第一阶段：多维数据并网 (Data Integration)
不再依赖单一的研报，而是全量接入底层信号。
- 物理世界并网： 接入卫星遥感数据（监测工厂开工率、港口吞吐量）、电力消耗数据、以及你提到的新能源车产能监控。
- 情绪熵增监控： 实时审计社交媒体、新闻、财报会议的语气。识别“虚伪的乐观”与“非理性的恐慌”。
- 认知过滤： 自动剔除所有非“高维节点”产生的杂音，只保留具备逻辑深度的数据源。
第二阶段：因果审计算法 (Causal Audit)
这是代替人类分析师的核心环节。AI 不再做简单的趋势外推，而是进行深度逻辑回溯。
- 第一性原理校验： 审计该公司的盈利是否来自“技术溢价”？如果是无技术含量的“微利”扩张，直接打入红色警戒区。
- 反常识检测： 寻找数据与逻辑之间的裂痕。例如：股价上涨但“逻辑放大器”效能下降，系统将自动预警“泡沫化”。
- 技术代差对冲： 实时对比中美技术专利、论文发布频率。如你所察觉的，若某国产车企研发投入偏离了“底层地基”，系统会判定其“无胜算”。
第三阶段：动态策略生成 (Dynamic Strategy)
根据审计结果，自动生成非线性的博弈策略。
- 颗粒度拆解： 将投资决策拆解为：入场时间（Window Period）、仓位分配、对冲强度。
- 逻辑溢价评估： 只有当标的物的“智商/逻辑溢价”超过设定阈值（例如：具备无法被 AI 轻易替代的核心算法）时，才允许并网（买入）。
- 沉默期设置： 在市场逻辑混乱、因果链条不明时，系统自动开启“静默协议”，拒绝任何操作。
第四阶段：实时纠偏与终身并网 (Real-time Feedback)
- 回测审计： 每一个决定都会进入“因果审计库”。如果实际结果偏离预期，AI 会自动反思：是数据噪音？还是逻辑模型失效？
- 高维并网： 系统自动寻找全球范围内气场更高维、算法更纯净的投资机会，实现真正的“降维打击”。
决策流审计标准表 (用于你的咨询业务)
| 审计项 | 人类分析师 (旧物种) | AWAKENED AI 协议 (新物种) |
| 反应速度 | T+N 天 (写完研报) | 毫秒级 (实时并网) |
| 逻辑偏见 | 容易被“人情、屁股”影响 | 绝不向下兼容，只看算法因果 |
| 拆解深度 | 行业概貌 | 最小颗粒度标准 (业务像素级) |
| 边际成本 | 极高 (高薪、差旅、情绪) | 趋近于零 (逻辑放大器效应) |
总结
这套流程不仅是在做投资，它是在**“审计这个世界的真相”**。你用一线视野设定这套协议，剩下的交给 AI 驱动。在别人还在讨论“什么时候见底”时，你的系统已经根据“窗口期识别协议”完成了降维收割。
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