Tom Preston-Werner，GitHub的创始人之一，认为在未来只会有两种类型的工作——给电脑编代码指挥电脑，或被电脑指挥。“你要么是创建机器的人，要么你就是被机器化的那个。”记得去年的这个时候，“谷歌‘X实验室’正革新制造业”这头条新闻吗？其中有两条信息引人注目：
通过谷歌的技术可以减少一半的建设费用
谷歌秘密的开发单位已开发出一种技术，每年给公司带来了1亿2千万美元的效益
于是，让人揣测，这是谷歌为建筑业设计的BIM应用吗？
BIM：建筑信息模型（Building Information Modeling）是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。它具有可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性五大特点。
谷歌的秘密不再是秘密
Flux，到目前为止是消化了一部分半公开的谷歌X moonshot研究实验室业务的创业公司，也是一个面向谷歌无人驾驶汽车项目和谷歌眼镜的孵化器。而现在，已经开始着手建筑、工程与施工(AEC)行业自动化了。
现在该是我们观望的时候了。谷歌的X实验室是公司形成收入多样化的主要手段。而全球建筑业的市场每年有5万亿美元，为什么不进入这个的领域呢？
首先，一个小的背景。
谷歌X工程师最早把开发项目叫做“精灵（Genie）”（这名字来源于“1001夜”中的阿拉丁故事）。开发团队告诉谷歌的管理层，“精灵”是一个基于互联网的规划应用程序，会在设计过程中帮到建筑设计师和工程师，尤其是摩天大楼和大型建筑物的那些项目。该平台包括为专业建筑师和工程师提供规划工具，以及先进的分析、模拟工具。“精灵”使建筑和设计的过程标准化、自动化，并且不限制设计选项，使建筑师能在城市环境中保持建筑的独特。
在报告中，该团队估计，“精灵”可能会使当前的建设成本节省30%～50%的时间，使项目从计划到面世的时间缩短30%～60%。“精灵”团队估计，平台已经为谷歌产生了每年一千二百亿的潜在效益，以此为背景——Flux诞生。
Michelle Kaufmann
前Gehry Partners建筑师Michelle Kaufmann，与谷歌前软件工程师Nick Chim共同创立了Flux，（Nick也是CEO），另外还有Augusto Roman 和Jen Carlile。
Flux说他们在解决城市人口增长问题。
简而言之：在未来35年里，我们的城市人口会增长到到33亿——几乎是我们现在的一倍，根据建筑物的规模来算，将需要660万到3300万之间的新的建筑供所有人使用。所以未来的建筑不会是一次性的、拼凑的，而是从“种子”生长出来的。
建筑会自然地成长
2014年10月，Flux的共同创始人Jen Carlile，在keencon谈到用数据来改善建筑环境：目前，我们建立供个人使用的建筑，正像大自然是拼凑着来建立每个事物，而不是像种子那样生长出来的。
Flux问：如果我们像种子那样去培育建筑呢？种子的不同的形式和不同特点取决于他们种植在哪里？
以此为起点思考，如果我们用这种方式设计，就可以利用数据去设计，以后可以用设计建筑一栋楼的时间去设计成千栋楼。
于是Flux创造了这样两个工具。
工具1：建筑应用程序的编码有建筑生长或自动生成需要的所有规则（也就是把规则都编进“种子”里）包括——结构系统、暖通空调、外观、不停车电子收费系统等。例如，建筑需要在西立面涂遮光剂来减少午后热增益，这就是一条需要编码进“种子”的规则。
他们利用蒙特雷柏树比喻，这种树会根据风向和位置等自然条件，生长成不同的形状的柏树。
同样地，如果你把三个蒙特雷柏树种子种在三个不同的位置，你会得到不同的三棵树；如果你把三个建筑的“种子”，种在三个不同的位置，你会得到三个不同的建筑。
换句话说，建筑形式的不同取决于它被放置的不同地点。
这个软件“设计”了所有的浴室、消防楼梯、管道等等的结构。而因为你是建筑“种子”的编码者，一旦改变了种子的编码，就可以改变建筑本身。
工具2：Flux建立的另一个工具有助于组织数据，使建筑“种子”的方案更可行、更普遍。试想它作为一种可行性研究的算法，一旦你找出一个或多个站点，即时评估项目、体量、建筑方案、建筑性能、可出租面积和整个项目的预算。
Simon Rees，洛杉矶的奥雅纳公司的结构组组长，在一次谈话中说，他给在2014年10月下旬的数据驱动集成的项目命名为P12，涵盖了ARUP、Flux、Gensler、Cupertino Electric, Turner Construction等等这些被称为以数据出发的“Wrangling Geometry”。
考虑到所有设计和施工过程中的全部复杂性，依据真实的房地产数据，P12的目标是把大型建筑物的设计与施工压缩到12个月：设计3个月，允许的情况下，8个月的建设周期。
他们用的分区编码（zoning code）的方式去判断怎样的地段可以建立怎样的建筑。
该工具会从邻近地段、建筑和植被环境中获取数据。它可以顾及覆盖区域的情况，观察生态走廊的情况。然后它会关注建筑编码，生成对该地建筑的建议。
以德克萨斯州的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。
呼叫斯金纳
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有对Flux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Q&A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和制造机器联系起来，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。
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