Sertac Karaman: Robots That Fly and Robots That Drive | Lex Fridman Podcast #97

以下是与 Suresh Carmen 的对话，他是麻省理工学院的教授，自动驾驶汽车公司 Optimist Ride 的联合创始人，也是世界顶尖的机器人专家之一，其研究领域包括自动驾驶汽车和飞行机器人。对我个人而言，他既是导师，也是同事，更是朋友。他是我认识的最聪明、最慷慨的人之一。因此，能与他进行这次录制的对话，我感到非常荣幸和高兴。这是人工智能播客。如果您喜欢，请订阅，在 Apple Podcast 上留下五星好评，在 Patreon 上支持我们，或者在 Twitter 上与我联系，我的名字是 Lex Friedman，拼写为 Fri D ma n。像往常一样，我将先进行几分钟的广告，中间不会有任何广告打断对话的流畅性。我希望这对您来说是可行的，并且不会影响收听体验。本节目由 Cash App 呈现，它是 App Store 中排名第一的金融应用。下载时，请使用代码 lex podcast。Cash App 可以让您向朋友发送资金，购买比特币，并以低至 1 美元的投资股票市场。Cash App 允许您以数字方式发送和接收资金。让我分享一个关于实体货币的惊人事实：制作一枚硬币的成本是 2.4 美分。事实上，我认为每年要花费 8500 万美元来制作它们。这是一个关于实体货币的令人难以置信的小事实。所以，再次强调，如果您从 App Store 或 Google Play 下载 Cash App 并使用 lex podcast 代码，您将获得 10 美元现金。Cash App 还将向一个致力于在全球范围内推动机器人技术和 STEM 教育的组织捐赠 10 美元。现在，开始我与 Suresh Carmen 的对话。

既然您在这两方面都进行了广泛的研究，那么自动飞行和自动驾驶哪个任务更困难？这是一个好问题。我认为，对于消费级无人机等应用来说，自动飞行目前来看可能更容易一些。我认为这也许是它比自动驾驶汽车更早起步（字面意义上的）的原因之一。但如果向前看，我认为自动飞行在交通运输、物流等方面的真正优势的释放，会比自动驾驶更困难。所以，我认为我的猜测是，我们已经看到了一些机器在飞行，但我们还没有真正看到任何大规模部署和飞行的机器。我认为这将在我们解决自动驾驶的大规模部署问题之后才会发生。

那么，为什么大规模的消费级无人机如此困难呢？我认为，总的来说，规模是困难的。例如，想想看，在过去的 50 年里，我们已经部署了大量的机器人。我们学术界，或者我们商业界，我认为我们人类部署了大量的机器人。我认为，当您想到它们时，机器人是自主的，它们可以自行工作。但它们要么处于隔离的环境中，要么它们可能规模很大，但它们被严格限制在某个环境中，它们与人类的互动并不多。所以，它们在工厂车间、房屋里工作，它们在火星上工作，它们在那里是完全自主的。但我认为，我们这个时代真正的挑战是将这些车辆投入到有人类存在的地方。所以，现在我知道有很多需要完成的关于人机交互的事情等等。这是其中之一。但即使是从基础算法、系统，甚至是商业案例或商业模式，甚至是架构规划、社会问题、法律角度来看，也有很多与我们将机器人车辆投入有人类存在环境相关的问题。而这些人类，他们可能甚至没有接受过与它们互动的训练。他们可能甚至不知道它们是自主的，它们只是在为人类而非机器人设计的环境中做自己的事情。而我认为，这是我们这个时代最大的挑战之一，就是将车辆投入其中。回到您的问题，我认为大规模地做到这一点，意味着您走在城市里，有成千上万的自动驾驶车辆在周围行驶。它们的密度非常高，以至于您看到其中一辆，环顾四周，又看到另一辆。这种密度，我们以前从未做过。我敢打赌，这种密度将首先出现在自动驾驶汽车上，因为我认为我们可以稍微调整环境，特别是让它们在地面上更安全，这要容易得多。当它们在空中时，会更复杂一些。但我认为不会有太大的区别。我认为，总有一天，我们会迅速看到这些事情的发生。

您认为会有成千上万的送货无人机填满天空的那一天吗？老实说，我认为这是可能的。送货无人机是一回事，但您可以想象，对于交通运输来说，这是一个重要的用例。但比如，我们在波士顿，您想从波士顿去纽约，您想从这座楼的顶层去曼哈顿的另一座楼，并且您想在 1.5 小时内完成。这是一个巨大的机会。个人交通，比如您和您的朋友，或者像优步一样，比如四个人，六个人，八个人，在自动驾驶车辆中工作。我看到了这一点。所以，有一种对“一人出行”的需求，也有对“几人出行”的需求。您和我可以一起旅行，我们可以一起吃午饭。这听起来可能有点疯狂，甚至有点俗气，但我认为这些才是真正的机会。而且我认为，传统的飞机和机场不会很快消失。但我认为，很多人会觉得他们愿意多花一百美元来完成这件事，并将旅行时间缩短到 1.5 小时。

那么，飞行汽车有多可行呢？这是人们想象了 50 多年的梦想，他们认为飞行汽车是未来。现在回想起来，所有技术都显得有些俗气，因为它们似乎遥不可及。但一夜之间，它可能会改变。但从技术角度来看，在您看来，实现这一目标有多可行？我稍后会回答这个问题，但有一点是，我认为，有时我们思考未来 50 年会发生什么，真的很难猜测。未来 50 年，我不知道。在交通运输方面，未来 50 年会发生什么？我们可能会有飞碟。我可以打赌。我认为有 50% 的机会，我们可以制造出能够电离周围空气并用磁铁将其向下推的机器，它们会像飞碟一样飞行。这是可能的，而且可能在未来 50 年内发生。所以，当您想到 50 年前时，很难猜测。但我认为，有一种观念，我们称之为“敏捷空域”，在这个空域中有大量的机会。那就是比您能扔石头的高度稍高一些的空间。因为当您想到它时，这是一个棘手的问题。一个孩子扔一块石头就能击落一架飞机，然后会发生什么？但想象一下足够高的空域，您无法扔石头，但又足够低，以至于您不会与那些在几千英尺高空飞行的非常大的飞机发生互动。而这个空域却被低估了，或者根本没有被利用。是的，没错。所以，有一些休闲人士偶尔会飞行，但人数非常少。如果您抬头看天空，在任何时候您可能都看不到任何一个。每晚您会看到一架飞机利用这个空间，您会感到惊讶。一旦您离开机场，它就会飞走。我认为利用这个空域，技术挑战在于建立自主性，并确保这种自主性最终是安全的。我认为这将是构建复杂的软件，或者说比我们今天在飞机上拥有的要复杂几个数量级的软件，同时还要确保安全，就像我们确保飞机安全一样。所以，构建这种复杂的硬件和软件就成了一个挑战，特别是当您知道您构建的硬件，我的意思是，您用数据构建的软件时。所以，当然，其中有一些规则驱动的软件可以做一定的事情，但然后，有很多训练。机器学习将是这些设备未来交付安全车辆的关键，特别是可能不是安全部分，而是智能部分。我的意思是，有些事情我们是用机器学习来完成的，而且现在就是这样，我不知道还有什么其他方法可以做到。而且，总有一个困境。我的意思是，我们可以，我们可以收集数十亿程序员，人类程序员来编写检测天空中的物体等的感知算法，或者，我不知道，我们甚至可能有机器人在模拟环境中学习，然后转移。它们可能在模拟环境中学习得比数十亿人类联合起来编程要好得多。人类的编程能力非常有限。

模拟在机器人领域的作用是什么？您在这方面做了很多工作。在模拟中训练和开发安全的飞行机器人，并在现实世界中部署并取得良好效果的可能性有多大？我认为，很多人听到模拟时，会立即关注训练。但我认为您刚才说的一点很有趣，那就是开发。我认为模拟环境实际上可能是开发的关键和伟大的工具。这并不新鲜。例如，汽车行业的人们已经使用动态模拟几十年了，而且这是非常标准的。您会构建并模拟。如果您想构建一个嵌入式控制器，您会将这种嵌入式计算机连接到另一台计算机，另一台计算机将模拟等等。我认为，快进这些事情，您可以创建非常疯狂的模拟环境。例如，最近发生的一件事，我们现在可以做到的是，我们可以比以前更好地模拟摄像头。我们以前能够模拟它们，我认为我们刚刚达到了那种改进的肘部。我敢打赌，硬件的真正改进，特别是机器学习的改进，我认为我们将达到一个可以非常非常相似地模拟摄像头的点。模拟摄像头意味着模拟真实摄像头如何看待真实世界。因此，您可以探索其局限性，您可以在模拟中训练感知算法，所有这些事情。

