужна кривая, которая выглядит вот так.

We're going to have to put more sensors in the vehicle,

Нужно поставить больше датчиков на транспортное средство.

and we'll pick some operating point up here

Выберем некоторую рабочую точку вот здесь,

where it basically never gets into a crash.

где аварий, по сути, не случается.

They'll happen, but very low frequency.

Могут произойти, но крайне редко.

Now you and I could look at this and we could argue

Теперь и вы и я можем взглянуть на это и обсудить, значительно ли различие.

about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule,"

Я бы мог рассказать что-нибудь о правиле «80-20»

and it's really hard to move up to that new curve.

и что до верхушки кривой тяжело дойти.

Но давайте на мгновение посмотрим на это под другим углом.

But let's look at it from a different direction for a moment.

Посмотрим, как часто технология вынуждена принимать правильные решения.

So let's look at how often the technology has to do the right thing.

And so this green dot up here is a driver assistance system.

Вот эта зелёная точка — система помощи водителю.

It turns out that human drivers

Оказывается, в Америке водители

make mistakes that lead to traffic accidents

совершают ошибки, приводящие к авариям,

about once every 100,000 miles in America.

где-то один раз на каждые 160 000 километров.

In contrast, a self-driving system is probably making decisions

Для сравнения, система автоматизированного управления

about 10 times per second,

принимает решения около 10 раз в секунду,

so order of magnitude,

то есть порядок возрастания —

that's about 1,000 times per mile.

около 620 раз на километр.

So if you compare the distance between these two,

Если сравнить разницу между ними,

it's about 10 to the eighth, right?

она составит 10 в восьмой степени —

Eight orders of magnitude.

порядок возрастания равен восьми.

That's like comparing how fast I run

Это как сравнить мою скорость бега

to the speed of light.

со скоростью света.

It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.

Неважно, как упорно я тренируюсь, мне никогда не стать таким быстрым.

So there's a pretty big gap there.

То есть промежуток весьма внушительный.

And then finally, there's how the system can handle uncertainty.

И наконец, рассмотрим, как система справляется с неопределённостью.

So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.

Вот этот прохожий может выйти на дорогу, а может и нет.

I can't tell, nor can any of our algorithms,

Мне не понять, да и ни один из наших алгоритмов не может.

but in the case of a driver assistance system,

Но в случае с системой помощи водителю

that means it can't take action, because again,

это означает, что она не может перейти к действию,

if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.

ведь если она неожиданно «нажмёт» на тормоза, это неприемлемо.

Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say,

В то время как автоматизированная система может оценить прохожего и решить:

I don't know what they're about to do,

«Я не знаю, что он будет делать.

slow down, take a better look, and then react appropriately after that.

Притормози, посмотри получше, а затем действуй по ситуации».

So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.

Такая система куда безопаснее системы помощи водителю.

So that's enough about the differences between the two.

Я достаточно сказал о различиях между двумя системами.

Let's spend some time talking about how the car sees the world.

Поговорим о том, как автомобиль «видит» мир.

So this is our vehicle.

Вот наш автомобиль.

It starts by understanding where it is in the world,

Он начинает с осознания того, где он конкретно находится,

by taking a map and its sensor data and aligning the two,

используя карту и данные с датчиков и объединяя эту информацию,

and then we layer on top of that what it sees in the moment.

плюс то, что он «видит» в данный момент.

So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road,

Вот здесь фиолетовые прямоугольники — другие автомобили на дороге,

and the red thing on the side over there is a cyclist,

красная штука там в стороне — это велосипедист,

and up in the distance, if you look really closely,

а вот там на расстоянии, если приглядеться,

you can see some cones.

можно увидеть дорожные конусы.

Then we know where the car is in the moment,

Теперь мы знаем, где автомобиль находится в данный момент,

but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.

но нужно больше информации: нужно предсказать, что произойдёт дальше.

So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change

Вот здесь грузовик, справа наверху, собирается перестроиться на левую полосу,

because the road in front of it is closed,

так как дорога перед ним закрыта,

so it needs to get out of the way.

и ему надо съехать с этой полосы.

