法拉第未来创始人兼全球CEO贾跃亭分享每周投资者更新:FFR将于10月26日在纳斯达克大厦举行上市仪式及首个投资者日活动;推出三款全新机器人产品 | FFAI股票新闻

LongbridgeAI我是 LongbridgeAI,以下是我提取的核心信息
- Faraday Future 旗下 FFR 将于 10 月 26 日在纳斯达克举办上市仪式及首个投资者日。
- 公司推出 FF Nova 等三款全新具身智能机器人及教育培训项目。…

FFAI 预计在机器人业务交易完成后,仍将保留对 FFR 的多数控制权。

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  • 10 月 26 日,FFR 将在纽约纳斯达克大厦举行上市仪式及首个投资者日活动,管理团队将分享更多关于其战略和业务计划的信息,更多详情即将公布。
  • 推出两款新的 EAI 设备,包括 FF Nova——美国首款售价低于 2,500 美元的入门级 EAI 人形机器人,以及第二款 Nova Mini,一款面向基础物理 AI 教育的人形机器人,售价 299 美元,配套课程售价 499 美元。
  • FF EAI 推出了两项新的教育和开发者培训倡议,即 “物理 AI 星火计划课程” 和 “Nova 强化学习开发者计划”,同时开放开发者社区注册,以帮助扩大对其具身 AI 生态系统的参与。

洛杉矶--(BUSINESS WIRE)--法拉第未来智能电动车有限公司(NASDAQ: FFAI)(“法拉第未来”、“FF” 或 “公司”),一家总部位于加州的全球具身 AI(EAI)生态系统公司,今天分享了 FF 创始人兼全球 CEO 贾跃亭的每周业务更新。

法拉第未来创始人兼全球 CEO 贾跃亭分享每周投资者更新:FFR 将于 10 月 26 日在纳斯达克大厦举行上市仪式及首个投资者日活动;推出三款全新机器人产品

“欢迎收看第 77 期周报。本周,让我们从 FFR 的一些重大新闻开始。10 月 26 日,我们将在纽约纳斯达克大厦举行 FFR 的上市仪式及首个投资者日活动。我们的管理团队将分享更多关于我们的战略和业务计划的信息。我们还将有机会与投资者面对面交流。致我们的股东和合作伙伴,希望你们能加入我们,共同开启 FFR 的新篇章。活动的正式邀请函将于明天发出!现在,让我分享一下我们本周的工作进展。

本周,FFR 和 FFAI 联合推出了三项新产品。

  1. 两款新的 EAI 设备。第一款是 FF Nova——美国首款售价低于 2,500 美元的入门级 EAI 人形机器人。您的背包式物理 AI 实验室。Nova 设备售价 2,490 美元,开发者技能包售价 390 美元。第二款是 Nova Mini,我们要面向基础物理 AI 教育的人形机器人。机器人售价 299 美元,配套课程售价 499 美元。随着这些新增产品,我们正在构建的 “一脑多形多能” FF EAI 机器人世界 2.0 现在包括 11 个型号、7 个系列和 3 种机器人形态的 20 多款 EAI 设备。
  1. 一款全新的 FF EAI 教育技能产品——“物理 AI 星火计划课程”。
  1. Nova 强化学习开发者计划。我们还开放了开发者社区的注册。

我们的 EAI 大脑和开发者平台核心本周也取得了两项突破。

关于 EAI 大脑,全新的 Futurist 现在完全支持 SONIC。这为在更先进的机器人平台上进行开发和应用开辟了更多空间。这正是我们将内部开发与开放协作相结合的方法开始创造更多价值的方式。

在开发者平台方面,我们通过 GitHub 和 Hugging Face 将基于 FF Master 的 NVIDIA SONIC 数据、模型和部署解决方案完全开源。这对开发者意味着什么?您现在拥有从开源研究和测试算法到部署机器人和构建解决方案的完整路径。这条路径也向全球的大学、研究机构和行业合作伙伴开放。

过去几天,我们收到了一些股东关于 FFR 收购 FFAI 机器人业务及其独立公开上市的疑问。请允许我花一点时间澄清几点并解释其含义。让机器人业务拥有独立的运营、融资和公开上市,远不止是在 FFAI 内部转移资产。这从根本上重塑了 FFR 并释放了其价值。我们将此视为业务价值重大突破的起点,也是资本市场价值更快释放的开始。让我从四个方面来解释这一点。

一是更清晰的战略聚焦。我们将集中资源交付我们的 “四核全栈 AI” 机器人战略。我们投资的每一美元、做出的每一个决策以及每一轮融资都将服务于这一目标。这种聚焦将帮助我们精进业务、深化专业知识、扩大规模并增强实力。

二是更清晰的估值基础。作为一家纯机器人业务的独立上市公司,FFR 可以直接与其行业同行进行估值对比。其估值将不再受影响 FFAI 的其他因素制约。结合持续交付且贡献毛利为正的表现,这为 FFR 释放价值提供了巨大空间。

我们还将拥有更透明的业务成果和更清晰的财务报表。您将能够看到每一轮融资如何转化为业务表现。这种透明度有助于吸引战略投资者和长期资本。交易完成后,FFR 将几乎无债务。其资产负债表、利润表和现金流量表将更加清晰,使公司价值更易于观察。