正是如此。所以，模拟我们称之为“内感受器”的传感器，比如内部传感器，一直更容易。例如，惯性传感器的模拟一直很容易。模拟动力学也一直很容易，比如由常微分方程控制的物理学。我的意思是，一辆汽车如何行驶，它如何在道路上滚动，它如何与道路互动，或者一架飞机如何飞行，它的动力学，物理学。真正困难的是模拟“外感受器”传感器，那些从车辆向外看的传感器。激光测距仪是新的，它们稍微容易一些。摄像头、雷达要难一些。我认为一旦我们解决了这个问题，模拟中的下一个挑战将是模拟人类行为。这也非常困难。即使您想象一下，人类驾驶的汽车在周围会如何行动，即使那样也很困难。但想象一下尝试模拟一个人类模型，只是做一系列手势等等。而且，它实际上是被模拟的，而不是通过动作捕捉来捕捉的，但它是被模拟的。这非常……事实上，今天我经常参与一些非常高端的渲染项目，我有一个测试，我会把它发给我的朋友或我妈妈。我给他们看两张照片，两张图片，我说，哪一张是渲染的，哪一张是真实的。而且很难区分，除非我意识到，除非我们把人类放进去。我们的思维方式可能经过训练，我们能识别人类，但我们并不那么识别建筑环境，因为建筑环境是后来出现的。我们进化成了人类，但人类一直都在。同样的事情也发生在，例如，您看着猴子，您无法区分它们，但它们可以。而且很有可能，它们看着人类，很难区分。但我们做到了。所以，我们的眼睛经过精心训练，可以观察人类并理解是否有任何不对劲的地方。我们可能会发现它，我们可能无法准确指出。所以，在我典型的朋友测试或妈妈测试中，我们会让人类走进来，他们会说，“这不对，视频里有什么不对劲，我不知道是什么，但我可以告诉你，它太像人类了。”我可以把人类带走，给您看一栋建筑的内部，或者一个公寓。如果我们有时间渲染它，它看起来会很棒。这不应该令人惊讶。很多人观看的电影都是计算机生成的。如今，即使您观看一部剧情片，里面也没有什么动作场面，但事实证明，渲染背景可能更便宜。所以，他们会这样做。但我们如何才能做到这一点？如何让一个人通过妈妈/朋友的测试，模拟一个行走的人？您认为我们可以通过比较学习来做到这一点，或者让人类标注什么更逼真，而不仅仅是观看？它似乎完全是个谜，我们如何模拟人类行为？这很困难，因为我提到的许多其他事情，包括模拟摄像头，我们知道物理学，我们知道它在现实世界中是如何运作的，我们可以写一些规则，我们可以做到。例如，模拟摄像头，有一个叫做光线追踪的东西。我的意思是，您真的可以想象，它非常相似，但并不完全相同，但它非常相似于逐光子追踪，它们在物体上反弹并进入您的眼睛。开发人类行为的动态模型，一个数学模型，这样您就可以将其放入处理器中运行，这将是困难的。那么，您还有什么呢？您可以收集数据，然后尝试匹配数据。或者您可以做的另一件事是，您可以看到朋友测试，您可以说“这个或那个”，然后标记任何需要人类标记的东西。最终，我们受限于我们可用的可用人类数量，以及他们能做的事情。他们必须做很多其他事情，而不仅仅是标记这些数据。所以，我认为建模人类行为部分，我们将意识到它非常困难。而且我认为这也会影响我们自动驾驶汽车的开发。

您想使用它们，所以您正在构建自动驾驶汽车。在城市挑战赛之后，我认为每个人都专注于定位和映射。当 SLAM 算法出现时，谷歌就在做这件事，基本上就是构建这些高清地图，这关乎知道您在哪里。然后五年后，在 2012-2013 年，出现了编码人工智能革命，它开始告诉我们关于其他人的事情。但我们仍然不知道其他人接下来会做什么。所以，您想知道您在哪里，您想知道其他人都在做什么，您希望预测其他人会做什么。而最后一点一直是一个真正的挑战。

您认为您，作为“自我车辆”，机器人，在控制和影响未来将要发生的事情方面扮演着什么角色？在预测未来时，这似乎被忽略了，那就是您自己如何通过变得更具侵略性或不那么具侵略性，或者以某种方式发出信号来影响未来。这种博弈论的舞蹈似乎被暂时忽略了。是的，它完全被忽略了。我的意思是，这很有趣。我们如何与事物互动，与人类互动。例如，如果您看到一辆完全空的车辆，它试图做某事，突然它就变成了一个东西，您就像与这张桌子互动一样与它互动。您可以扔背包，可以踢它，把脚放在上面。但当它是人类时，有各种各样的方式与人类互动。所以，如果您和我面对面，我们非常有礼貌，我们交谈，我们大部分时间都能理解对方。您会看到，但问题是，例如，您和我可能会通过 YouTube 评论进行互动，而谈话可能会完全走向另一个方向。所以我认为人们滥用这些自动驾驶汽车在某种意义上是一个真正的问题。所以，当您是一辆“自我车辆”，您试图协调您的方式，您的前进方式时，这实际上比作为一个人要困难。我的意思是，您不仅需要和人类一样聪明，而且您还是一个东西，他们会稍微滥用您。所以，您需要确保您能够四处走动并做些事情。所以，是的，我总的来说相信那种博弈论的方面。我实际上个人写过不少关于那种博弈论的论文，也包括理解人们的社会价值取向。例如，有些人很有侵略性，有些人则不那么有侵略性。而且，机器人可以通过观察人们的驾驶方式来理解这一点。当他们接近您时，您可以理解某人是否会变得有侵略性，或者作为机器人，您可以做出某些决定。

在预测他们会做什么方面，困难的问题是，您作为机器人，在面对侵略性角色时，是否应该变得有侵略性？但现在，侵略性似乎是一件非常危险的事情，因为它从社会角度来看成本很高。您如何被看待？人们对有侵略性的机器人不太接受。我认为这是准确的。所以，这确实是这样，我不太确定如何进行。但我确切地知道，这些机器人如何与其他人在那里互动，以及互动将始终存在。我的意思是，您可能正在与其他车辆互动，或者只是在周围行走的人们互动。正如我所说，一旦座位上没有人了，它就像一个空的东西在街上行驶，它就和其他非人类的东西没什么区别了。所以，人们，也许滥用这个词不对，但人们可能甚至有权认为，这是一个为人类设计的、有人类存在的环境，他们想要拥有它。然后，机器人需要理解，需要以某种方式做出回应。我认为，这实际上为我们部署大规模机器人打开了一些非常有趣的社会问题。

当我们在大规模部署机器人时，会发生什么？我认为，我们可以设计出非常高效的系统，或者我们可以设计出可持续的系统。但最终，可持续性和效率的权衡将摆在那里，我们将不得不做出一些选择。我们不能只是把它放在一边。例如，我们可以非常有侵略性，减少交通延误，提高交通能力。或者，我们可以更友善，让其他人能够享受环境，生活在一个美好的地方，然后效率就会下降。所以，当您想到它时，我认为可持续性与能源消耗联系在一起，或者我想立即看到影响。这些都存在。但宜居性是另一种可持续性影响。您创造了一个人们想要居住的环境。如果机器人到处都很有侵略性，您就不想住在那里。然而，您应该注意到，如果您不那么有侵略性，那么您可能会造成一些交通延误。所以，您总是在权衡。我认为，这种选择一直存在于交通运输中，但随着自主性的增加，选择变得更加明确。当它变得明确时，我们就可以开始优化它。我们将不得不面对非常困难的社会问题：我们更看重效率还是可持续性？这很有趣。我认为，我们将不得不……我认为，关于自动驾驶汽车的整个问题，我认为很多时候，我们专注于技术开发，几百年了，然后产品就随之而来。然后，我们必须做出这些选择。但这是一个好时机，我们可以思考自动驾驶出租车部署以及由此产生的系统。您会发现商业模式不同，对建筑的影响不同，城市规划，您会涉及法规，然后您会遇到以前没有想过的问题。但可持续性和伦理就在其中。我的意思是，即使是测试自动驾驶汽车，想想看，您正在有人类存在的环境中测试自动驾驶汽车。我的意思是，风险可能非常小，但仍然存在大于零的风险，您将人们置于其中。所以，您在那里面临着创新和风险的权衡。我们现在对这一点非常了解。如果我们不测试这些野兽，发展就会变慢。我的意思是，这并不意味着我们无法发展。我认为这实际上会非常困难，也许我们可以，我不知道。但问题是，我们已经在做出那种权衡了。随着这些系统变得越来越普遍，我认为这些权衡将真正显现出来。