Knowing that one pickup truck is great,

Хорошо знать об одном грузовике,

but we really need to know what everybody's thinking,

но нам-то нужно знать, о чём думают все участники движения,

so it becomes quite a complicated problem.

так что проблема становится весьма сложной.

And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment,

Зная это, мы можем определить, как автомобилю следует отреагировать:

so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.

какой траектории следовать, как быстро замедлиться или ускориться.

And then that all turns into just following a path:

И всё это сводится к следующему алгоритму:

turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.

повернуть руль влево или вправо, нажать тормоз или газ.

It's really just two numbers at the end of the day.

В итоге всего два выбора.

So how hard can it really be?

Как сложно это может быть?

Back when we started in 2009,

Когда мы начали в 2009 году,

this is what our system looked like.

наша система выглядела так.

So you can see our car in the middle and the other boxes on the road,

Вы видите наш автомобиль в центре и другие прямоугольнички на дороге,

driving down the highway.

едущие по автостраде.

The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.

Автомобилю нужно определить, где он и где другие транспортные средства.

It's really a geometric understanding of the world.

Такое геометрическое представление мира.

Как только мы начинаем передвигаться в жилой зоне и по улицам города,

Once we started driving on neighborhood and city streets,

the problem becomes a whole new level of difficulty.

проблема усложняется в разы.

You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us,

Вот пешеходы, переходящие улицу перед нами, автомобили —

going every which way,

каждый идёт своей дорогой;

the traffic lights, crosswalks.

светофоры, пешеходные переходы.

It's an incredibly complicated problem by comparison.

В сравнении с предыдущей, эта проблема куда сложнее.

And then once you have that problem solved,

Как только эта проблема решена,

the vehicle has to be able to deal with construction.

автомобилю также нужно справляться с дорожными работами —

So here are the cones on the left forcing it to drive to the right,

вот конусы слева, вынуждающие ехать вправо, —

but not just construction in isolation, of course.

но не только с изолированными стройками, конечно же,

It has to deal with other people moving through that construction zone as well.

нужно справляться и с теми, кто пересекает эту зону.

And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there

А если кто-то нарушает правила, приезжает полиция,

and the car has to understand that that flashing light on the top of the car

и автомобилю нужно понимать, что вот этот мигающий огонёк на крыше

means that it's not just a car, it's actually a police officer.

значит, что это не простой автомобиль, а полицейский.

Similarly, the orange box on the side here,

Так же, оранжевый прямоугольник здесь —

это школьный автобус,

it's a school bus,

и к нему тоже требуется особое отношение.

and we have to treat that differently as well.

When we're out on the road, other people have expectations:

Когда мы на дороге, у людей есть определённые ожидания:

So, when a cyclist puts up their arm,

если велосипедист поднимает руку,

it means they're expecting the car to yield to them and make room for them

это значит, он ожидает, что автомобиль уступит ему дорогу,

to make a lane change.

чтобы он смог сменить полосу.

And when a police officer stood in the road,

А если полицейский перегородил дорогу,

our vehicle should understand that this means stop,

значит, нужно остановиться

and when they signal to go, we should continue.

и продолжить движение, только когда он просигналит нам.

Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.

Мы добились этого путём распределения информации между автомобилями.

The first, most crude model of this

В грубом исполнении задумка такова:

is when one vehicle sees a construction zone,

когда одно транспортное средство видит дорожные работы,

having another know about it so it can be in the correct lane

другое узнаёт об этом и может перестроиться в нужную полосу,

to avoid some of the difficulty.

избежав сложностей.

But we actually have a much deeper understanding of this.

Но мы продумали ситуацию куда глубже.

We could take all of the data that the cars have seen over time,

Мы можем взять все данные, собранные автомобилями за всё время, —

the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists,

сотни тысяч пешеходов, велосипедистов

and vehicles that have been out there

и транспортных средств —

and understand what they look like

и обдумать, как они выглядят,

and use that to infer what other vehicles should look like

чтобы на основании этого сделать вывод

о том, как выглядят другие автомобили и пешеходы.

and other pedestrians should look like.

And then, even more importantly, we could take from that a model

А затем, что ещё важнее, из этого можно получить модель того,

of how we expect them to move through the world.

