今年5月以来，债券市场悄然崛起一支生力军——科创债。重庆三峡🌟银行刚刚在9月下旬完成了25亿元科创债的发行，这是本月第10⭐家发行科创债的中小银行。据统计，目前国内银行已累计发行科创债👏超50只，规模突破2600亿元。更为引人注目的是，发行主体已🤩从政策性银行、国有大行迅速扩展至30多家城商行和农商行。 🌟 从银行柜台前的普通投资者，到实验室里的科研团队，再到地方🙌政府的产业规划部门，近期持续升温的科创债正悄然改变着中国科技😡创新的资金版图。 科创债，科技企业的 “专属低息钱包”🙄 南开大学金融发展研究院院长田利辉的解释通俗易懂，“简😜单说，科创债就是专门给科技领域‘输血’的债券。”与普通债券看😊重厂房、设备等硬资产不同，这种债券更关注企业的专利数量、研发😅投入和技术前景，哪怕是轻资产的科技公司也能拿到钱，能够更精准👏地将资金引向半导体、人工智能、生物医药等“硬科技”领域。 🤔 今年5月，央行和证监会联合发布公告，正式推出债券市场“科😆技板”，支持金融机构、科技型企业等发行科技创新债券。这一政策😴出台后，市场反响热烈。政策出台当月，便有19只科创债发行，规🤔模达到1980亿元。其中工行、农行、中行、建行、交行五家国有😴大行合计发行1100亿元，占当月总规模的56%。 截至💯8月末，全国科创债发行总额已超1.48万亿元，其中80%流向🌟了半导体、人工智能等硬科技领域，且整体违约率低于 0.5%，😘远低于普通公司债。中小银行也在纷纷跟进。9月以来，齐鲁银行、😍武汉农商行、厦门银行等10家中小银行发行了科创债，规模合计超😆百亿元。 此外，科创债的票面利率普遍较低。公开数据显示😀，2025年以来非金融企业发行的1年期以上科创债，加权平均利🤯率仅1.74%，比普通公司债低0.29个百分点，比中期票据低🙄0.26个百分点。天津医药集团甚至创下1.98%的发行利率，😘两期债券认购倍数都超过3倍，足见市场热度。 科创债之所😍以能迅速崛起，在于它创造了一种多方共赢的机制。 对于科🥳技企业而言，科创债最实在的价值是“长钱”和“便宜钱”。科技创😍新往往需要5到10年的周期，传统信贷多是3年期以内的短期贷款🚀，很难匹配研发节奏，而科创债最长可达15年，恰好覆盖研发到商👍业化的全周期。 人工智能和半导体行业受益显著，6月16😜日，中科创星科技投资有限公司在中国银行间债券市场成功发行“2😀025年度第一期定向科技创新债券——25创星PPN001（科🚀创债）”，发行规模为4亿元，期限为5+5年。 “不用稀🎉释股权，还能拿到低成本资金。”某AI企业负责人透露，公司发行🎉科创债后，不仅解决了算法研发的资金缺口，更向市场传递了技术实🎉力信号，估值较之前提升了20%。 对于银行而言，它实现⭐了从“信贷思维”到“科创服务”转型。在这场科创浪潮中，银行既😡是发行方也是推动者。2025年5月以来，建行、工行等国有大行😊相继发行科创债，其中建行300亿元的发行规模创下市场单笔之最😆，3年期利率仅 1.65%，比普通金融债低10-15个基点。🙄 科创债是优化资产结构的“利器”，通过“科创债+科技贷😆款+股权投资”的联动模式，银行得以绑定企业全生命周期服务。比🚀如建行通过科创债服务半导体企业后，同步获得了后续的信贷、结算👏等业务，客户粘性显著提升。更重要的是，部分地区将科创债投资纳🌟入普惠金融考核，助力银行满足监管要求。 展开全文 😍 中小银行也在加速布局。武汉农商行发行的6亿元科创债，精准服💯务本地“965”产业体系；齐鲁银行20亿元科创债利率低至1.😊84%，创下中小银行同类产品新低，该债券已于2025年9月1😂0日发行完毕，期限5年，重点支持山东“专精特新”企业。 😘 对于个人投资者而言，科创红利“走进寻常百姓家”。过去，普通😜投资者想参与科技投资，要么直接买高波动的科技股，要么购买门槛😁较高的私募基金。科创债ETF的推出改变了这一现状。 首😁批科创债ETF上市满月规模就突破1161亿元，较初始规模增长🚀300%。这些 ETF 跟踪的多是AAA评级的科创债，信用风😡险低，年化收益率约4%-5%，波动率仅1.05%，远低于股票😊型基金。更亲民的是，一万元左右就能入场，让普通人也能分享科技😢创新的红利。 对地方政府而言，科创债是打造产业集群的“😁粘合剂”。天津通过科创债引导资金流向本地科技企业，泰达科技发🤩行全国首单无担保民营股权投资类科创债，中交一航局发行建筑行业💯首只科创债，推动行业智能化转型。数据显示，北京、上海、广东等😉科创资源密集地区的科创债规模占比超70%，产业集聚效应显著。😍 股权投资机构则借助科创债破解了 “募资难”。东方富海😂、中科创星等创投机构发行的10年期科创债，利率低至1.85%😂，远低于信托募资4%-6%的成本，且期限匹配硬科技投资周期，😜1元科创债资金可撬动3-5元社会资本。 中国特色的“科🚀创债之路” 虽然科创债是中国特色的金融创新，但海外市场🙌早有支持科技融资的类似实践。不过与中国不同，美国、欧洲、日本🎉均未专门设立“科创债”板块，其支持机制更多嵌入现有市场体系。😂 美国的经验颇具启发。