您是 Optimist Ride 的创始人之一，一家自动驾驶汽车公司，我们将对此进行讨论。但在此之前，也许可以举一些例子，将 Optimist Ride 排除在外，作为创新与安全或谨慎策略光谱上的不同策略的典范。您有 Waymo，谷歌的自动驾驶汽车，Waymo 代表了一种更谨慎的方法。然后您有特斯拉，由埃隆·马斯克领导，代表了一种更……无论您想用什么形容词，更具侵略性，更具创新性，我不知道。但您对这两种策略之间的差异有什么看法？在您看来，哪种更有可能，哪种是必需的，哪种更有可能在短期和长期内取得成功？当然，某种平衡是正确的方式。但我确实认为，最重要的事情是知情的公众。所以，我并不介意，我个人，如果我在某个地方，我不会太介意承担一定的风险。有些人可能会。所以我认为关键是让人们了解情况，这样他们就可以理想地做出选择。在某些情况下，这种匿名选择当然非常困难，但我认为让人们了解情况并不难。所以我认为，在一种情况下，例如，即使是特斯拉的方法，我不知道，很难判断它有多知情，但它在某种程度上是知情的。我的意思是，事情会出来，我认为人们知道他们正在承担什么，等等。但我确实认为，这两家公司在某种程度上代表了不同的路径。其中一家似乎更安全，另一家，或者无论其目标是什么。另一家似乎更具侵略性，或者无论其目标是什么。但我认为，当您换位思考时，它们实际上是两个正交的维度，这两个维度都在关注。一方面，对于 Waymo，我可以看到，我认为它们也把它看作是研究。所以，它们不……我不确定它们是否真的对即时产品感兴趣。它们有时会谈论它，有一些压力要谈论它，所以它们就去做了。但我想，我想它们在脑海深处可能没有这样说，但我想它们意识到我们正在构建一个新的引擎，称之为 AI 引擎或任何东西。而自动驾驶汽车是这个引擎的一个非常有趣的体现，它允许您了解“自我车辆”在哪里，“自我事物”在哪里，其他一切是什么，其他一切将做什么，以及您如何反应。您如何真正以正确的方式与人类互动？您如何构建这些系统？我认为它们想知道这一点，它们想理解这一点，所以它们会继续这样做。另一方面，特斯拉正在做一些有趣的事情。我的意思是，我认为它们有一个很好的产品，人们在使用它。我认为，虽然它不适合我，但我完全可以看到人们喜欢它。而且我认为它们在自动化之外有一个很好的产品。但我只是指自动化本身。我的意思是，它基本上可以自己驾驶，但您仍然需要注意它，对吧？人们似乎在使用它，所以它在某些方面是有效的。所以，我认为人们愿意为此付费，人们愿意购买它。我认为这是人们购买特斯拉汽车的另一个原因。也许其中一个原因是埃隆·马斯克是首席执行官，而且他似乎是一个有远见的人。这就是人们的想法。他似乎是一个有远见的人。所以，这为汽车增加了 5000 美元，然后也许是 5000 美元的自动驾驶功能。而且，它很有用。我的意思是，它很有用，因为人们正在使用它。所以，我可以看到特斯拉，当然，它们想成为有远见的，它们想推出一种特定的方法，它们可能真的会实现。但也有一个主要的好处是进行所有这些更新和推出，因为人们为此付费。这是基本的供需市场。人们喜欢它，他们乐于为这种新颖性支付额外的 5000 美元，10000 美元，或者任何东西。而且他们使用它。它不是他们得到了，然后尝试了几次，它是一种新奇事物，但他们经常使用它。所以，我认为这就是特斯拉正在做的事情。它们实际上非常不同。它们在它们构建的事物方面处于完全正交的维度。它们使用相同的 AI 引擎。所以，很有可能，有一天它们都会使用一种非常相似的，几乎像内燃机一样的东西。这是一个非常糟糕的比喻，但类似的内燃机。也许其中一个正在制造汽车，另一个正在制造卡车。所以，最终用例非常不同。

正如我所说，您是 Optimist Ride 的创始人之一。让我们退一步。它是自动驾驶汽车领域的成功故事之一。它是一家很棒的自动驾驶汽车公司。让我们从头开始。创办一家自动驾驶汽车公司需要什么？您如何从一个想法发展到部署像您这样的车辆，在包括纽约在内的许多地方？我想说，我认为我们所经历的是这样的：我认为我们意识到，在 2014 年左右，当我们要开始时，自动驾驶汽车行业有很多谈论。我不知道，我听到了诸如“两年内完全自动驾驶汽车”之类的话，我从来不相信。我曾是麻省理工学院城市挑战赛的一部分。它有一个有趣的历史。我在大学和高中时做过很多数学方面的工作。我认为，在某个时候，我意识到我想建造一些东西。所以我来到了麻省理工学院的机械工程项目。我现在意识到，我认为我的导师雇佣我，是因为我能做很好的数学。但我告诉他，不，不，不，我想研究城市挑战赛汽车，我想制造自动驾驶汽车。我认为，这就是我们真正学到的过程，我的意思是，挑战是什么，我们面临着什么样的局限性。我的意思是，计算机的局限性，理解人类行为，这些东西太多了。我认为，它只是……所以，我们说，“嘿，为什么我们不采取一种更基于市场的做法呢？”所以，我们专注于某个特定的市场，并为之构建一个系统。我们正在构建的不仅仅是自动驾驶汽车。我认为，我们将完全的自主性融入车辆中。但我的意思是，我们看待它的方式是，我们认为这种方法应该涉及人类操作，而不仅仅是坐在车里。我认为今天我们有一个人操作一辆车，无论那辆车是什么，它可以是叉车，可以是卡车，可以是汽车。我们想从一个人操作一辆车，变成十个人操作五十辆车。我们如何做到这一点？您指的是一个可能被称为远程操作的世界。所以，您能解释一下十个人控制五十辆车意味着什么吗？这可能会让听众感到困惑。这是一个好问题。我认为，我特意没有称之为“远程操作”，因为人们会认为，人们会认为，在车外有一个人，戴着一些护目镜之类的东西，驾驶汽车。这根本不是我们需要的。我们指的是人类智能在控制，除了在某些地方，车辆可以自行执行。所以，想象一个房间，人们可以看到其他车辆在做什么，等等。会有一些人更像空中交通管制员，称他们为“AV 控制员”。这些 AV 控制员会看到一张地图，他们会了解车辆在哪里非常有信心，在哪里需要一点帮助。帮助不应该是为了安全，而应该是为了效率。无论如何，车辆都应该是安全的。如果您没有一个人，它们可以非常安全，但它们可能每小时只行驶五英里。所以，如果您想让它们以大约每小时 25 英里的速度行驶，那么就需要有人进来。例如，车辆来到一个十字路口，车辆可以说，“我可以等，我可以稍微向前移动一点，展示我的意图，或者我可以左转和右转。现在很清楚，我可以转弯，我知道。但在您给我绿灯之前，我不会。”这是一个例子。这并不一定意味着我们正在这样做。实际上，我认为，如果您深入研究细节，每个十字路口都期望一个人按按钮，那么您将无法获得您想要的效率优势。您需要能够四处走动并能够做到这些。但我认为您需要人们能够为车辆设定高级行为。这是自动驾驶汽车的另一件事。我认为很多人会这样想。我的意思是，技术上经常发生这种情况。您会想，“好吧，我知道汽车，我听说过机器人。所以我认为这将如何运作是，我将购买一辆汽车，按一下按钮，它就会自己驾驶。什么时候会发生？”人们倾向于这样想。但当您想到真正发生的事情时，它会以一种您甚至没有预料到的方式出现。也许您会说，“我认为我不需要那个，”或者“我认为不应该那样。”等等。然后，然后，这成为了下一个大事。我认为，人类操作车辆的这些不同方式可能非常强大。我认为，我们可能比我们想象的更早地睁开眼睛，看到一个世界，在那里您走进商场，那里有许多安全人员以这种方式操作。您走进工厂或仓库，那里有许多机器人以这种方式操作。您走进布鲁克林海军造船厂，看到许多自动驾驶车辆， Optimist Ride，它们可能以这种方式操作。是的，但我认为人们没有看到这一点。我真诚地认为，有可能我们可能会在所有我们意想不到的地方看到这项技术蓬勃发展。然后，也许真正的惊喜是，有一天当您的汽车真的自己驾驶时，它可能不会那么令人惊讶，因为您一直看到它，您与它互动，您乘坐 Optimist Ride，希望那是您的选择。然后，您会听到很多事情，您会四处走动，与它们互动。我不知道，您有一个小型送货车在人行道上送货给您，然后您收到它，它说“谢谢”，然后您就习惯了。然后有一天，您的汽车真的自己驾驶了，法规也通过了，您可以按下按钮睡觉，这根本不会令人惊讶。我认为，也许真正的现实是，将会有许多围绕自动驾驶汽车的应用出现，其中一些，也许很多，是我们完全没有预料到的。

