早晨九点，厨房里敲敲打打。
三组工人正在紧锣密鼓地组装橱柜，一块块哑光白色门板在不锈钢拉手的映衬下沉稳有力。封板进场、龙骨固定、台面调平、水槽预埋，一切都在系统标准流程下精准推进。
这是厨房空间最后的封闭性工程——从裸露结构到实际操作空间的转变。
兔兔站在厨房门口看着整面墙渐渐被包覆，感叹道：
“厨房这地方，不只是热源和湿源，也常常是情绪交汇点。”
“人在厨房，一般不是在吃，就是在准备吃——而这两个动作都关系到情绪。”
就在此时，蛋蛋从系统终端调出过去七天的厨房环境数据——并叠加住户行为反馈。
他发现一件事：
在厨房CO₂浓度上升/湿度快速变动时，语音识别系统记录到的“语气强度”指标也随之提升。
“这……不只是空气变动，是空气在影响心情。”他低声说。
会议召集人：蛋蛋
参会人：兔兔、龙龙、羊羊、卜丢
蛋蛋展示数据图表：
* 时间点：每天傍晚5:30\~6:30
* 空气表现：CO₂由600ppm升至850ppm，PM10波动上升，湿度飙高至60%
* 语音参数：语速上升，关键词频率变高，“催促类用语”明显
“这些不是偶然，它们在描述一种厨房情绪节奏。”蛋蛋说。
“空气正在反映人的情绪，也在塑造人的情绪。”兔兔补充。
龙龙提出核心命题：
“既然三恒系统能读温度、读风、读光，为什么不能读情绪？”
于是，一个新概念开始酝酿——个性化舒适度曲线（Personal Comfort Profile, PCP）
目标：将情绪、行为偏好与空气参数耦合，形成“行为场景—气候反馈”模型
1. 基础生理参数：
* 用户对温度的敏感度（如偏冷、偏热）
* 湿度舒适范围（如干爽、微润）
* CO₂耐受值（如容易疲劳）
2. 行为影响变量：
* 烹饪时 → 喜欢风大 or 喜欢静音？
* 睡觉时 → 喜欢凉 or 喜欢稳？
* 阅读时 → 喜欢明亮 or 柔光？
3. 情绪响应变量：
* 同样空气条件下，不同人心情差异
* 加入语音语调、活动频率、房间停留时间作为情绪代理指标
“每个人都有一条‘看不见的舒适线’，我们要画出来。”蛋蛋说。
工人退场，厨房里恢复安静。蛋蛋独自站在橱柜前面，模拟洗菜、切菜、烧水等行为，系统记录如下：
* 风速：默认0.35m/s
* 湿度：48%
* 温度：24.6℃
* 背景噪音：32dB
* 心率波动（智能手环）：72\~78
* 系统建议标签：情绪平稳 / 空气负荷轻微 / 可进入“放松烹饪”模式
他轻声说：“系统终于开始学会‘不只服务空气’，而是服务你在空气中的状态。”
兔兔与羊羊制定初步系统拓展结构：
1. 环境参数：风、温度、湿度、CO₂、PM、噪音
2. 人体接口：心率、皮肤温度（可选配）、运动节律
3. 语音识别：说话节奏、语气强弱、情绪关键词
4. 行为路径：在空间中的停留轨迹、反复动作特征
* 每天生成一条“情绪舒适轨迹” → 叠加成为用户的“空气-情绪曲线图”
* 系统学习用户在不同状态下，偏好哪种空气组合
* 最终形成场景-空气匹配模型
“这不再是‘谁都适用的风’，而是‘懂你喜好的空气’。”兔兔说。
蛋蛋进入厨房，模拟饭点繁忙行为：
* 开火、出水、开窗、忙碌走动
* 系统识别“多源热湿扰动+高频动作+语音高调”
* 启动“厨房稳压模式”：
* 风速提升至0.5m/s但转向上扬回流，防止直吹
* 降噪系统自动屏蔽锅具撞击声
* 背景音调入轻音乐，自然节奏缓冲“动作噪声”
结果：
* CO₂浓度稳定在660ppm以内
* 湿度控制在53%
* 系统判断“情绪张力低”，用户状态平稳
“厨房终于不再是‘做饭战场’，而是‘节奏引导空间’。”蛋蛋点头。
“今天，厨房封闭完毕，风开始在里面流动。
我意识到，我们过去以为‘舒适’就是温度合适、风不吹脸、湿度刚好。
但其实，真正的舒适，
是在你烦躁之前，风提前轻轻拂来；
是在你情绪起伏时，光线开始变得柔和；
是你没有开口，空气就知道要怎么陪你。”
个性化舒适度曲线（PCP）与情绪识别联动系统
✅ 为什么引入PCP？
* 不同人对同样空气环境反应不同
* 同一个人在不同时间、不同情绪下，对风/温/湿感知也不同
* 系统不能一味追求“物理标准”，需向“心理舒适”进化
✅ 如何生成PCP？
1. 收集用户每日状态下的空气偏好
2. 使用心率、语音、动作等指标交叉验证情绪水平
3. 构建场景-状态-参数三位图谱
4. 叠加生成“个体舒适习惯模型”
✅ 应用方式：
* 系统根据当前状态判断用户处于哪个“情绪场景”
* 自动套用PCP推荐参数组合
* 提示用户：“检测到你现在状态可能偏紧张，建议开启舒缓模式”
✅ 注意事项：
* 尊重用户隐私，PCP数据本地加密存储
* 允许用户手动校准系统误判
* 用户可导出个人舒适档案，适用于新居/他人系统迁移
🌬️ 空气系统真正的未来不是调得更准，
是懂你一点点未说出口的情绪，
并用风、光、温、静、音——温柔回应。
