用德克萨斯州的Austin市中心为例，Flux开发的一款叫Metro的软件提供了一个很好的方式把Austin的开发编码可视化，通过： 从某一地点搜集不同种类的数据：来自城市、税务评估人员、第三方的资源，的数据，从而很快地理解一个地块的参数； 通过把假定项目放置在周围环境中，帮助开发商和土地所有者理解他们承包的项目； 仅显示那些可适用的开发代码，包括有条件的覆盖和使用；提供项目潜在的快速评估。“一旦你准备去更深入地建设，”Flux网站说，他们会“提供有帮助的参考链接，授权和允许建设的经验。” 把项目的快照和与人分享，让利益相关者围绕一个共同的愿景设计； 呈现出区域效应和建筑功用来影响分包建筑和建筑间的集结。 这个过程非常透明，你可以看到所有的数据是从哪里来的。所以你可以通过监视器（工具的一部分），看到集成后的建筑的建筑和区域编码，以及追踪到其生成过程中的规则。 Simon Rees说，通过基于浏览器的探索扩展可以访问其他行业的信息，例如区域编码和建筑模型。 译者注：伯尔赫斯·弗雷德里克·斯金纳（Burrhus Frederic Skinner，1904—1990），美国心理学家，新行为主义学习理论的创始人，也是新行为主义的主要代表。这里作者认为还没有人Flux有系统的阐述，需要有个提纲挈领的人来阐述或批判这个项目的远景。 使用该工具一会儿后，Carlile说，你会形成一种直觉，这种直觉会告诉你为什么建筑会这样定型。“我们往往会认为审美的表达只是众多原则的集合表达。”而这些工具展示了一种令人激动的可能——数据反馈的信息环可以使你知道一个人的直觉，并不断提高这种直觉。 互联网产业中的分享精神，会使施工过程更透明更高效，并且减少设计和建造建筑的时间。试想一下，如果有一个标准的图书馆，人们可以去借鉴用别人做好的资源，不是解决了重复工作的问题吗？ 其实，我们早已有了这种“技术”——人类的心灵和记忆。 即便是开源的，但我认为自然进化和人类演进的历史并不会让那些想赚钱的人真的丢掉赚钱的机会。例如，免费试用10个项目，以后每个项目付100美元之类的。 2050年人类将需要3300万的建筑物。这也就意味着我们需要植入了规则的、有约束的、决定性的“转基因种子”。而且建设者将需要知道如何把建筑迅速规模化、商品化。 于是，技术提出了这样的问题：在此进程中，执行的建模任务的应该是人类还是电脑？ 以我个人的经验看，最大的误解在于——代码搜索并不是需要计算机完成的枯燥乏味的工作。尽管大多数草案可以由计算机来完成，但每一个设计者都知道，翻译这些代码，无论是区域规划还是建筑，才是真正有创造性的环节。一台电脑可以把一条代码读出来，但它不能理解这些代码字里行间的联系：只有人类可以。 这些工具看起来似乎很复杂。但是仅仅从一个结构工程师或者一个软件工程师的角度去理解这些服务和技术都是不够的。 我看过两个关于这个软件的演示，都是从他们自己的狭窄的视角去理解这个系统的。现在Flux需要一个能认清大局的人去讲这个大远景，比如一个领导这个大团队的人，把控整个项目进程的人，而不是仅从个人的角度出发。 Jen在演说的QA环节做的回答可能击中了要害: 我觉得Flux的工具就像API（应用程序编程接口），这个API科技接入结构体系。如果你可以把制造结构的API和制造及其联系起来，这个过程就不要人的介入了。 在可预见的未来，Flux的Metro和其他工具还是需要设计师和其他专家的投入，也就是说——人类的投入。我想知道像ARUP和Turner Construction这样的团队成员听到这个想法以后又会做出怎样的反应。 译者后记： 其实本文作者抛出了一个话题——谷歌的Flux究竟是否能革新建筑业？人在这个项目中起到的作用究竟是什么？建造建筑的“直觉”是否会被削减？人的创造力会不会弱化？ |
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