所以，如果我们看看 Optimist Ride，您认为，病毒式应用，那个真正对人们的出行有用的应用是什么？您认为 Optimist Ride 在不久的将来会与什么联系起来？首先，我认为，老实说，我瞄准的第一个地方是那些需要环境内交通的地方，人们通常称之为“地理围栏”。所以，您可以想象一个大约两英里乘两英里，可能更大，可能更小的环境。而这种环境有很多，它们通常交通不便。布鲁克林海军造船厂，我们今天就在那里，我们在几个不同的地方。但那是宣传较少的一个，这是一个很好的例子。所以，那里交通不便。而且您不会期望，我不知道，我认为在那里运营优步可能有点太贵了，或者当您将其与运营优步进行比较时，其他地方就变得优先了。而这些地方变得完全交通不便。然后会发生什么呢？人们开车进入这些地方，并在这些地方从 A 点到 B 点，他们使用自己的汽车。所以，我们最终为他们建造了更多的停车场，让他们可以开车去午餐地点。我认为，可以做的一件事是，您可以将高效、安全、可持续的交通系统首先引入这些类型的场所。我认为，您可以以可负担的方式提供出行，可负担、可及、可持续的方式。但我认为，这也使得我们可以将用于停车的资金、金钱、土地重新利用起来。即使对于像两英里乘两英里这样的小环境，这也不必在纽约市中心。我的意思是，任何地方，您都在谈论数千万美元的节省。如果您在纽约市中心，您正在节省数十亿美元的节省，仅仅通过这样做。这就是经济部分。还有社会部分，对吧？我的意思是，环顾四周。我的意思是，我们居住的地方是为汽车建造的。一百年前看起来不像这样。今天，没有人走在街中间，那是为汽车准备的。您从小就没有人告诉您这一点，但您会融入这种现实。所以，有时他们会封路，这在这里也会发生。我的意思是，例如，庆祝活动会封路，但人们仍然不走在街中间，只是走进去。人们不走。但我认为，汽车对我们拥有的空间有如此大的影响。而且，我认为我们谈论了可持续性、宜居性。我的意思是，最终，这些地方，至少停车位可以变成更有用的东西，或者只是公园区域，娱乐区域。所以，我认为这是我们首先要针对的目标。而且我认为，我们得到了非常好的回应，无论是从经济还是社会角度来看，特别是那些稍微具有前瞻性的人。例如，布鲁克林海军造船厂，那里有租户，我记得有 New Lab，它是一个创新中心，那里有很多初创公司。所以，您会遇到那些人，您知道他们真的对让那个环境更宜居感兴趣。而 Optimist Ride 提供的这些解决方案几乎是这样出现的，并且成为了那个。而许多交通不便的地方，他们实际上运营着班车。所以，您可以问任何人，班车体验很糟糕，人们讨厌班车。我可以告诉您为什么，因为司机在班车业务中非常昂贵。所以，有意义的是，将 20-30 个座位附加给一个司机。而很多人都有这种误解，他们认为班车应该很大。有时我们会得到，我们的 Optimist Ride，我们告诉他们，我们将为您提供四人座，六人座。然后我们被问到，“那 20 个座位呢？”我的意思是，您不需要 20 个座位。您想把这些座位分开，以便它们可以更快地旅行，交通延误就会减少。这才是您想要的。如果您把它做得很大，不仅会造成交通延误，而且车辆也不会灵活。它需要很长时间才能加速、减速等等。它需要爬升到那个东西。所以，与它互动非常困难，而且调度也可能如此。当您有更多小型车辆时，更接近优步，您可以真正获得个人服务。我的意思是，将车辆运送到您的物流变得更容易。当您有一个巨大的班车时，数量更少，而且它可能会沿着一条特定的路线行驶，这条路线应该到达。当您沿着一条特定的路线行驶，并且所有座位一起旅行时，与您想象一下，您可以仍然有路线，但您可以想象您将座位分开。而不是，我不知道，一英里远，它们可能半英里远，如果您将它们分成两部分。这基本上意味着，当您出去时，您等待它们的延误会减少。这是主要原因之一。您不必爬上去。另一件事是，我认为，如果您以一种好的方式将它们分开，并且如果您真的知道人们要去哪里，您甚至不需要应用程序。很多人问我们应用程序，我们说，为什么您不走进车辆？您走进车辆，它会识别您是谁，并为您提供一些要去的地方的选项，然后您就可以去了。我的意思是，人们也内化了应用程序。每个人都需要一个应用程序。就像您不需要应用程序一样，您走进地方，走进。但我认为，我们真正努力做的一件事是，将那种没有人喜欢的班车体验，变成一种每个人都喜欢的体验。所以我认为这是另一件重要的事情。我想小心地说，就像今天我们不运营班车一样。我们真的把它看作是一个我们正在设计的系统或网络。但最终，我们去那些通常会租用的地方。