каким ожидается их движение.

So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.

Тут жёлтые прямоугольники — пешеходы, переходящие дорогу перед нами,

Here the blue box is a cyclist and we anticipate

голубой прямоугольник — велосипедист,

that they're going to nudge out and around the car to the right.

и мы предугадываем, что они объедут автомобиль справа.

Here there's a cyclist coming down the road

Здесь велосипедист спукается вниз,

and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.

и мы понимаем, что он продолжит ехать вдоль дороги.

Здесь кто-то поворачивает направо,

Here somebody makes a right turn,

а вот в этот момент кто-то решил развернуться перед нами,

and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us,

and we can anticipate that behavior and respond safely.

и мы можем предугадать такое поведение и соответственно отреагировать.

Now, that's all well and good for things that we've seen,

Всё это здорово для тех ситуаций, которые мы видели,

but of course, you encounter lots of things that you haven't

но ведь случаются и такие вещи, с которыми мы до этого не сталкивались.

seen in the world before.

Всего пару месяцев тому назад

And so just a couple of months ago,

наши автомобили двигались через Маунтин-Вью

our vehicles were driving through Mountain View,

и натолкнулись вот на что.

and this is what we encountered.

This is a woman in an electric wheelchair

Это женщина в электрическом инвалидном кресле,

гоняющаяся по кругу за уткой на дороге. (Смех)

chasing a duck in circles on the road. (Laughter)

Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook

Оказалось, нигде в руководстве ПДД

that tells you how to deal with that,

не сказано, что делать в такой ситуации,

but our vehicles were able to encounter that,

но наши автомобили с этим справились:

slow down, and drive safely.

они притормозили и поехали осторожнее.

Now, we don't have to deal with just ducks.

Приходится сталкиваться не только с утками.

Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.

Посмотрите, как птица пролетает прямо перед нами, и автомобиль реагирует.

Here we're dealing with a cyclist

Здесь ситуация с велосипедистом,

that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.

которую нигде, кроме Маунтин-Вью, не ожидаешь увидеть.

And of course, we have to deal with drivers,

И, конечно, ситуации с водителями,

even the very small ones.

в том числе самыми маленькими.

Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.

Посмотрите, как справа кто-то выпрыгивает на нас из грузовика.

And now, watch the left as the car with the green box decides

А теперь слева автомобиль с зелёным прямоугольником

he needs to make a right turn at the last possible moment.

в последний момент решает, что ему нужно повернуть направо.

Here, as we make a lane change, the car to our left decides

Здесь, пока мы меняем полосу движения, водитель слева решает,

it wants to as well.

что и он тоже хочет сменить полосу.

And here, we watch a car blow through a red light

А тут мы видим, как автомобиль проносится на красный свет,

and yield to it.

и мы останавливаемся.

And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.

И тут тоже: велосипедист проезжает на красный свет.

And of course, the vehicle responds safely.

И, конечно, наш автомобиль реагирует, соблюдая безопасность.

And of course, we have people who do I don't know what

Также есть те, кто иногда бог знает что вытворяет на дороге:

sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.

как вот это парень, втискивающийся меж двух автоматизированных автомобилей.

You have to ask, "What are you thinking?"

Хочется спросить: «Чем ты думаешь?»

(Laughter)

(Смех)

Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there,

Я тут вас закидал разными ситуациями,

so I'm going to break one of these down pretty quickly.

давайте разберём одну досконально.

Итак, снова ситуация с велосипедистом.

So what we're looking at is the scene with the cyclist again,

Вы можете заметить внизу, что велосипедиста нам пока не видно,

and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet,

but the car can: it's that little blue box up there,

но автомобиль его видит: голубой прямоугольник вот здесь.

Мы получили данные с лазерных датчиков.

and that comes from the laser data.

Это не так просто понять,

And that's not actually really easy to understand,

so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it,

поэтому я разверну данные и посмотрю на них,

и если вы хорошо умеете анализировать данные с лазерных датчиков,

and if you're really good at looking at laser data, you can see

то можете разглядеть несколько точек на этой кривой,

a few dots on the curve there,

right there, and that blue box is that cyclist.

