车间里的晨光带着几分清爽，团队成员们围坐在会议桌旁，桌上摊着昨晚熬夜拟定的“环境适应模式”初步方案。苏晚将一张标注着不同气候区域的中国地图铺在中央，手指划过南方的水乡地带和北方的干旱区域：“‘环境适应模式’的核心是让设备适配不同地区的气候，但现在最大的问题是，我们对各地区的具体温湿度范围缺乏精准数据，要是仅凭经验预设参数，很可能在实际应用中出现偏差。”
陈曦点点头，眉头微蹙：“没错，比如我们凭感觉觉得南方潮湿、北方干燥，但具体到每个糕点生产集中的城市，9-10月（糕点生产旺季）的平均温湿度是多少？昼夜温差会不会影响面团发酵？这些数据都不能凭空猜测。没有精准的数据支撑，参数设置就成了‘空中楼阁’，设备到了用户手里还是会出现误判。”
小王也附和道：“程序框架我已经搭好了，但没有具体参数填充，就是个空壳子。用户选了‘南方潮湿模式’，系统该调用什么样的温湿度修正系数？选‘北方干燥模式’又该用多少？这些都得靠数据说话。”
林默看着桌上的方案，语气坚定：“数据是关键，我们必须先收集全国主要糕点生产城市的气候数据。李萌萌，你之前负责过用户调研，对各地的糕点生产情况比较熟悉，这次就由你牵头收集数据，重点筛选10个糕点生产集中、气候代表性强的城市，比如南方的杭州、广州，北方的北京、西安，中部的武汉、成都，还有东部的上海、青岛，确保覆盖不同气候类型。”
李萌萌立刻挺直腰板，眼中闪过一丝兴奋。之前她主要负责运营客服和样本整理工作，这次参与数据收集和分析，对她来说是一次全新的挑战：“没问题！我会收集这些城市近3年9-10月的气候数据，包括平均温度、平均湿度、最高温、最低温、湿度波动范围，确保数据的完整性和时效性。”
林默补充道：“除了官方发布的气候数据，你还可以联系我们之前对接过的各地糕点作坊，了解他们实际生产中的车间温湿度控制情况。毕竟气象数据是室外环境，车间内部可能会有空调、加湿器等设备调节，实际生产环境数据才更有参考价值。”
“明白！”李萌萌拿出笔记本，快速记录下工作要点，“我今天就开始联系各地的合作伙伴，同时从气象部门官网下载官方数据，争取明天中午前完成初步收集。”
接下来的一天，李萌萌几乎没离开过电脑。她先登录国家气象信息中心官网，下载了杭州、广州、北京、西安、武汉、成都、上海、青岛、沈阳、昆明10个城市近3年9-10月的气候数据，然后逐一整理成表格。为了获取实际生产环境数据，她又接连拨打了20多个各地糕点作坊的电话，耐心询问他们的车间温湿度控制情况。
“张师傅，您在杭州开糕点作坊多年，每年9-10月生产时，车间里的温度和湿度一般控制在多少啊？”
“杭州这时候又热又潮，室外湿度经常超过70%，车间里必须开除湿机，不然面团发酵太快容易发酸，一般我们会把湿度控制在60%-65%，温度保持在25℃左右。”电话那头传来杭州糕点作坊张师傅的声音。
挂了电话，李萌萌立刻在表格中补充：杭州，实际生产车间温湿度：23-26℃/60%-65%。类似的对话在一天内反复上演，她一边记录数据，一边对比官方气象数据和实际生产环境数据，标注出两者的差异。
第二天中午，李萌萌抱着厚厚的数据表格来到车间，兴奋地对团队说道：“数据收集完成了！我整理了10个城市近3年9-10月的气象数据和实际生产车间数据，发现了一个规律：虽然各地室外气候差异很大，但糕点生产车间都会通过人工调节，将温湿度控制在一个相对稳定的范围内，只是不同地区的调节目标不同。”
她将数据表格投影在白板上：“大家看，近3年9-10月，这10个城市的平均温度在15-28℃之间，平均湿度在40%-75%之间。按温湿度区间可以分为3类环境：第一类是低温低湿，以北京、沈阳为代表，平均温度15-20℃，平均湿度40%-50%；第二类是中温中湿，以武汉、成都为代表，平均温度20-25℃，平均湿度50%-65%；第三类是高温高湿，以杭州、广州为代表，平均温度25-28℃，平均湿度65%-75%。这个分类基本能覆盖全国大部分糕点生产地区的环境情况。”
苏晚看着表格中的数据，满意地点点头：“这个分类很合理！我们可以为每类环境预设对应的‘温度-湿度修正参数’。比如低温低湿环境下，面团水分蒸发慢，湿度传感器检测数据可能偏高，修正参数就要适当下调湿度合格范围；高温高湿环境下，水分蒸发快，修正参数就要适当上调湿度合格范围。”
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