这项接驳服务人们可能不会那么喜欢，我们希望将其转变为人们喜爱的服务。所以，你几乎是早了第二秒，但你认为需要多少辆 Optimist Ride 车辆才能让波士顿或纽约的任何一个人，当他们走出门时，就会看到？这是一个数学问题，会有两辆 Optimist Ride 车辆在视线范围内。这是正确的数字吗？嗯，这些例子，嗯，这就是密度。也就是说，如果你看到一辆车，你环顾四周，看到另一辆。想象一下，你知道特斯拉会告诉你，他们收集了很多数据。你在特斯拉那里看到过这种情况吗？你只是四处走走，看看，你看到特斯拉，可能不是加州非常特定的地区，也许，也许你说得对，有几个邮政编码你知道，但是，但我认为这很重要，因为你知道，也许那几个邮政编码，我们有点依赖的一件事，我马上回答你的问题，但现在，我们今天走了很多弯路。哦，是的，所以，所以，所以我认为这实际上很重要。人们称之为数据密度或数据速度。所以，以一种你知道的、你看到同一个地方很多次的方式收集数据非常好。就像你可以在全国各地开一万英里，或者你在一个有限的环境中开一万英里，你会看到同一个十字路口几百次。当涉及到预测人们在那个特定十字路口会做什么时，我们变得非常擅长。而不是如果你在全国各地开一万英里，你只看到一次。所以，试图预测人们会做什么，变得抱歉。我认为，你知道，你说需要什么，需要成千上万辆车。你知道，你真的需要成为一个特定的比例或车辆，比如，例如，在新加坡的黄金时段，你可以去，你可以随便叫一辆出租车，它们就像，你知道，交通的 10% 到 20%。最终，你需要达到那个程度，这样你才能到达一个地方，在那里效益真正开始显现，并且是数量级的。但一旦你到达那里，你就会真正获得效益，而且你肯定可以载人。我认为这是人们真正不喜欢等待的事情之一，但例如，他们可以为货物等待更多，如果他们订购了什么东西。就像你在家坐着，你想等半个小时，这听起来很棒，人们说这很棒。你想，你要打车，你等了半个小时，这太疯狂了，你不想等那么久。但我认为，你知道，你可以，我认为真的可以达到一个点，即在高峰时段，系统真正专注于载人，然后它确实是交通的一个很好的比例，以至于你知道，你走出去，你环顾四周，那里有东西，你基本上就可以进去，它已经在等你，或者类似的东西，然后你就可以走了。如果你以今天的规模这样做，例如，优步，如果你和司机谈谈，我是说，优步会从中抽取一部分，这是一小部分，或者司机会争辩说这是一大笔钱，但你知道，当你放眼大局时，你支付给优步的大部分钱都给了司机。如果你和司机谈谈，司机会声称其中大部分是他们的时间，你知道，他们认为不是花在汽油上，他们认为不是花在车本身上，而是他们的时间。如果你没有人在开车，或者如果你处于一个场景，你知道，比如 0.1 个人在开车，一小部分人正在操作汽车，因为你知道，你一个人操作好几辆。如果你处于那种情况，你会意识到内燃机汽车效率很低。你知道，我们制造它们是为了在高速公路上行驶，它们通过了碰撞测试，它们真的很重，它们真的不需要是乘客体重的 25 倍，或者，你知道，在面积等方面。但是，如果你克服了这些低效率，如果你真的制造了城市汽车之类的东西，我认为经济效益真的开始显现了。我是说，我不知道，你也许可以坐进一辆车，从 A 点到 B 点的费用不到一美元，只要你不改变目的地，你只需支付 99 美分就可以走了。如果你共享它，如果你在别处停下来，它会变得更好。你知道，这些东西至少对于模型来说，至少对于数学和理论来说，它们开始真正成立。所以我认为 Optimus Art 所做的非常令人兴奋，因为它感觉最容易实现，他们真的会在这里产生影响。是的，这就是想法。如果我们再次对比一下，我们会回到我们老朋友 Waymo 和 Tesla。Waymo 似乎在技术上与 Optimist Ride 有类似的方法，但不同的是，他们对今天产生影响不那么感兴趣。在本质上，他们有更长期的投资，几乎更像是一个研究项目。这意味着，据我所知，他们试图解决的问题，也许你可以区分，但他们似乎想做更不受限制的移动，也就是说，从 A 点到 B 点，A 点到 B 点遍布各地，而 Optimist Ride 则被很好地地理围栏起来，并在特定环境中建立好移动性，然后再进行扩展。然后 Tesla 则是完全相反的，也就是说，整个世界实际上都将实现高速公路驾驶、城市驾驶、各种驾驶的自动化。你知道，你通过逐步提高自动驾驶系统的能力来接近它。所以，当你对比所有这些时，而且，让我提出一个没有人喜欢的问题，那就是时间线。你认为这些方法中的每一种，粗略地说，没有人能预测未来，何时会大规模部署？所以，马斯克预测了最疯狂的方法，我听说过数字，比如今年年底。所以，那可能完全不准确，但它有多不准确？我是说，首先要说明的是，就像其他人一样，真的很难猜测。我是说，我不知道，我不知道特斯拉在哪里可以看，或者埃隆·马斯克在哪里可以看，然后说，“嘿，你知道，是今年年底。”我是说，我不知道你能看什么，你知道，即使是数据，你知道，你，我是说，如果你看数据，即使试图推断最终状态，也不知道到底会发生什么，特别是对于机器学习方法来说。我是说，这真的很难预测。但我确实认为以下情况会发生。我认为很多人，你知道，他们所做的是，有一个我称之为技术预测中的时间膨胀。让我试着稍微描述一下。有很多事情都太遥远了，人们认为它们很近。有很多事情实际上很近，人们认为它们很遥远。人们试图看看技术发展的整个图景，需要混乱，任何事情都可能随时随地发生。有很多事情，人们把它抓住，把它放在接下来的三年里。然后发生的是，有些事情可能在年底或明年发生，等等。他们把这些推迟到几年以后，因为这很难解释。有些事情是，我们正在看 20 年，也许，你知道，希望在我有生之年能做到的事情。因为，你知道，我们不知道。我是说，我们不知道它有多难。甚至，这是一个问题。我们不知道，比如，其中一些问题实际上是否是人工智能完备的。我们不知道发生了什么。而且，你知道，我们把所有这些都拿来，然后我们把它堆积起来，然后我们说，三年后。然后我们中的一些人更乐观，所以他们瞄准年底。我们中的一些人更现实，他们说，比如五年。但是，你知道，我们都，我认为很难知道。而且，我认为试图预测未来两到三年的产品，很难知道，在以下方面。你知道，我们通常说，好吧，这是一家科技公司。但有时，你真的在试图构建一个技术差距的东西。你知道，就像特斯拉在电动汽车方面那样。你知道，当他们刚开始的时候，他们会看一张图表，很像摩尔定律那样的图表，然后他们会推断出来，然后说，我们想在这里。需要什么技术才能做到这一点？我们不知道。它就像这样，所以它很可能会继续下去。是的，嗯，随着人工智能进入汽车，我们甚至还没有做到这一点。我们做不到。我是说，你能量化什么？是的，你指的是什么样的图表？你知道，但是，但是，所以，我认为当存在技术差距时，它就很难预测。所以，现在我意识到我说了五分钟，回避了你的问题。我什么都没告诉你。而且，我认为你实际上认为，即使是你现在提供的，也不是那么有用，要非常困难。有一件事我真的相信，你知道，这不是我的想法，而且已经讨论过很多次了。但是，但是，这种像初创公司或创新公司一样的东西，包括肯定可能，可能，也许，甚至是一些其他的大公司，他们正在尝试这些东西。这种迭代学习非常重要。我们就在那里，我们尝试东西，等等。我认为这很重要。我们试图理解，而且，我认为，你知道，硅谷的编码在这方面做得很好，关于商业模式。现在我认为我们正试图做得好。存在一点技术差距。我是说，以前，你知道，你试图建造，我不是试图，你知道，我认为这些公司正在构建伟大的技术，例如，使互联网搜索如此快速地进行。而那样的东西并不多。但至少，这是一种你可以预测的技术，在某种程度上，等等。现在我们只是在试图建造，你知道，一些很难量化我们正在看什么指标的东西。所以，从心理上讲，作为一个研究生导师和一个 Optimist Ride 的领导者，一群才华横溢的工程师，只是好奇心，从心理上讲，你认为认为我们所说的任何技术差距都可以在年底前弥合是好的吗？还是你，因为我们不知道，所以你想说一切都会呈指数级增长，对自己和周围的其他人说，作为领导者，或者你想更，也许不是愤世嫉俗，但不是现实，因为很难预测，但，是的，也许更愤世嫉俗，悲观地看待弥合差距的能力？是的，我认为，你知道，回顾一下，我认为迭代学习是关键，你知道，你就在那里，你进行实验来学习。这并不意味着，你知道，你喜欢，就像你的 Optimist Ride，你在一个环境中做一些事情。但就像特斯拉所做的那样，我认为也像这种概念。而且，你知道，人们可以到处说，你知道，今年，明年，后年，等等。但是，但是，我认为好的一点是，他们就在那里，他们正在推动这项技术。我认为他们应该做得更多的是，我认为那种让人们了解他们提供什么样的技术，你知道，好的和坏的。然后，你知道，不仅仅是，你知道，如果它工作得很好。但我认为，你知道，我不是说他们没有做坏事，而是提供信息。我认为他们正在尝试，你知道，他们发布了一些东西，或者至少，偶尔会有 YouTube 视频出来，关于召唤功能是如何工作的。而且，你知道，人们会了解情况。所以，这种循环会继续下去。但是，你知道，我钦佩，我认为他们会出去做伟大的事情。他们做自己的实验。我认为我们也做自己的实验。我认为我们正在弥合一些类似的技术差距，但也有一些是正交的。你知道，我认为，就像我们谈到的，你知道，人们远程工作，就像在我们的环境中一样，或者想想一辆特斯拉汽车，也许有一天你可以启用它。你知道，交通很少，就像你正在进行的动作一样，你只需按下按钮，你就可以真正说，或者也许有另一条车道，你可以并入，你正在进入。我认为他们可以启用这些类型的骄傲，我相信它。所以我认为，那部分确实很重要，而且确实是关键。除此之外，我认为，你知道，它到底什么时候会发生，等等。我是说，就像我说的，非常难以预测。而且，我会想象，做一些类似一到两年的计划会很好，当它稍微可预测一些时，你知道，你弥合了技术差距，而且，那种产品将会得到回答。所以我知道，从 Optimist Ride 或我参与的其他公司来说，我是说，在某个时候，你会发现自己处于一个试图制造产品的境地，而人们正在投资于那个，你知道，建造的努力。而那些投资者，他们确实想知道，当他们比较他们想做的投资时，他们确实想知道未来一到两年会发生什么。我认为沟通这一点很好。但我认为，除此之外，它变成了一个我们有一天想达到的愿景。而且，说五年，十年，我认为没有意义。但迭代学习是关键。你确实学习。我认为这是关键。你知道，我得把一个批评扔给你，关于，你知道，就像特斯拉或某人沟通，你知道，召唤功能是如何工作的，等等。我有机会参观 Optimist Ride，你们正在做一些很棒的事情，但互联网却不知道。