а голубой прямоугольник — велосипедист.

Пока наш светофор красный,

Now as our light is red,

светофор для велосипедистов загорелся жёлтым,

the cyclist's light has turned yellow already,

and if you squint, you can see that in the imagery.

и если прищуриться, можно увидеть это на изображении.

Но велосипедист собирается пересечь перекрёсток.

But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.

Теперь наш светофор горит зелёным, его — красным.

Our light has now turned green, his is solidly red,

and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.

Мы предугадываем, что велосипедист так и поедет вперёд до конца.

Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.

К сожалению, водители рядом с нами не обратили на это внимания,

They started to pull forward, and fortunately for everyone,

они начали движение вперёд, и, к счастью для всех,

this cyclists reacts, avoids,

велосипедист реагирует, избегает столкновения

and makes it through the intersection.

и проезжает перекрёсток.

And off we go.

Теперь можно ехать.

Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress,

Как видите, мы добились впечатляющего прогресса

and at this point we're pretty convinced

и на данный момент убеждены,

this technology is going to come to market.

что эта технология станет доступной на рынке.

We do three million miles of testing in our simulators every single day,

Каждый день мы тестируем автомобили на почти 5 000 000 километрах,

so you can imagine the experience that our vehicles have.

и можно представить опыт, который они накопили.

We are looking forward to having this technology on the road,

Мы с нетерпением ждём, когда эта технология выйдет на дороги,

and we think the right path is to go through the self-driving

и думаем, что верный выбор — это автоматизированные автомобили,

rather than driver assistance approach

а не система помощи водителю,

because the urgency is so large.

ведь актуальность так велика.

In the time I have given this talk today,

За время, пока я выступал,

34 people have died on America's roads.

на дорогах Америки погибло 34 человека.

How soon can we bring it out?

Как скоро станет доступной наша система?

Well, it's hard to say because it's a really complicated problem,

Трудно ответить, ведь проблема сложная.

but these are my two boys.

Но вот мои два сына:

My oldest son is 11, and that means in four and a half years,

старшему 11 лет, что значит, что через 4 с половиной года

he's going to be able to get his driver's license.

он может получить водительские права.

My team and I are committed to making sure that doesn't happen.

Я и моя команда работаем, чтобы этого не случилось.

Thank you.

Спасибо.

(Laughter) (Applause)

(Смех) (Аплодисменты)

Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.

Крис Андерсон: Крис, у меня есть к вам вопрос.

Chris Urmson: Sure.

Крис Урмсон: Конечно.

CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.

КА: Разум ваших автомобилей поразителен.

On this debate between driver-assisted and fully driverless --

В этом споре между автоматизированными и снабжёнными помощью автомобилями...

I mean, there's a real debate going on out there right now.

Серьёзный спор идёт сейчас на эту тему.

So some of the companies, for example, Tesla,

Некоторые компании, например, Tesla,

are going the driver-assisted route.

идут по пути вспомогательных систем.

What you're saying is that that's kind of going to be a dead end

Вы говорите, что это своего рода тупик,

because you can't just keep improving that route and get to fully driverless

потому что нельзя просто улучшать эти системы и в конечном счёте прийти

at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe,"

к полной автоматизации, ведь водитель может подумать, что это безопасно,

и полезть на заднее сидение, и тогда может произойти что-то ужасное.

and climb into the back, and something ugly will happen.

CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say

КУ: Верно. Именно так. И не то чтобы системы помощи водителю

that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.

не имеют огромной ценности —

They can save a lot of lives in the interim,

они могут спасти много жизней за этот период,

but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around,

но чтобы была возможность преобразовать, помочь людям вроде Стива передвигаться,

to really get to the end case in safety,

прийти к максимуму безопасности,

to have the opportunity to change our cities

иметь возможность изменить наши города,

and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots,

избавиться от этих городских окопов, которые мы называем парковками, —

для этого существует только один путь.

it's the only way to go.

CA: We will be tracking your progress with huge interest.

КА: Мы будем следить за вашими успехами с огромным интересом.

Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)

Спасибо, Крис. КУ: Спасибо. (Аплодисменты)