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　　考慮到所有設計和施工過程中的全部復雜性，依據真實的房地產數據，P12的目標是把大型建筑物的設計與施工壓縮到12個月：設計3個月，允許的情況下，8個月的建設周期。

　　他們用的分區編碼(zoning code)的方式去判斷怎樣的地段可以建立怎樣的建筑。

　　該工具會從鄰近地段、建筑和植被環境中獲取數據。它可以顧及覆蓋區域的情況，觀察生態走廊的情況。然后它會關注建筑編碼，生成對該地建筑的建議。

　　以德克薩斯州的Austin市中心為例，Flux開發的一款叫Metro的軟件提供了一個很好的方式把Austin的開發編碼可視化，通過：

　　從某一地點搜集不同種類的數據：來自城市、稅務評估人員、第三方的資源的數據，從而很快地理解一個地塊的參數;

　　通過把假定項目放置在周圍環境中，幫助開發商和土地所有者理解他們承包的項目;

　　僅顯示那些可適用的開發代碼，包括有條件的覆蓋和使用;提供項目潛在的快速評估。“一旦你準備去更深入地建設，”Flux網站說，他們會“提供有幫助的參考鏈接，授權和允許建設的經驗。”

　　把項目的快照與人分享，讓利益相關者圍繞一個共同的愿景設計;

　　呈現出區域效應和建筑功用來影響分包建筑和建筑間的集結。

　　這個過程非常透明，你可以看到所有的數據是從哪里來的。所以你可以通過監視器(工具的一部分)，看到集成后的建筑的建筑和區域編碼，以及追蹤到其生成過程中的規則。

　　Simon Rees說，通過基于瀏覽器的探索擴展可以訪問其他行業的信息，例如區域編碼和建筑模型。

　　呼叫斯金納

　　譯者注：伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納(Burrhus Frederic Skinner，1904—1990)，美國心理學家，新行為主義學習理論的創始人，也是新行為主義的主要代表。這里作者認為還沒有人有對Flux系統的闡述，需要有個提綱挈領的人來闡述或批判這個項目的遠景。

　　使用該工具一會兒后，Carlile說，你會形成一種直覺，這種直覺會告訴你為什么建筑會這樣定型。“我們往往會認為審美的表達只是眾多原則的集合表達。”而這些工具展示了一種令人激動的可能——數據反饋的信息環可以使你知道一個人的直覺，并不斷提高這種直覺。

　　互聯網產業中的分享精神，會使施工過程更透明更高效，并且減少設計和建造建筑的時間。試想一下，如果有一個標準的圖書館，人們可以去借鑒別人做好的資源，不是解決了重復工作的問題嗎?

　　其實，我們早已有了這種“技術”——人類的心靈和記憶。

　　即便是開源的，但我認為自然進化和人類演進的歷史并不會讓那些想賺錢的人真的丟掉賺錢的機會。例如，免費試用10個項目，以后每個項目付100美元之類的。

　　2050年人類將需要3300萬的建筑物。這也就意味著我們需要植入了規則的、有約束的、決定性的“轉基因種子”。而且建設者將需要知道如何把建筑迅速規模化、商品化。

　　于是，技術提出了這樣的問題：在此進程中，執行建模任務的應該是人類還是電腦?

　　以我個人的經驗看，最大的誤解在于——代碼搜索并不是需要計算機完成的枯燥乏味的工作。盡管大多數草案可以由計算機來完成，但每一個設計者都知道，翻譯這些代碼，無論是區域規劃還是建筑，才是真正有創造性的環節。一臺電腦可以把一條代碼讀出來，但它不能理解這些代碼字里行間的聯系：只有人類可以。

　　這些工具看起來似乎很復雜。但是僅僅從一個結構工程師或者一個軟件工程師的角度去理解這些服務和技術都是不夠的。

　　我看過兩個關于這個軟件的演示，都是從他們自己的狹窄的視角去理解這個系統的。現在Flux需要一個能認清大局的人去講這個大遠景，比如一個領導這個大團隊的人，把控整個項目進程的人，而不是僅從個人的角度出發。

　　Jen在演說的Q&A環節做的回答可能擊中了要害:

　　我覺得Flux的工具就像API(應用程序編程接口)，這個API科技接入結構體系。如果你可以把制造結構的API和制造機器聯系起來，這個過程就不要人的介入了。

　　在可預見的未來，Flux的Metro和其他工具還是需要設計師和其他專家的投入，也就是說——人類的投入。我想知道像ARUP和Turner Construction這樣的團隊成員聽到這個想法以后又會做出怎樣的反應。

　　譯者后記：

　　其實本文作者拋出了一個話題——谷歌的Flux究竟是否能革新建筑業?人在這個項目中起到的作用究竟是什么?建造建筑的“直覺”是否會被削減?人的創造力會不會弱化?【完】

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