所以，你们也应该多沟通，展示一些很棒的事情，展示那些有效的东西和无效的东西。我是说，我看到的跟踪不同物体和行人的东西，那里有令人难以置信的东西，很酷。也许只是我这个书呆子，但我认为世界会喜欢看到那种东西。是的，这很好。我认为，你知道，我应该说，不是说我们不能，我认为我们在某个时候做出了一个决定。那个决定让我相当多地参与了，你知道，在一段时间内以某种方式进行“隐身模式”。但我想，你知道，我们会开放得多。而且，我认为我们 Optimist Ride 也正在进入一个新的时代。你知道，我们现在很大，我们正在做很多有趣的事情。而且，我认为，你知道，我们宣布的一些部署是我们向世界发布的一些第一批信息。我们还将发布我们的技术，我们开发的许多东西确实令人惊叹。而且，你知道，我们将开始发布了。我们特别有兴趣，你知道，能够与最优秀的人合作。而且，我认为，我认为最好不要只是，你知道，向他们展示，然后让他们来我们办公室面试，而是把它放在那里，你知道，让人们对我们正在做的事情感到兴奋。所以，在自动驾驶汽车领域，让我问最后一个问题。所以，马斯克曾说过，激光雷达是拐杖。我跟很多人谈过，被问到，你在达帕时代经常使用那个拐杖。所以，你知道，这是他的想法，总的来说，你知道，更具挑衅性和趣味性，而不是技术讨论。但这个想法是，基于摄像头的，主要是基于摄像头的系统将定义自动驾驶汽车的未来。所以，你对这个想法怎么看？激光雷达是拐杖，还是主要是基于摄像头的系统？首先，我认为，你知道，我非常相信基于摄像头的自动驾驶汽车系统。我认为，你知道，你可以加入很多自主性，你可以做很棒的事情。而且，而且，这非常有可能是，在我们说的那个时间尺度上，我们无法预测二十年后，你也许能够做到我们今天只用激光雷达做的事情，而且你也许只会用摄像头来做。而且，我认为，你知道，你可以，我认为我会把我的名字写在上面，你知道，会有那么一天，你只能使用摄像头，而且你会做得很好。在那时，你可能会发现激光雷达系统是另一个强大的增强器，或者它如此便宜，以至于不使用它就太愚蠢了，你知道，只是把它放在那里。而且，我认为，我们可能正在看着一个这样的未来。你认为我们现在是否过度依赖激光雷达，因为我们更了解它？它更可靠，无论如何，从安全角度来看，更容易构建？这是另一件事。我认为，坦率地说，我是说，你知道，我们已经看到很多自动驾驶汽车公司来了又走。而这种方法是，你知道，你在车上装一个激光雷达，它很容易构建。当你有了激光雷达，你知道，你只需对其进行编码，然后按下按钮，然后进行演示。所以，我认为，不可否认，很多人专注于激光雷达，因为它更容易构建。这并不意味着，你知道，没有摄像头，只有摄像头，你就不能做他们正在做的事情。但这只是更难。所以，你需要拥有某种专业知识来利用它。我们所相信的，而且，你知道，你可能看到了一些，是我们相信计算机视觉。我们当然在计算机视觉方面工作，在 Optimist Ride，很多，嗯，而且，我们从第一天就开始这样做了。我们也相信传感器融合。所以，你知道，我们确实，我们对激光雷达的使用相对较少，但我们确实使用它们。而且，我认为，你知道，在未来，我真的相信以下事件序列可能会发生。首先，第一件事是，也许有一个未来，在那里有像带有激光雷达的汽车，以及一切，以及摄像头。但是，你知道，在 50 年后的未来，它们也可以用摄像头驾驶，尤其是在一些孤立的环境中。摄像头可以完成任务。在同一个未来，很有可能，你知道，激光雷达非常便宜，而且坦率地说，软件可能计算量稍小，至少如此，或者可能不那么复杂，以便它们可以被认证，或者它们的安全性可以被保险，等等。所以，不使用激光雷达有点愚蠢。想象一下，你支付激光雷达的钱，或者你支付计算的钱。如果你不使用激光雷达，它会是一个更昂贵的系统，因为你必须投入大量的计算。这是另一种可能性。我认为，很多初期的自动驾驶汽车部署，我认为它们将涉及激光雷达，尤其是低射程或低分辨率的激光雷达。它们实际上并不难制造，固态的。它们仍然在扫描，但像 MEMS 式扫描激光雷达之类的东西，它们实际上并不难。我认为它们可能会玩弄光谱和相控阵，它们有点难。但是，我认为，你知道，把你的妈妈的镜子放进去，那种扫描环境的镜子，并不难。唯一的问题是，你知道，就像我们现在在开发技术方面做的很多事情一样，你遇到了宇宙的基本限制。光速成为一个问题，当你试图扫描环境时。所以，你得不到好的分辨率，或者你得不到射程。但是，但是，你知道，这仍然是你负担得起的东西。所以，让我回到无人机。你，你在洛克希德·马丁公司的 Alpha Pilot 创新挑战赛中扮演了一个角色，团队在那里竞争无人机赛车。超级酷，超级激烈，有趣的 AI 应用。所以，你能告诉我关于挑战的基本情况，以及你在其中的位置吗？嗯，你的想法是，它有点像早期达帕挑战赛，我们现在看到的无人机赛车。是的，嗯，有趣的一件事是，你知道，人们，无人机赛车，这是一个电子竞技。所以，它很像你在玩一个游戏，但有一个真正的无人机在环境中飞行。人类正在用护目镜控制它。所以，没有，它是一台机器人，但没有人工智能。没有人控制它。而那已经存在了。而且，我实际上对这个问题很感兴趣，有一段时间了，从机器人辅助的角度来看。而这正是 Alpha Pilot 中发生的事情，可能是激进的飞行，完全自主的激进飞行。我感兴趣的问题，你问了关于 Alpha Pod 的问题，我马上就会说到。但我感兴趣的问题是，我想制造能够比任何人都快得多的自主飞行器，比如无人机。我认为我们应该认识到，我们人类在处理信息的速度方面存在局限性。这些是一些生物学上的限制。就像我们以这种方式思考人工智能一样。这已经被讨论了很多，这本身并不是我的想法。但很多人都认为，人类水平的智能，他们认为，你知道，人工智能不是人类水平的。有一天它将是人类水平的，而人类和人工智能则相互作用。我认为，情况确实是，人类处于某个位置，人工智能不断进步，在某个时候就会超越，然后，你知道，它变得越来越聪明。所以，无人机赛车也是同样的问题。人类玩这个游戏，你知道，你必须在毫秒内做出反应。而且，真的，你知道，你用眼睛看到东西，然后信息流过你的大脑，进入你的手，这样你就可以控制它。而且，在信息来回传递方面也有一些延迟。但是，假设激光雷达不存在，只是你的眼睛和你的手指之间有延迟。机器人不必有这个延迟。所以，我们最终在我的研究小组建造了，你知道，能够以每秒千赫兹的速度看到东西的系统，人类的眼睛几乎只能达到每秒一百赫兹。想象一下，以慢动作看到东西，比如 10 倍慢动作。这将非常有用。我们谈了很多关于自动驾驶汽车的事情。你知道，我们看不到它，但每天在美国都有 100 人因交通事故丧生。而且，其中很多都是已知的案例。你知道，就像你通过一个坡道进入高速公路，撞到某人，然后你就离开了。或者，你知道，你有点困惑，你试图变道到下一条车道，你驶离了道路，然后撞车了，等等。而且，我认为，如果你有足够多的计算机在一辆车里，还有一架非常快的相机，在事故发生时，你可以使用你拥有的所有计算能力。你可以关闭信息娱乐系统，并使用那种计算资源，而不是渲染，而是用于人工智能，用于自主性。你可以控制汽车并使其完全停止。但即使你做不到，你也可以实现人类试图做的事情。人类试图变道，但驶离了道路，无法用运动技能和眼睛做到这一点。而且，你知道，你可以做到这一点。而且，还有很多其他事情，你可以通过我称之为高吞吐量计算来实现。你知道，数据进来得非常快，而且是实时的，你必须处理它。而目前的 CPU，无论你如何快速地时钟化它们，通常都不够。你需要从头开始构建这些计算机，以便它们能够摄取所有这些数据。我真正感兴趣的是，在这个问题上，非常快速地，目前底线是什么？你提到了人类的延迟，是硬件吗？你和英伟达硬件合作很多，是硬件吗？是软件吗？我认为两者都是。我认为两者都需要协同开发。我认为在未来，我是说，这有点像英伟达所做的，你知道，他们几乎就像构建硬件，然后构建神经网络，然后构建硬件，然后构建神经网络，然后又回到原点。但这是协同设计。而且，我认为，你知道，就像我们曾经尝试过的那样，我们试图构建一个更快的无人机，它可以使用摄像头图像来跟踪移动的物体，以便在世界上找到它的位置。典型的，你知道，视觉惯性状态估计问题，我们会解决。而且，你知道，我们只是意识到，有时我们达到了极限，你知道，做简单的任务，我们达到了摄像头的帧率极限。因为，你知道，你真的想跟踪事物，你希望摄像头图像从一帧到下一帧是 90% 左右相同。而我们为什么达到了摄像头帧率的极限？这是因为摄像头捕获数据，将其放入某种串行连接，可能是 USB，或者，有一个叫做摄像头串行接口的东西，我们经常使用它。它将其放入某种串行连接，铜线只能传输这么多数据，你达到了铜线的香农极限。而且，你知道，你又遇到了一个你可以传输数据的通用极限。所以，你必须更聪明地捕获这些像素。你可以把计算放在像素旁边。人们统治着你所做的一切。要克服铜线瓶颈有多难？是的，你需要，你需要做大量的并行处理，正如你可以想象的那样。同样的事情也发生在 GPU 上。你知道，数据以某种方式并行传输，它进入某种并行处理。我认为，你知道，就像现在，我们真的偏离了太多不同的维度。但很好。所以，它是激进的飞行。我们如何让无人机每秒看到更多的帧，以便实现激进的飞行？这是一个非常有趣的问题。这是一个有趣的问题。但是，想想看，你有 CPU，你以几千兆赫兹的时钟速度运行它们。我们不以更快的速度运行它们，很大程度上是因为，你知道，我们遇到了某些加热问题等等。但另一件事是，3 千兆赫兹的时钟，光线传播的距离只有几英寸或一英寸。这就是芯片的大小。所以，你通过一个时钟周期，当这个时钟信号在芯片周围运行时，你通过另一个。所以，协调芯片设计的复杂性变得如此困难。我是说，我们在我们设计的许多事情上都遇到了宇宙的基本限制。我不知道，我意识到这很棒，但我们无法制造更小的晶体管，因为，你知道，量子效应，电子开始隧道穿过。我们无法更快地时钟化它。原因之一是，你知道，信息在宇宙中传播的速度并不快。而且，我们受到同样的限制，激光扫描仪也是如此。但是，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，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以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，所以，So, you virtually the second earlier but how many optimist ride vehicles do you think would be

