SiC 案例 WAGI 六层映射验证

📊 验证总览

基于 SiC（碳化硅）产业链真实数据，逐层验证 WAGI 六层架构在 SkyCetus 系统中的映射状态。核心结论：先稳住阶段 2，再谈阶段 4+

L1 感知

5/10

L2 认知

4/10

L3 决策

3/10

L4 执行

6/10

L5 反馈

2/10

L6 自适应

1/10

L1 感知层 (SensorManager) 5/10

✅ WAGI 要求

接入 P/M/E/O/R/T 六维信号，各有不同时间尺度

📍 SiC 现状映射

维度	信号源	时间尺度	状态
P-物理	晶体缺陷密度、衬底尺寸	月-季度	⚠️ 有数据但非实时
M-材料	高纯碳粉/硅烷气价格、产能	周-月	⚠️ 供应链数据分散
E-经济	衬底价格、市场规模	日-周	✅ Tushare 可获取
O-组织	天岳/三安/斯达财报、产能利用率	季度	✅ 已获取三家公司数据
R-监管	车规认证、政策补贴	事件驱动	⚠️ 需手动跟踪
T-时机	800V 渗透率、电动车销量	月	⚠️ 乘联会数据需抓取

🔴 缺口

实时信号采集管道缺失 — 目前依赖手动抓取
多源数据融合机制未建立 — P/M/E/O/R/T 各自独立
相位差自动计算缺失 — 无法自动计算 |World Drift - Agent Response|

🟢 补齐方案

建立 SensorManager v1 — 定时抓取 Tushare/行业数据，生成 PMEORT-W 信号 JSON，自动计算 Phase Gap

L2 认知层 (KnowledgeManager) 4/10

✅ WAGI 要求

动态图谱更新、跨域同构映射、知识衰减机制

📍 SiC 现状映射

知识树 v7 有 SiC 节点（41 种材料之一）
缺：SiC 产业链图谱（衬底→器件→模块→应用）的动态更新
缺：SiC vs GaN vs IGBT 的跨域同构映射（竞争材料对比）
缺：知识衰减（2024 年的 SiC 数据是否仍有效？）

🔴 缺口

产业链图谱的节点-边-权重-时间戳结构未建立
竞争材料对比图谱缺失
知识时效性未量化

🟢 补齐方案

将 SiC 分析页面升级为知识图谱格式，每个节点带时间戳和置信度；建立竞争材料对比层

L3 决策层 (PolicyEngine) 3/10

✅ WAGI 要求

机会核调度(OK)、多飞轮并发、资源优先级排序

📍 SiC 现状映射

有飞轮五维评分（青龙/朱雀/谛听/白虎/玄武）
有 P-E-O-R-T 评分（6.5/10，B+级）
缺：OK 机会核公式（Score = G^α · A^β · R^γ · C^(-δ)）
缺：多飞轮并发（SiC vs 镁合金 vs CFRP 的资源竞争）

🔴 缺口

OK 机会核量化计算未实现
多材料优先级排序算法缺失
资源分配 softmax 未建立

🟢 补齐方案

定义 SiC 的 OK 参数：G=800V 渗透率增速, A=国产替代率, R=技术成熟度, C=衬底成本；与镁合金、CFRP 的 OK Score 对比，softmax 分配研究资源

L4 执行层 (ActionExecutor) 6/10

✅ WAGI 要求

飞轮 API、checkpoint/resume

📍 SiC 现状映射

✅ 飞轮 API 可调用（http://localhost:8200/api/v2/run）
✅ 分析页面已部署（https://skycetus.cn/materials/sic-analysis.html）
⚠️ 执行效率待优化（每次分析需手动触发）
⚠️ 缺：自动化 pipeline（信号→分析→部署→反馈）

🔴 缺口

自动化执行 pipeline 未建立
信号变化→自动触发分析的机制缺失

🟢 补齐方案

建立 cron 任务 — 每月自动抓取 SiC 数据 → 触发飞轮分析 → 更新页面 → 记录反馈

L5 反馈层 (FeedbackManager) 2/10

✅ WAGI 要求

因果归因、外部验证、反事实分析

📍 SiC 现状映射

有收敛判断（P-E-O-R-T 评分）
有评分体系（B+级）
缺：因果归因（"为什么 SiC 评分从 B+ 降到 B？"）
缺：外部验证（预测 vs 实际市场走势对比）
缺：反事实分析（"如果 800V 渗透率只有 20% 而非 30%，SiC 评分会怎样？"）

🔴 缺口

因果归因回路缺失
外部回测机制未建立
反事实引擎缺失

🟢 补齐方案

建立 SiC 预测日志（每月记录预测：衬底价格、800V 渗透率、天岳毛利率）；季度对比预测 vs 实际，计算误差；反事实分析：变动单一变量观察评分变化

L6 自适应层 (MetaLearner) 1/10

✅ WAGI 要求

飞轮参数自调优、跨域迁移学习

📍 SiC 现状映射

有进化引擎 tick（自我修正）
缺：飞轮参数自调优（青龙/朱雀/白虎/玄武/谛听的权重是否最优？）
缺：跨域迁移（SiC 的分析框架能否迁移到 GaN、固态电池？）

🔴 缺口

参数优化算法缺失
迁移学习机制未建立
历史数据回测未开始

🟢 补齐方案

用历史数据回测：调整五维权重，看哪种组合预测准确率最高；建立"材料分析模板"：SiC → GaN → 固态电池 → 镁合金，验证框架通用性

🎯 核心结论

SiC 案例验证了 WAGI 六层映射在真实场景中的状态：

L1-L4 有基础但缺自动化（感知有数据管道雏形，认知有知识树，决策有评分体系，执行有飞轮 API）
L5-L6 几乎空白（反馈层缺因果归因和回测，自适应层缺参数优化和迁移学习）
与 WAGI 架构文档一致："先稳住阶段 2，再谈阶段 4+"

SiC 是功率半导体终局材料，当前处于"产能扩张+价格竞争"阵痛期。投资逻辑是赌产能释放节奏，不是赌技术。

🚀 下一步最短闭环

SensorManager v1：建立 SiC 定时数据采集（Tushare + 行业数据），生成 PMEORT-W 信号 JSON
OK 机会核计算：定义 SiC 的 G/A/R/C 参数，与镁合金、CFRP 对比，softmax 分配研究资源
自动化 Pipeline：cron 任务每月自动跑通信号→分析→部署→反馈全流程
反馈层补齐：建立预测日志 + 季度回测 + 反事实分析