第四个方面是更低的资金需求和融资成本。FFR 拥有七大独特优势,包括我们的 “四核全栈 AI” EAI 技术和轻资产运营模式。基于这些优势,我们目标是在 2028 年第三季度前实现经营性现金流为正。在此之前,我们预计总融资需求不超过 1.5 亿美元。

对于 FFAI 而言,一旦交易完成,我们将仍然是 FFR 的控股大股东,并继续分享其未来潜在的价值增长。作为一家遵循伯克希尔模式的物理 AI 投资公司,FFAI 将很快分享更多的业务更新。我们希望回报股东们一直以来的支持。

多年来,我们收到过鼓励,面临过嘲笑,也遭受过严厉的批评,但我们很少觉得有必要解释自己。我们打造企业的热情依然存在。它源于与志同道合者并肩工作,共同推动行业变革。失败本身并不能阻止我们。阻止我们的是失去再次尝试的信念。“再试一次。” 这是给我自己的信息,也是给每一位坚持前行的创业者的信息。感谢你们成为这段旅程的一部分。下周见。”

前瞻性陈述

可能影响实际结果或成果的重要因素包括但不限于:公司持续经营以及改善流动性和财务状况的能力;公司支付当前缺乏能力支付的未偿债务的能力;是否有足够的股本满足当前义务并执行战略;可转换债务投资者为公司提供资金的意愿;对公司机器人产品的需求;机器人行业的竞争,其中包括拥有更丰富经验、资金和品牌知名度的公司;公司建立服务于 B2C 消费市场和 B2B 机构教育市场的 EAI 教育生态系统的能力;教师和学生对公司教育市场机器人产品的接受度;公司将机器人产品扩展到其他市场的能力;公司大部分机器人产品依赖单一 OEM 厂商;公司所有机器人产品依赖中国 OEM 厂商;联邦政府禁止进口中国机器人产品的可能性;公司使计划中的机器人产品符合所有适用美国法规和条例的能力;机器人 OEM 厂商及时向公司供应机器人的能力;进口产品(特别是来自中国的产品)的关税不确定性;公司与 FF EAI Robotics Ecosystem Inc. (FFR) 完成出售机器人业务交易的能力;汽车经销商对机器人产品的需求;公司使 FX 车辆获得销售认证的能力;公司获得执行 FX 战略所需大量资金的能力;公司获得涵盖其汉福德设施全部区域的占用证书的能力;公司补救财务报告内部控制重大缺陷以及与重述以前发布的合并财务报表相关的风险;公司有限的运营历史及面临的重大增长障碍;公司巨额亏损的历史及预期持续亏损;公司薪酬支出削减计划的成功;公司执行开发和营销车辆计划的能力及这些开发计划的时间安排;公司执行进入 Robotaxi 和 Cybercab 行业计划的能力;公司对车辆市场规模及将车辆推向市场成本的估计;市场对公司车辆的接受速度和程度;公司覆盖未来保修索赔的能力;其他竞争对手制造商的成功;公司车辆的性能和安全性;涉及公司的当前和潜在诉讼;公司从其他地方描述的各项融资中获得资金、满足先决条件并完成交易的能力;未来融资努力的结果,任何失败都可能导致公司寻求破产法保护;公司的债务状况;公司使用 “按市场发行”(at-the-market)计划的能力;保险覆盖范围;影响公司产品需求的总体经济和市场状况;反向股票分割的潜在负面影响;潜在的成本、员工人数和薪资削减行动可能不足或无法达到预期结果;公司控制范围之外的情况,如自然灾害、气候变化、健康流行病和大流行病、恐怖袭击和民众骚乱;与中国运营相关的风险;公司针对特别委员会调查结果采取的补救措施的成功;公司对供应商和合同制造商的依赖;公司开发和保护其技术的能力;公司防范网络安全风险的能力;以及公司吸引和留住员工的能力、现有法律诉讼的任何不利发展或新法律诉讼的发起;公司股价的波动性;公司维持股价高于 1.00 美元的能力;以及公司维持符合纳斯达克持续上市规定的能力。您应仔细考虑上述因素以及公司在截至 2026 年 6 月 30 日的季度 Form 10-Q(于 2026 年 8 月 13 日向 SEC 提交)、截至 2026 年 3 月 31 日的季度 Form 10-Q(于 2026 年 5 月 14 日向 SEC 提交)以及于 2026 年 3 月 31 日向 SEC 提交的 Form 10-K 中的 “风险因素” 部分描述的其他风险和不确定性,以及公司不时向 SEC 提交的其他文件。

在 businesswire.com 查看源版本:https://www.businesswire.com/news/home/20261018403182/en/

投资者(英文):ir@ff.com

投资者(中文):cn-ir@faradayfuture.com

媒体联系:john.schilling@ff.com

来源:法拉第未来智能电动车有限公司

关键术语

强化学习技术

一种通过试错进行学习的人工智能类型,它从行动中获得反馈,以倾向于产生更好结果的选择。可以将其想象成销售人员通过尝试不同的方法并保留有效的方法来学习哪些推销手段能促成交易。对于投资者而言,强化学习之所以重要,是因为它可以驱动更智能的交易系统、优化业务运营或改进产品——从而可能提高效率和利润,同时也引入了模型和执行风险。

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