needed for any person in Boston or New York if they step outside there will be this this is like a mathematical question there'll be two optimist ride vehicles within line of sight is that the right number - well these for example um that's that's the density so meaning that if you see one vehicle you look around you see another one - imagine like you know Tesla will tell you they collect a lot of data do you see that with Tesla like you just walk around and you look on you see Tesla probably not very specific areas of California maybe maybe you're right like there's a couple zip codes that you know just but I think but I think that's kind of important because you know like maybe the couple zip codes um the one thing that we kind of depend on I'll get to your question in a second but now like we're taking a lot of tangents today oh yeah so so so I think that this is actually important people call this data density or data velocity so it's very good to collect data in a way that you know you see the same place so many times like you can drive 10,000 miles around the country or you drive 10,000 miles in a confined environment you'll see the same intersection hundreds of times and when it comes to dick ting what people are gonna do in that specific intersection we become really good at it versus if you draw in like ten thousand miles around the country you sing that only once and so trying to predict what people do become sorry and I think that you know you said what is needed it's tens of thousands of vehicles you know you really need to be like a specific fraction or vehicle like for example in good times in Singapore you can go and you can just grab a cab and they are like you know 10% 20% of traffic those taxis ultimately that's why you need to get to so that you know you you get to a certain place where you really the benefits really kick off and like orders of magnitude type of a point but once you get there you actually get the benefits and you can certainly carry people I think that's one of the things people really don't like to wait for themselves but for example they can wait a lot more for the goods if they order something like there you were sitting at home and you want to wait half an hour that sounds great people say it's great you want to you're gonna take a cab you're waiting half an hour like that's crazy you don't want to wait that much but I think you know you you can I think really get to a point where the system at peak times really focuses on kind of transporting humans around and then it's it's really it's a good fraction of traffic to the point where you know you go you look around there's something there and you just kind of basically get in there and it's already waiting for you or something like that and then you take it if you do it at that scale like today for instance uber if you talk to a driver right I mean uber takes a certain cut it's a small cut or drivers would argue that it's a large cut but you know it's it's it's when you look at the grand scheme of things most of that money that you pay Hueber kind of goes to the driver and if you talk to the driver the driver will claim that most of it is their time you know they it's not spent on gas they think it's not spent on the the car per se as much it's like their time and if you didn't have a have a person driving or if you're in a scenario where you know like point one person is driving the car a fraction of a person is kind of operating the car because you know your one operates several if you're in that situation you realize that the internal combustion engine type of cars are very inefficient you know we built them to go on highways they pass crash tests they're like really heavy they really don't need to be like 25 times the weight of its passengers or or you know like area wise and so on and but if you get through those inefficiencies and if you really build like urban cars and things like that I think the economics really starts to check out like to the point where I mean I don't know you may be able to get into a car and it may be less than a dollar to go from A to B as long as you don't change your destination you just pay 99 cents and go that if you share it if you take another stop somewhere it becomes a lot better you know these kinds of things at least for models at least for mathematics and theory they start to really check out so I think it's really exciting what Optimus Art is doing in terms of it feels the most reachable like they'll actually be here and have an impact yeah that is the idea and if we contrast that again we'll go back to our old friends way Moe and Tesla so way Moe seems to have sort of technically similar approaches as Optimus ride but a different they're not as interested it has having an impact today these in nature they have a longer term sort of investments almost more of a research project still meaning they're trying to solve as far as I understand maybe you can you can differentiate but they seem to want to do more unrestricted movement meaning move from A to B where A to B is all over the place versus Optimus right is really nicely geofence and really sort of established mobility in a particular environment before you expand it and then Tesla is like the complete opposite which is you know the entirety of the world actually is going to be automated highway driving urban driving every kind of driving you know you kind of creep up to it by incrementally improving the capabilities of the autopilot system so when you contrast all of these and on top of that let me throw a question that nobody likes but his timeline when do you think each of these approaches loosely speaking nobody can predict the future will see mass deployment so yah mosque predicts the the craziest approach is at the I've heard figures like at the end of this year right so that's probably wildly inaccurate but how wildly inaccurate is it I mean first thing to lay out like everybody else it's really it's really hard to guess I mean I don't know I don't know where where Tesla can look at or Elon Musk can look at and say hey you know it's the end of this year I mean I don't know what you can look at you know even the data that you know you I mean if you look at the data even kind of trying to extrapolate the end state without knowing what exactly is gonna go especially for like a machine learning approach I mean it's just kind of very hard to predict but I do think the following does happen I think a lot of people you know what they do is that there's something that I called a couple times time dilation in technology prediction happens let me try to describe a little bit there's a lot of things that are so far ahead people think they're close and there's a lot of things that are actually close people think it's far ahead people tries to kind of look at a whole landscape of technology development admit needs chaos anything can happen in any order at any time and there's a whole bunch of things in that people take it clamp it and put it into the next three years and so then what happens is that there's some things that maybe can happen by the end of the year or next year and so on and they push that into like few years ahead because it's just hard to explain and there are things that are like we were looking at 20 years more maybe you know hopefully in my lifetime type of things and cuz you know we don't know I mean we don't know how hard it is even like that's a problem we don't know like if some of these problems are actually AI complete like we have no idea what's going on and and you know we we take all of that and then we clump it and then we say three years from now and then some of us are more optimistic so they're shooting at the at the end of the year and some of us are more realistic they say like five years but you know we all I think it's just hard to know and and I think trying to predict like products ahead to three years it's it's hard to know in the following sense you know like we typically say okay this is a technology company but sometimes sometimes really you're trying to build something where technology does like there's a technology gap you know like and Tesla had that with electric vehicles you know like when they first started they would look at a chart much like a moose law type of chart and they would just kind of extrapolate that out and they'd say we want to be here what's the technology to get that we don't know it goes like this so it's probably just gonna you know keep going yeah um with bit AI that goes into the cars we don't even have that like we can't I mean what can you quantify yeah like what kind of chart are you looking at you know but so but so I think when there's the technology gap it's just kind of really hard to predict so now I realize I talk like five minutes and avoid your question I didn't tell you anything about and I don't think you I think you've actually argued that it's not used even NES you provide now is not that used to be very hard there's one thing that I really believe in and and you know this is not my idea and it's been you know discussed several times but but this this this kind of like something like a startup or a kind of an innovative company including definitely may want may vary more Tesla maybe even some of the other big companies that are kind of trying things this kind of like iterated learning is very important the fact that we're over there and we're trying things and so on I think that's that's important we try to understand and and I think that you know the coding code Silicon Valley has done that with business models pretty well and now I think we're trying to get to do it well there's a little technology gap I mean before like you know you're trying to build I'm not trying to you know I think these companies are building great technology to for example enable internet search to do it so quickly and that kind of didn't what wasn't there so much but at least like it was a kind of a technology that you could predict to some degree and so on and now we're just kind of trying to build you know things that it's kind of hard to quantify what kind of a metric are we looking at so psychologically is a sort of as a leader of graduate students and an optimist ride a bunch of brilliant engineers just curiosity psychologically do you think it's good to think that you know whatever technology gap we're talking about can be closed by the end of the year or do you you know because we don't know so the way do you want to say that everything is going to improve exponentially to yourself and to others around you as a leader or do you want to be more sort of maybe not cynical but I don't want to use realistic because it's hard to predict but yeah maybe more cynical pessimistic about the ability to close again yeah I I think that you know going back I think that iterated learning is like key that you know you're out there you're running experiments to learn and that doesn't mean sort of like you know you like like your optimist right you're kind of doing something but I like in an environment but like what Tesla is doing I think is also kind of like this this kind of notion and and you know people can go around and say like you know this year next year the other year and so on but but I think that the nice thing about it is that they're out there they're pushing this technology in I think what they should do more of I think that kind of informed people about what kind of technology that they're providing you know the good and the bad and then you know not just sort of you know if it works very well but I think you know I'm not saying they're not doing bad and informing I think they're kind of trying they you know they put up certain things or at the very least YouTube videos comes out on on how the summon function works every now and then and and you know people get informed and so that that kind of cycle continues but you know I I admired I think they're kind of go out there and they do great things they do their own kind of experiment I think we do our own and I think we're closing some similar technology gaps but some also some are orthogonal as well you know I think like like we talked about you know people being remote like it's something or in the kind of environments that we're in or think about a test the car maybe maybe you can enable it one day like there's you know low traffic like you're kind of the stuff on go emotion you just hit the button and the you can really say or maybe there's another you know Lane that you can pass into you going that I think they can enable these kinds of pride believe it and so I think that that part that is really important and that is really key and and beyond that I think you know when is it exactly gonna happen and and and so on I mean it's like I said it's very hard to predict and I would I would imagine that it would be good to do some sort of like a like a one or two year plan when it's a little bit more predictable that you know you the technology gaps you close and and there and the kind of sort of product that would answer so I know that from optimist ride or you know other companies that I get involved in I mean at some point you find yourself in a situation where you're trying to build a product and and people are investing in that in that you know building effort and those investors that they do want to know as they compare the investments they want to make they do want to know what happens in the next one or two years and I think that's good to communicate that but I think beyond that it becomes it becomes a vision that we want to get to someday and saying five years ten years I don't think it means anything but iterative learning is key though you do and learn I think that is key you know I got a sort of throwback right at you criticism in terms of you know like Tesla or somebody communicating you know how someone works and so on I got a chance to visit Optimus ride and you guys are doing some awesome stuff and yet the internet doesn't know about it so you should also communicate more showing off in showing off some of the awesome stuff the stuff that works and stuff that doesn't work I mean it's just the stuff I saw with the tracking different objects and pedestrians so I'm incredible stuff going on there just cool maybe it's just the nerd of me but I think the world would love to see that kind of stuff yeah that's that's well taken I think you know I should say that it's not like you know we we weren't able to I think we made a decision at some point that decision did involve me quite a bit on kind of sort of doing this in kind of coding called stealth mode for a bit but I think that you know we will open it up quite a lot more and I think that we are also that optimist right kind of hitting when you new era you know we're big now we're doing a lot of interesting things and and I think you know some of the deployments that we kind of announced were some of the first