“一年期存款利率跌破1%，存一万块年利息也就买两杯奶茶”，这⭐是不少老百姓打开银行APP后的直观感受。从官方数据到市场动态😉，一场大规模 “存款搬家” 正悄然进行。 中国人民银行😡9月12日公布的8月金融数据显示，8月居民存款新增1100亿😂元，较2024年同期少增6000 亿元，而7月同比少增780😀0亿元。值得注意的是，2023年是定期存款增长的 “大年”，😉当前正处于定期存款集中到期高峰，叠加权益市场情绪回暖，资金 ⭐“搬家” 特征尤为明显。 从货币供应量来看，新口径M1😊增速从7月的5.6% 升至6%，新增1713亿元，同比多增3🤩827亿元，“M2-M1 剪刀差” 持续收窄，意味着居民手中😊的 “沉睡资金” 正加速活化，不少转化为证券活期存放款，流入🤯股市、基金等领域。 其中，“固收+” 产品成了零售端的🙄 “香饽饽”，理财公司扎堆研发R3级产品，热度远超纯债产品。😜不少人通过券商账户尝试入市，也有人偏爱稳健的政金债基金，还有🔥人把黄金当 “避险底仓”。 “和2015年股市热、早年🎉房地产潮不同，这轮资金迁徙更理性，资金更多流向相对稳健的理财🤯和债基，而非高风险资产；居民对刚兑打破的认知更成熟，风险偏好⭐分层更明显；此外，资管新规后产品透明度提升，也可能影响资金流😡向。”财经评论员张雪峰告诉巴伦中文网。 对普通人来说，🤩如何在 “不缩水” 与 “稳增值” 间找到平衡，避开理财套路😢，选对适合自己的渠道，成了这场资金大迁徙中最关键的课题。 🙄 资金 “大迁徙”，老百姓寻找投资新渠道 银行理财市😆场成为存款 “搬家” 的核心承接阵地。据证券时报数据，202😁5年8月，市场排名前14的理财公司（含6家国有行、8家股份行🚀旗下公司，规模均超1万亿元）中，有12家实现存续余额净增长，😘合计增长约2857亿元，总规模突破25万亿元。国信证券预估，🤗银行理财行业整体规模已突破33万亿元。 从资金流向看，🌟“固收 +” 产品和企业理财成为两大 “超级赛道”：零售端，🚀居民对多资产理财需求旺盛，理财公司加大R3（中等风险）等级 😂“固收 +” 产品研发，通过5%-10%仓位配置指数增强、量😊化中性产品，多数能实现2.5%-3.0%的业绩比较基准，研发🚀积极性远超纯债类产品；企业端，受利率下行与人民币汇率升值影响😂，企业更倾向于买对公理财产品，以R1、R2 级产品为主，兼顾😊流动性与收益性。 除了银行理财，股市、基金、不动产及黄😜金等也成为资金 “搬家” 的重要去向。权益市场方面，8月非银😂存款新增1.2 万亿元，同比多增5500亿元，延续7月以来的🤯高增态势，反映出居民通过券商账户入市的意愿增强。 不动🤔产投资中，部分投资者转向市中心“老破小” 房产或CBD小户型😘。上海市民张阿姨在儿子的建议下，以210万元购入一套虹口区内😜环的一室户老房子，月租金4200 元，租金收益率2.4%，“😜这个小区同等面积的房子，在2021年高位时售价一度达到330😢万元，4年时间跌了36%。”她认为，现在低位购入、出租，收益😆率高于存款利息。 尽管新房成交仍处低位，但核心地段的二🤩手房、小户型租赁市场热度回升，部分投资者的心态和张阿姨一样，😴通过收租金实现资产保值。从数据上看，30大中城市二手房成交热⭐度8月环比明显修复，成为存款 “搬家” 的又一去向。 😊黄金则成为 “避险刚需”，不少人通过积存金、黄金ETF配置底😜仓，2024年5月至今，部分投资者的黄金投资收益已超30%。❤️ 展开全文 除了个人投资者，企业资金的 “搬家”🔥 也改变着市场结构。2025年8月，企业债券发行虽新增134💯6亿元，但同比少增 360亿元，且低于7月的2748亿元，不⭐少企业将闲置资金转向对公理财。 从未来趋势看，存款 “🥳搬家” 的动力仍将持续。一方面，大行存款利率下调后，中小银行🤔多轮 “补降”，1年期存款利率跌破1%，货币基金收益率仅1%👍 出头，“比价效应” 将持续推动资金流出；另一方面，理财市场😆产品创新不断，“固收 +”“政金债基金” 等品类兼顾稳健与收😡益，权益市场若持续回暖，还将吸引更多风险承受能力较强的资金入🤯场。 普通人博取高收益，“先避坑、再求稳” 存款😉 “搬家” 不是简单的 “资金转移”，更像是一场 “收益重构😡”——有人通过房产、理财实现 “利息覆盖日常开销”，有人在股💯市中谨慎布局追求高收益，也有人因误踩理财产品 “套路”，收益😆不及预期。 互联网公司职员李宇（化名），风险承受能力较😂强，存款 “搬家” 的目标很明确：追求年化3%以上的收益。