玻璃之家讯：本篇文章内容由[中国幕墙网]编辑部整理发布：

　　2050年，人类将需要3300万的建筑。那么，可否让这些建筑自己由一颗颗“种子”生长起来?如果生长过程由一个应用程序完成呢?　　谷歌的Flux，建筑业的变革者?　　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”。
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