bits bits of information that we kind of put out into the world we'll also put out our technology a lot of the things that we've been developing is really amazing and you know we're gonna we're gonna start putting it out now we're especially interested in sort of like being able to work with the best people and I think and I think it's it's good to not just kind of show them and they come to our office for an interview but just put it out there in terms of like you know get people excited about what we're doing so on Thomas vehicle space let me ask one last question so yah mosque famously said that lighter is a crutch so uh I've talked to a bunch of people bought it got asked you you use that crutch quite a bit in the DARPA days so you know and is that his idea in general sort of you know more provocative and fun I think than a technical discussion but the idea is that camera based can't primarily camera based systems is going to be what defines the future of autonomous vehicles so what do you think of this idea ladders a crutch versus primarily uh camera based systems first things first I think you know I'm a big believer in just camera based autonomous vehicle systems like I think that you know you can put in a lot of autonomy and and you can do great things and and it's it's very possible that at the time scales like we said we can't predict twenty years from now like you may be able to do do things that we're doing today only what lidar and you may be will do them just with cameras and I think that you know you can just I I think that I will put my name on it to like you know there will be a time when you can only use cameras and you'll be fine at that time though it's very possible that you know you find the lidar system as another robusta fire or or it's so affordable that it's stupid not to you know just kind of put it there and I think and I think we may be looking at a future like that do you think we're over relying on lidar right now because we understand it better it's more reliable anyways internment from a safety easier to build with that's the other that's the other thing I think to be very frank with you I mean you know we've seen a lot of sort of autonomous vehicles companies come and go and the approach has been you know you slap a lidar on a car and it's kind of easy to build with when you have a lighter are you know you just kind of coat it up and and you hit the button and you do a demo so I think there's admittedly there's a lot of people they focus on the lidar because it's easier to build with that doesn't mean that you know without the cameras just cameras you can you cannot do what they're doing but it's just kind of a lot harder and so you need to have certain kind of expertise to exploit that what we believe in and you know you may be seeing some of it is that we believe in computer vision we certainly work on computer vision and optimist ride by a lot like um and and we've been doing that from day one and we also believe in sensor fusion so you know we do we have a relatively minimal use of light ours but but we do use them and I think you know in the future I really believe that the following sequence of events may happen first things first number one there may be a future in which you know there's like cars with light hours and everything and the cameras but you know this in this 50 year ahead future they can drive with cameras as well especially in some isolated environments and cameras they go and they do the thing in the same future it's very possible that you know the white ARS are so cheap and frankly make the software may be a little less compute-intensive at the very least or maybe less complicated so that they can be certified or or insured there of their safety and things like that that it's kind of stupid not to put the lidar like imagine this you either put pay money for the lidar or you pay money for the compute and if you don't put the lidar it's a more expensive system because you have to put in a lot of compute like this is another possibility I do think that a lot of the sort of initial deployments of self-driving vehicles I think they will involve light ARS and especially either low range or short either short range or low resolution light ARS are actually not that hard to build in solid state they're still scanning but like MEMS type of scanning light ours and things like that they're like they're actually not that hard I think they will may be kind of playing with the spectrum and the phaser eyes they're a little bit harder but but I think like you know putting your mom's mirror in there that kind of scans the environment it's not hard the only thing is that you know you just like with a lot of the things that we do nowadays in developing technology you hit fundamental limits of the universe the speed of light becomes a problem in when you're trying to scan the environment so you don't get either good resolution or you don't get range but but you know it's still it's something that you can put in that affordably so let me jump back to drones you've uh you have a role in the Lockheed Martin alpha pilot Innovation Challenge where teams compete in drone racing a super cool super intense interesting application of AI so can you tell me about the very basics of the challenge and where you fit in well your thoughts are on this problem and it's sort of echoes of the early DARPA challenge in the through the desert that we're seeing now now with drone racing yeah I mean one interesting thing about it is that you know people drone racing a this is an eSport and so it's much like you're playing a game but there's a real drone going in an environment the human being is controlling it with goggles on so there's no it is a robot but there's no AI there's no way I am human being is controlling it and so that's already there and and I've been interested in this problem for quite a while actually from a robot assist point of view and that's what's happening in alpha pilot which which probably of aggressive flight of aggressive flight fully autonomous aggressive flight the problem that I'm interested in you asked about alpha pod and I'll get there in a second but the problem that I'm interested in I'd love to build autonomous vehicles like like drones that can go far faster than any human possibly can I think we should recognize that we as humans have you know limitations in how fast we can process information and those are some biological limitations like we think about this AI this way too I mean this has been discussed a lot and this is not sort of my idea per se but a lot of people kind of think about human level III and they think that you know AI is not human level one day it'll be human level and humans in the eyes they kind of interact versus I think that the situation really is that humans are at a certain place and AI keeps improving and at some point just crosses off and then you know it gets smarter and smarter and smarter and so drone releasing the same issue humans play this game and you know you have to like react in milliseconds and there's really you know you see something with your eyes and then that information just flows through your brain into your hands so that you can command it and there's some also delays and you know getting information back and forth but suppose a laser don't exist you just just a delay between your eye and your fingers please delay that a robot doesn't have to have so we end up building in my research group like systems that you know see things at a kilohertz like a human eye would barely hit a hundred Hertz so imagine things that see stuff in slow motion like 10x slow motion it will be very useful like we talked a lot about autonomous car so you know we don't get to see it but the hundred lives are lost every day just in the United States on traffic accidents and many of them are like known cases you know like the you're coming through like like a ramp going into a highway you hit somebody and you're off or you know like you kind of get confused you try to like swerve into the next lane you go off the road and you crash whatever and I'm I think if you had enough computer in a car and a very fast camera right at the time of an accident you could use all compute you have like you could shut down the infotainment system and use that kind of computing resources instead of rendering you use it for the kind of artificial intelligence that goes in there the autonomy and you can you can either take control of the car and bring it to a full stop but even even if you can't do that you can deliver what the human is trying to do human is trying to change the lane but goes off the road not being able to do that with motor skills and the eyes and you know you can get in that and I was there's so many other things that you can enable with what I would call high throughput computing you know data is coming in extremely fast and in real time you have to process it and the current CPUs have ever fast you clock it are typically not enough you need to build those computers from the ground up so that they can ingest all that data that I'm really interested in just on that point really quick is the currently what's the bottom like you mentioned the delays in humans is it the hardware so you work a lot with NVIDIA hardware is it the hardware is it the software I think it's both I think it's both in fact they need to be co-developed I think in the future I mean that's a little bit what Nvidia does sort of like they almost like build the hardware and then they build the neural networks and then they build the hardware back and the neural networks back and it goes back and forth but it's that Co design and I think that you know like we try to way back we try to build a faster own that could use a camera image to like track what's moving in order to find where it is in the world this typical sort of you know visual inertial state estimation problems that we would solve and you know we just kind of realize that we're at the limit sometimes of you know doing simple tasks we're at the limit of the camera frame rate because you know you really want to track things you want the camera image to be 90% kind of like or or some somewhat the same from one frame to the next and why are we at the limit of the camera frame rate it's because camera captures data it puts it into some serial connection it could be USB or like there's something called camera serial interface that we use a lot it puts into some serial connection and copper wires can only transmit so much data and you hit the Shannon limit on copper wires and you know you you hit yet another kind of Universal limit that you can transfer the data so you have to be much more intelligent on how you capture those pixels you can take compute and put it right next to the pixels people are governed all that you do how hard is to get past the bottleneck of the copper wire yeah you need to you need to do a lot of parallel processing as you can imagine the same thing happens in the GPUs you know like the data is transferred in parallel somehow it gets into some parallel processing I think that you know like now we're really kind of diverted off into so many different dimensions but great so its aggressive light how do we make drones see many more frame just a second in order to enable aggressive fight that's a super interesting problem that's an interesting problem so but like think about it you have you have CPUs you clock them at you know several gigahertz we don't clock them faster largely because you know we run into some heating issues and things like that but another thing is that 3 gigahertz clock light travels kind of like on the order of a few inches or an inch that's the size of a chip and so you pass a clock cycle and as the clock signal is going around in the chip you pass another one and so trying to coordinate that the design of the complexity of the chip becomes so hard I mean we have hit the fundamental limits of the universe in so many things that we're designing I don't know I realize that it's great but like we can't make transistors smaller because like quantum effects that electrons start to tunnel around we can't clock it faster one of the reasons why is because like the information doesn't travel faster in the universe yeah and we're limited by that same thing with the laser scanner but so then it becomes clear that you know the way you organize the chip into a CPU or even a GPU you now need to look at how to redesign that if you're gonna stick with silicon yes you could go do other things too I mean there's that too but you really almost need to take those transistors put them in a different way so that the information travels on those transistors in a different way in a much more way that is specific to the high-speed cameras coming in and so that's one of the things that that we talk about quite a bit so drone racing kind of really makes that embodies that he embodies that and that's what is exciting it's exciting for people you know students like it it embodies all those problems but going back we're building coding code and other engine and that engine I hope one day we'll be just like how impactful seatbelts were in in driving I hope so Wow or it could enable your next generation autonomous air taxis and things like that I mean it sounds crazy but one day we may need to purge that these things if you really want to go from Boston to New York in more than a half hours you may want to fixed-wing aircraft most of these companies that are kind of doing Concorde flying cars they're focusing on that but then how do you land it on top of a building you may need to pull off like kind of fast maneuvers for a robot like perch land it's gonna go perch into into a building if you want to do that like you need these kinds of systems and so drone racing you know it's being able to go very faster than anything we can't comprehend take an aircraft forget the quadcopter we take your fixed-wing while you're at it you might as well put some like rocket engines in the back you just light it you go through the gate and everyone looks at it and just said what just happened yeah and they would say it's impossible for me to do that and that's closing the same technology gap that would you know one day steer cars out of accidents so but let's get back to the practical which is sort of just getting the thing to work in a race environment which is kind of what the is another kind of exciting thing which the DARPA challenge to the desert did you know theoretically we had autonomous vehicles but making them successfully finish a race first of all which nobody finished the first year and then the second year just to get you know to finish and really go at a reasonable time is really difficult engineering practically speaking challenge so that let me ask about the the Alpha pilot challenge is a I guess a big prize potentially associated with it but let me ask reminiscent of