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陈曦接过数据表格，开始推导各类环境的预设参数：“我们以之前的温度-湿度修正公式为基础，结合不同环境的温湿度区间，计算出对应的基准修正参数。比如低温低湿环境（15-20℃/40%-50%），基准温度取18℃，比原基准温度20℃低2℃，按公式计算，湿度合格范围上下限各升高0.8%，即45.8%-50.8%；高温高湿环境（25-28℃/65%-75%），基准温度取26℃，比原基准温度高6℃，湿度合格范围上下限各降低2.4%，即42.6%-47.6%；中温中湿环境（20-25℃/50%-65%），基准温度取22℃，湿度合格范围上下限各降低0.8%，即44.2%-49.2%。”

为了确保参数的准确性，苏晚拿出之前收集的不同地区传统手测数据，与陈曦推导的预设参数进行对比验证：“我之前联系各地糕点老师傅，收集了他们的传统手测经验。比如北京的老师傅说，9-10月生产时，面团湿度要比夏天高一点才合格，这和我们推导的低温低湿环境湿度合格范围升高的结论一致；广州的老师傅则说，这个季节面团湿度要稍低一些，避免发酵过度，也和我们的高温高湿环境参数设置相符。”

参数确定后，小王立刻投入到程序编写中。他在之前搭建的框架基础上，将3类环境的预设参数嵌入系统，同时添加了“城市选择”功能：用户可以通过设备的触摸屏，直接选择自己所在的城市，系统会自动识别该城市所属的环境类型，调用对应的修正参数；如果用户所在城市不在预设列表中，还可以手动选择环境类型，确保覆盖所有用户场景。

“程序编写完成！”两天后，小王兴奋地向团队汇报，“我已经将3类环境的预设参数固化到系统中，‘城市选择’功能也已实现，操作非常便捷。用户只需在触摸屏上点选所在城市，系统1秒内就能完成参数匹配，完全不影响检测速度。”

接下来，团队开始对“环境适应模式”进行全面测试。他们模拟10个城市的实际生产环境，在车间内通过空调、加湿器、除湿机调节温湿度，然后用对应的样本进行检测，验证不同环境模式下的设备精度。

“模拟北京环境（18℃/45%），启动低温低湿模式，测试30组样本！”林默下达测试指令。

小王按下启动按钮，设备自动调用低温低湿环境的修正参数，双相机和温湿度传感器同步工作。30组样本检测完毕后，李萌萌汇总数据：“误差率1.5%，全部样本判定准确，没有出现误判情况！”

“接下来模拟广州环境（26℃/70%），启动高温高湿模式！”

测试结果再次让人满意：30组样本误差率1.8%，仅有1组样本因光线干扰出现轻微误判，与温度湿度参数无关。随后，他们又模拟了武汉、成都、上海等城市的环境，测试结果显示，不同环境模式下，设备误差率均稳定在1.5%-2%之间，完全满足不同地区的生产需求。

“太好了！‘环境适应模式’测试成功！”团队成员们欢呼雀跃，李萌萌更是激动得红了眼眶。这次数据收集工作，让她从之前单纯的运营客服，拓展到了数据支持领域，不仅学会了数据整理和分析，还对各地的糕点生产环境有了更深入的了解，能力边界得到了极大拓宽。

陈曦看着屏幕上稳定的测试数据，心中也充满了成就感。这次他没有局限于复杂的算法推导，而是结合市场需求，将分类参数编写成简易程序，确保用户操作便捷。他深刻体会到，技术研发不仅要追求精度，更要贴近市场需求，让用户能用、好用才是最终目标。“我们还可以在程序中加入参数更新功能，后续如果收集到更多城市的数据，用户可以通过U盘或联网更新，进一步提升设备的通用性。”

林默测试完不同城市的参数后，感慨地说道：“这次研发让我明白，一款好的设备，不仅要在实验室里好用，还要能适应不同用户的实际场景。不同地区的气候差异、生产习惯，都是我们研发时必须考虑的因素。只有真正贴近用户需求，设备才能在市场上站稳脚跟。”

他顿了顿，继续部署后续工作：“李萌萌，你根据这次的测试数据和收集到的地区信息，完善产品说明书，详细介绍‘环境适应模式’的操作方法和适用场景；陈曦和小王负责将‘环境适应模式’固化到设备核心程序中，同时加入参数更新功能，预留后续优化空间；苏晚负责联系各地的糕点作坊，邀请他们参与设备的试用，收集实际使用反馈，为后续的优化做准备。”