2🙌025 年初，他将100万定期存款取出，先跟风买入了某银行 😀APP上的 “热销理财”，结果却踩了 “套路”—— 产品初期😉展示的 “成立以来收益率” 高达 4%，但买入后近一个月收益😍率仅0.15%，“后来才知道，这类产品为了打榜，会先塞高收益⭐资产拉抬业绩，吸引大量投资者买入后，再换成普通资产，收益自然🤩跌下来。” 吃了亏的李宇开始自己研究理财技巧，总结出一😊套 “避雷方法”：看收益率时，不看 “成立以来收益”，重点盯😡 “近一个月收益率”，0.25%以上才考虑；看单位净值，若近🔥一段时间多次“挂 0”，坚决不买；遇到产品 “突然放额度”（🌟原本售罄，突然可购），反而警惕，因为这往往是收益下滑的信号。🤗 调整策略后，他将资金重新分配：40万投R2级纯债理财🤩（底层为国债、政金债），近一年收益为2.8%；40万投 “固😂收 +” 产品（“债打底、股添色”，少量配置消费、酒类股票）😉，年化收益3.5%左右；10万投结构性存款，10万定投黄金E❤️TF。 张雪峰认为，“固收+”产品和政金债基金的走红，🙄或许反映了居民在收益与风险间的折中选择：一方面，利率下行周期😁中，传统存款收益吸引力下降；另一方面，股市波动加大使得纯权益😅资产配置门槛升高。这类产品通过债券打底、少量权益增强，可能契😉合了“求稳但不愿躺平”的心理。 另外，投资者需要筛选理😜财产品时的隐藏指标，除短期收益和净值波动外，可关注一些因子，🎉比如夏普比率，衡量单位风险下的超额收益，但需注意其依赖历史数😍据的局限性。以及最大回撤——极端市场下的损失幅度，对风险厌恶👏者尤为重要。 张雪峰介绍，还需关注机构自购比例，管理人🥳跟投情况可能反映其信心，但需结合其他因素综合判断；底层资产穿😡透数据：如债券持仓的信用评级、行业分布等，避免“黑箱”风险；😘费率结构：某些产品的超额收益可能被高额管理费侵蚀。这些指标需😴动态评估，不可孤立看待。 一位行业从业者提示：赎回时也😘需注意“收益损耗”，多数理财产品赎回需1-3个工作日，期间无🙌收益，频繁赎回会浪费收益。可通过 “累计收益复盘法” 判断是🤩否赎回：计算公式为“（累计收益 / 持有天数 / 本金）×1🔥0000”，即“万份日收益”，若连续10天低于1元，可考虑赎💯回；若高于1元，可继续持有。 “存款搬家”避免 “盲目🚀跟风” 面对汹涌的“存款搬家”浪潮，专业人士认为，需避👍免“盲目跟风”，要根据自身风险承受能力，搭建 “稳健+弹性”🌟 的分层组合。 张雪峰表示，对于风险偏好较低、追求 “🤔保本+稳健收益” 的投资者（如中老年群体），可侧重低波动资产😁（如国债、存款）占比50%以上，搭配少量年金险，谨慎参与权益😜类。中青年群体可尝试“核心+卫星”策略，例如60%稳健资产（🙄债基、REITs）+30%权益（指数基金）+10%另类（黄金🥳等）；年轻人风险承受能力较高，可提升权益比例至50%-70%😘，但需避免盲目追逐热点。 锁定2.5%收益的年金险与长😉期定投红利ETF各有优劣。行业从业者袁帅认为，年金险优势在于❤️收益稳定，能提供确定的现金流，适合风险偏好极低、追求长期稳定💯保障的投资者，如为养老做规划的中老年人。劣势是收益相对较低，💯灵活性较差，提前退保可能面临较大损失。长期定投红利ETF优势😴在于可分享股市长期增长红利，通过定期投资平滑市场波动风险，有👏机会获取较高收益，适合风险承受能力较强、有一定投资知识和经验😴的投资者。劣势是股市波动大，收益不确定，可能出现短期亏损。 💯 此外，专业人士强调，存款 “搬家” 前，个人需做好两项😅核心准备：一是明确资金用途，区分“短期备用金”“中期理财金”❤️“长期储蓄金”—— 短期备用金（3-6 个月生活费）可存放于🤯现金管理类理财或货币基金，虽收益低（1.5%-2%）但流动性🚀强；中期理财金（1-3 年）可投向“固收 +”或政金债基金；😎长期储蓄金（5 年以上）可配置年金险或房产，锁定长期收益。 😉 二是做好风险评估，避免“盲目跟风”。 若无法接受任何亏😅损，优先选存款、政金债；若能接受5%以内的波动，可尝试“固收😉 +”；若追求高收益，需做好 “短期被套” 的心理准备，避免😂因市场波动恐慌赎回。 “存款搬家不是‘逃离存款’，而是😂‘优化资产配置’。普通人的核心目标，是让资金‘不缩水、稳增值😴’，而非追求‘一夜暴富’。选对路径、避开套路、做好规划，才能😴真正受益。”上述人士表示。（本文首发于巴伦中文网，作者｜孙骋😴，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