20世纪80年代，高收益债市场的👍发展让特纳广播等创新企业获得融资，这些被称为“明日之星”的初🎉创企业，在144A规则等政策支持下，通过投机级债券实现快速成😍长。如今美国已形成“简化发行流程+投资者分层+信用衍生品”的👏成熟生态，科创类债券成为信用债市场的重要组成部分。 欧🎉洲则通过中小企业私募债制度破局。2015年成立的欧洲中小企业👏私募债联合委员会（ECPP），为无评级的高科技初创企业提供简🔥易融资渠道，2020年欧洲央行的紧急购债计划更定向推动人工智😎能、新能源等领域的资金供给。 日本的路径则与经济转型紧🙌密相关。在公司债发行管制放松后，科技企业通过债券市场获得长期🤯资金，成为应对经济冲击、推动产业升级的重要力量。 与国🔥外相比，中国科创债市场在短时间内形成了多层次发行主体结构，涵🥳盖政策性银行、商业银行、券商和创投机构，这种全方位的参与格局😎国际罕见。 中国还创新了“央地双保”模式。如东方富海发😂行的科创债由中债信用增进投资股份有限公司提供全额担保、地方担😂保公司提供反担保，通过双保险机制大幅降低发债成本。 田🚀利辉指出，“中国的特色在于政策精准引导。”通过单独设立科创债🤔板块、明确科创属性标准、提供央行贴息等政策组合，中国实现了资😴金的“精准滴灌”，这在国际上是独树一帜的创新。 在政策🥳与资本的双重驱动下，人工智能、量子计算、半导体等前沿领域已成💯为科创债的重点“灌溉区”。 半导体行业是最大受益者之一🤗。截至 2025年8月，该领域科创债发行规模超3200亿元，🤯占比达21.6%。通过央行1.5%的贴息政策，最终发行利率降🤯至2.95%，资金全部用于芯片制造产线建设。中芯国际、华虹半😉导体等企业均通过科创债获得大额资金，研发周期较之前缩短近1/😉3。 人工智能领域的融资创新同样亮眼。某头部AI企业发🤯行的20 亿元科创债，采用 “研发进度挂钩利率” 模式，若核😎心算法研发达标，利率可下调0.3个百分点。这种创新设计既降低😅了企业融资成本，也让投资者更清晰地把握项目进展。截至目前，A🤯I领域科创债发行已超2800亿元，带动行业研发投入增长45%❤️。 科创债如何成为科技企业的“最优选” 面对股权🤔融资、传统信贷和科创债，科技企业该如何选择？从成本、效率和控😜制权三个维度对比，答案清晰可见。 成本方面，科创债优势🎉显著。目前科创债加权平均利率1.74%，若叠加央行1%-1.😴5%的贴息，实际成本可降至1%以下。传统信贷对科技企业的利率😊普遍在3.5%-5%，而股权融资虽无需还本付息，却需出让10😴%-30%的股权，长期来看成本更高。据公开数据显示，科创债帮😢助渤海化工集团和中交一航局分别节省了1100万元和320万元😜的融资成本，这就是最直接的例证。 效率上，科创债审批速😂度远超股权融资。银行间市场的备案制让科创债平均审批周期控制在😘20个工作日内，银行承销的科创债最快可达十几天的周期，而企业🎉IPO通常需要6-12个月，且通过率不足70%。传统信贷虽审🤩批较快，但对轻资产科技企业往往“惜贷”，审批通过比例仅30%😴左右。 控制权方面，科创债的优势无可替代。股权融资会稀🤔释创始人股权，许多科技企业在成长期因频繁融资失去控制权。而科⭐创债作为债权融资，不影响股权结构，企业可在获得资金的同时保持😴经营自主权。正如某 AI 企业创始人所说：“科创债让我们既能🙌‘有钱办事’，又能‘自己说了算’。” 不过三种融资方式⭐并非互斥。业内人士向巴伦中文网表示，科技企业早期适合股权融资👏分担风险，成长期和成熟期则应增加科创债等债权融资，形成 “股❤️权 + 债权” 的最优结构。科创板上市公司的实践也证明，成长🙄期科技企业的偿债能力并不弱于传统企业，完全能够驾驭债权融资。⭐正如苏州银行、齐鲁银行等地方性银行发行的5年期科创债，专门支😉持本地“专精特新”企业，形成了与国有大行错位发展的格局。 🤯 当然，科创债的价值远不止于短期融资。从长远看，它正在构建🤗中国科技金融的全新生态，为科技自立自强提供 “资本基石”。 😂 在产业层面，科创债推动了“金融资本-科技创新-产业升级💯”的闭环形成。央行4000亿再贷款额度的分档贴息政策，让集成😅电路、基础软件等“卡脖子”领域获得重点支持，18 家银行申请😴额度已超2400亿元。这种定向支持正在加速产业突破，2025🎉年上半年，国内半导体设备国产化率较去年提升12个百分点，背后😂离不开科创债的资金支撑。 在金融层面，科创债倒逼金融体🤔系从“规模导向”向“价值导向”转型。银行不再只看资产规模，而🌟是聚焦专利数量、研发投入等科技指标；评级机构建立“科技创新竞😆争力”评估模型，更精准地反映企业价值。这种变革让金融资源真正👍流向有技术实力的企业，而非仅靠规模取胜的传统企业。 在😉国家战略层面，科创债正在培育一批“耐心资本”。科技创新需要长💯期投入，科创债提供的5-15年期资金，恰好匹配了硬科技的成长🌟周期。（本文首发于Barron's巴伦中文网，作者｜李婧滢，😁编辑｜蔡鹏程） 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深😊度分析与独家洞察，欢迎访问返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多