那是一个不那么轻松的清晨。
施工现场刚刚恢复，二楼多功能室的木结构隔断刚铺了一半，主控终端突然发出一条系统通知：
⚠️ 室内温度控制超调（目标 25℃ → 实际 26.7℃）
⚠️ 风速略高，影响睡眠评分（-1.4）
⚠️ 系统调节行为被用户三次手动中断
“又出问题了？”蛋蛋皱眉，“系统怎么老是在多功能室里出岔子？”
“不是系统‘坏了’，是这间房的‘身份’太模糊了。”兔兔盯着平面图说。
——书房？休息室？游戏室？冥想区？备用卧室？
“它需要光线，也要安静；它可能安静，也可能剧烈活动。”
“问题不是温度不对，而是系统不知道要‘对给谁’。”
龙龙召集团队讨论这一“混用空间”的控制策略应如何设定。
蛋蛋列出当前系统处理方式：
* 默认模式为“日间书房”
* 控制参数偏向安静、低风、25℃恒温、低照度
* 用户频繁将其改为“游戏模式”或“备用卧室”
“这不是个物理问题，是个空间行为理解问题。”他说。
羊羊补充：“系统缺乏空间状态感知的‘灰区判断力’。”
“这其实暴露出一个更大的矛盾：系统在节能优化与体验优先之间，还没找到平衡点。”
蛋蛋调出过去72小时系统行为记录：
* 多功能室温度偏高 → 系统自动降温 → 风速略升 → 用户感觉风“吹面” → 手动关闭送风
* 系统切回“节能平稳模式” → 温度缓升 → 用户再度手动干预 → 多次循环
兔兔一语道破：“系统想省电，用户想舒适。”
“系统逻辑是：能耗最小 + 时间缓调 = 优。”
“而用户想要的是：立刻舒服 + 不管能耗 = 现实。”
“这之间需要一座桥。”龙龙说。
关键词：舒适优先动态阈值 + 状态识别容忍机制
1. 识别“用户行为强干预”作为动态权重信号
* 若用户短时间内3次干预 → 系统判定当前预设不适配 → 自动放宽节能约束权重
2. 舒适感建模动态阈值
* 原设：温度±1℃、风速 < 0.3m/s
* 新设：根据用户手动调整偏好自动调整阈值范围（如允许局部温度略高，但风速维持）
3. 临时优先权切换机制
* 用户进入该房间并活动10分钟内 → 系统进入“体验优先”状态
* 若15分钟内未再次操作 → 系统渐进切回“能效调节”
“体验与节能，不是硬币两面，是一条滑动曲线。”兔兔说。
当前系统自诊断能力：
* 能识别单点数据漂移、传感器响应延迟、风口反馈误差
* 需人工进行结果确认与校准
蛋蛋提出：
“我们需要让系统具备‘自我复核 + 自我修复’的能力。”
龙龙与羊羊联合设定新功能模块草案：ADU（Autonomous Diagnostic & Update）
1. 自主识别误差来源
* 区分人为干预 vs 硬件漂移
* 记录行为型误差（如手动中断频率）作为学习样本
2. 自我校准建议与执行
* 若温度调节反复被手动覆盖 → 系统自动重新设定临时舒适目标
* 系统标注“行为异常区域”，优先增强传感器精度
3. 智能交叉对照机制
* 比对相邻房间气候参数/用户行为模式 → 排除孤立误差
* 若一致趋势出现 → 系统确认为“非个例”，执行数据修正
4. 自动生成校准结果并反馈用户
* 弹窗提示：“系统已识别当前舒适感偏移，已调整参数曲线”
* 用户可一键确认或恢复默认值
兔兔设计一个名为“空间影子”的系统副本机制：
* 系统为每个空间建立一个“影子状态”
* 实时记录所有用户操作与行为反应
* 用于预测、学习、重构空间用途偏好模型
多功能室样本结果：
* 白天实际用途 → 阅读/思考（34%）
* 午后 → 游戏/视频观看（27%）
* 夜间 → 临时卧室（36%）
“系统原本以为它是书房，它其实更像是情绪缓冲舱。”蛋蛋笑说。
系统弹窗提示：
✅ 多功能室舒适参数已自动优化
✅ 系统检测到节能/体验权重冲突，已调整权重曲线：
– 风速上限由0.3m/s → 0.35m/s
– 降温时间由10分钟压缩至7分钟
✅ 若您希望恢复节能优先，请点击“手动恢复”
兔兔看着这一条，笑说：
“系统现在会‘道歉’，也会‘让步’，更重要的是——它开始自己处理问题。”
卜丢记录今日总结：
“一套成熟的系统，不在于它有多智能，
而在于它知错能改，能听人话，
更能‘没等你说’就处理好问题。
系统不再是‘被调教’，
它开始‘自己长大’。”
系统自诊断能力提升与能效-体验平衡机制设计
✅ 为什么要提升自诊断能力？
* 大量联调期的误差/误读来源于人为纠偏
* 增强自诊断 = 降低维护成本 + 提高响应速度 + 提升稳定性
✅ 如何实现？
1. 行为异常识别
* 用户重复手动调节 = 系统参数不匹配信号
* 可转为“软错误”输入触发系统行为修正
2. 交叉对比算法
* 比对相邻空间的感应器数据/用户行为偏好
* 识别孤点 vs 趋势性偏差
3. 自动更新阈值
* 用户偏好变化 → 系统自动拓宽调节参数范围
* 避免因误差而强行纠偏造成体验波动
✅ 能效 vs 体验 如何平衡？
* 设定“可调范围” → 在节能范围内最大化体验匹配
* 用户行为强干预 = 放宽节能限制、转入体验优先
* 适时自动切回节能，系统不“固执”，也不“随性”
📍一个真正成熟的三恒系统，
不是不会犯错，
而是知道怎么和用户一起解决问题。
