“萤火”实验室的灯光，似乎从未真正熄灭过。伊莎贝尔团队在林微光“理解噪声”的思路指引下，如同闯入了一片未知的数据丛林。他们不再将采集到的杂乱信号视为敌人，而是当作需要解读的、充满地方口音的“环境语言”。
进展是缓慢且非线性的。自适应模型像是一个牙牙学语的婴儿，在不断喂食海量嘈杂数据后，开始识别出一些粗糙的模式关联：当环境声音频谱中低频持续噪音（如空调轰鸣）占据主导时，模型会倾向于施加一个略带“包裹感”的稳定场，以对抗这种单调的干扰；当监测到不规则的高频突发噪音（如突然的谈话声、电话铃声）增多时，模型会尝试轻微提升场域的“沉浸度”，帮助使用者过滤这些打断。
然而，问题依然层出不穷。模型有时会“误判”，将一些无害的环境特征识别为干扰，导致场域产生不必要的、令人不适的波动。更棘手的是，不同个体对同一种噪声模式的敏感度和反应截然不同，这让追求“普适性”的“萤火”模块面临着严峻的个人化挑战。
“我们可能需要引入一个极简的‘用户校准’环节。”一次深夜讨论中，一位年轻的数据科学家提议，“哪怕只是让使用者选择‘我对声音敏感’或‘我需要更强沉浸感’这样简单的选项，都能给模型一个初始锚点，大幅提升初始匹配度。”
伊莎贝尔有些犹豫：“这增加了用户的使用步骤，与我们要做的‘无感介入’理念有冲突。”
“但这是权衡。”林微光参与了讨论，她看着测试报告中那因个体差异而波动的满意度数据，“在成本和技术的双重限制下，用最小的交互成本，换取显着的效果提升，是值得的。‘萤火’的目标不是完美，而是在有限条件下，提供显着优于现有解决方案的体验。”
她拍板采纳了这个建议，将“一键式快速偏好选择”加入了模块的功能清单。这是一个务实的决策，体现了她在理想与现实之间的精准拿捏。
就在“萤火”团队于数据泥潭中艰难跋涉时，地面上，“普罗米修斯”的晴朗天空，也如期迎来了陆时砚预警过的风暴。
首先发难的是舆论。
几家有影响力的财经和科技媒体，几乎同时刊发了深度分析文章，标题看似客观中立，如《“场协同”技术的光环与隐忧：高估值下的可持续性考验》、《后“星链”时代，“普罗米修斯”如何跨越量产与盈利的鸿沟？》。文章内容旁征博引，表面上探讨行业趋势，却巧妙地将“普罗米修斯”与“烧钱”、“技术泡沫”、“商业模式未经验证”等关键词关联起来，并刻意抬升“生命茧房”的“成熟可靠”与“市场接纳度”。
“他们避开了技术层面的直接攻击，转而质疑我们的商业基础和长期生存能力。”David将媒体监测报告摔在桌上，脸色阴沉，“这是针对投资者和潜在客户信心的精准打击。已经有两家正在接触的B轮潜在领投方，发来了更详细的质询清单。”
紧接着，顾知行也带来了坏消息。
“我们北美首个大型园区项目的客户，对接人那边传来风声，苏氏通过中间人接触了对方公司更高层，提出可以以低于我们20%的价格，为整个园区后续所有区域提供‘生命茧房’解决方案，并且承诺了更短的交付周期。”顾知行语气凝重，“他们在用价格战和交付压力，动摇我们的灯塔客户。”
“卑鄙！”David怒道，“他们明知我们目前产能爬坡，成本短期内不可能降到那个水平！”
“商业竞争，无关手段，只关结果。”顾知行相对冷静，“我们必须立刻准备应对方案，可能需要总部层面给予该客户一些额外的资源支持或长期价值承诺，来稳住阵脚。”
然而，最让林微光心头一紧的，是周景明带来的第三条消息。
“我们监测到，苏氏集团的人力资源部门，近期通过多家猎头公司，以极高的薪酬包和职位承诺，正在秘密接触我们‘启明星’量产团队和伊莎贝尔博士核心研发团队中的几名关键成员。”周景明的全息投影在密室中呈现，数据流在他身后闪烁，“尤其是一位负责‘棱镜’模块算法优化的核心工程师，周锐，已经与对方有过两次非正式会面。”