法拉第未來創始人兼全球CEO賈躍亭分享每週投資者更新：FFR將於10月26日在納斯達克大廈舉行上市儀式及首個投資者日活動；推出三款全新機器人產品 | FFAI股票新聞

FFAI 預計在機器人業務交易完成後，仍將保留對 FFR 的多數控制權。

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• 10 月 26 日，FFR 將在紐約納斯達克大廈舉行上市儀式及首個投資者日活動，管理團隊將分享更多關於其戰略和業務計劃的信息，更多詳情即將公佈。
• 推出兩款新的 EAI 設備，包括 FF Nova——美國首款售價低於 2,500 美元的入門級 EAI 人形機器人，以及第二款 Nova Mini，一款面向基礎物理 AI 教育的人形機器人，售價 299 美元，配套課程售價 499 美元。
• FF EAI 推出了兩項新的教育和開發者培訓倡議，即 “物理 AI 星火計劃課程” 和 “Nova 強化學習開發者計劃”，同時開放開發者社區註冊，以幫助擴大對其具身 AI 生態系統的參與。

洛杉磯--(BUSINESS WIRE)--法拉第未來智能電動車有限公司（NASDAQ: FFAI）（“法拉第未來”、“FF” 或 “公司”），一家總部位於加州的全球具身 AI（EAI）生態系統公司，今天分享了 FF 創始人兼全球 CEO 賈躍亭的每週業務更新。

法拉第未來創始人兼全球 CEO 賈躍亭分享每週投資者更新：FFR 將於 10 月 26 日在納斯達克大廈舉行上市儀式及首個投資者日活動；推出三款全新機器人產品

“歡迎收看第 77 期週報。本週，讓我們從 FFR 的一些重大新聞開始。10 月 26 日，我們將在紐約納斯達克大廈舉行 FFR 的上市儀式及首個投資者日活動。我們的管理團隊將分享更多關於我們的戰略和業務計劃的信息。我們還將有機會與投資者面對面交流。致我們的股東和合作夥伴，希望你們能加入我們，共同開啓 FFR 的新篇章。活動的正式邀請函將於明天發出！現在，讓我分享一下我們本週的工作進展。

本週，FFR 和 FFAI 聯合推出了三項新產品。

1. 兩款新的 EAI 設備。第一款是 FF Nova——美國首款售價低於 2,500 美元的入門級 EAI 人形機器人。您的揹包式物理 AI 實驗室。Nova 設備售價 2,490 美元，開發者技能包售價 390 美元。第二款是 Nova Mini，我們要面向基礎物理 AI 教育的人形機器人。機器人售價 299 美元，配套課程售價 499 美元。隨着這些新增產品，我們正在構建的 “一腦多形多能” FF EAI 機器人世界 2.0 現在包括 11 個型號、7 個系列和 3 種機器人形態的 20 多款 EAI 設備。

1. 一款全新的 FF EAI 教育技能產品——“物理 AI 星火計劃課程”。

1. Nova 強化學習開發者計劃。我們還開放了開發者社區的註冊。

我們的 EAI 大腦和開發者平台核心本週也取得了兩項突破。

關於 EAI 大腦，全新的 Futurist 現在完全支持 SONIC。這為在更先進的機器人平台上進行開發和應用開闢了更多空間。這正是我們將內部開發與開放協作相結合的方法開始創造更多價值的方式。

在開發者平台方面，我們通過 GitHub 和 Hugging Face 將基於 FF Master 的 NVIDIA SONIC 數據、模型和部署解決方案完全開源。這對開發者意味着什麼？您現在擁有從開源研究和測試算法到部署機器人和構建解決方案的完整路徑。這條路徑也向全球的大學、研究機構和行業合作伙伴開放。

過去幾天，我們收到了一些股東關於 FFR 收購 FFAI 機器人業務及其獨立公開上市的疑問。請允許我花一點時間澄清幾點並解釋其含義。讓機器人業務擁有獨立的運營、融資和公開上市，遠不止是在 FFAI 內部轉移資產。這從根本上重塑了 FFR 並釋放了其價值。我們將此視為業務價值重大突破的起點，也是資本市場價值更快釋放的開始。讓我從四個方面來解釋這一點。

一是更清晰的戰略聚焦。我們將集中資源交付我們的 “四核全棧 AI” 機器人戰略。我們投資的每一美元、做出的每一個決策以及每一輪融資都將服務於這一目標。這種聚焦將幫助我們精進業務、深化專業知識、擴大規模並增強實力。

二是更清晰的估值基礎。作為一家純機器人業務的獨立上市公司，FFR 可以直接與其行業同行進行估值對比。其估值將不再受影響 FFAI 的其他因素制約。結合持續交付且貢獻毛利為正的表現，這為 FFR 釋放價值提供了巨大空間。

我們還將擁有更透明的業務成果和更清晰的財務報表。您將能夠看到每一輪融資如何轉化為業務表現。這種透明度有助於吸引戰略投資者和長期資本。交易完成後，FFR 將幾乎無債務。其資產負債表、利潤表和現金流量表將更加清晰，使公司價值更易於觀察。

第四個方面是更低的資金需求和融資成本。FFR 擁有七大獨特優勢，包括我們的 “四核全棧 AI” EAI 技術和輕資產運營模式。基於這些優勢，我們目標是在 2028 年第三季度前實現經營性現金流為正。在此之前，我們預計總融資需求不超過 1.5 億美元。

對於 FFAI 而言，一旦交易完成，我們將仍然是 FFR 的控股大股東，並繼續分享其未來潛在的價值增長。作為一家遵循伯克希爾模式的物理 AI 投資公司，FFAI 將很快分享更多的業務更新。我們希望回報股東們一直以來的支持。

多年來，我們收到過鼓勵，面臨過嘲笑，也遭受過嚴厲的批評，但我們很少覺得有必要解釋自己。我們打造企業的熱情依然存在。它源於與志同道合者並肩工作，共同推動行業變革。失敗本身並不能阻止我們。阻止我們的是失去再次嘗試的信念。“再試一次。” 這是給我自己的信息，也是給每一位堅持前行的創業者的信息。感謝你們成為這段旅程的一部分。下週見。”

前瞻性陳述

可能影響實際結果或成果的重要因素包括但不限於：公司持續經營以及改善流動性和財務狀況的能力；公司支付當前缺乏能力支付的未償債務的能力；是否有足夠的股本滿足當前義務並執行戰略；可轉換債務投資者為公司提供資金的意願；對公司機器人產品的需求；機器人行業的競爭，其中包括擁有更豐富經驗、資金和品牌知名度的公司；公司建立服務於 B2C 消費市場和 B2B 機構教育市場的 EAI 教育生態系統的能力；教師和學生對公司教育市場機器人產品的接受度；公司將機器人產品擴展到其他市場的能力；公司大部分機器人產品依賴單一 OEM 廠商；公司所有機器人產品依賴中國 OEM 廠商；聯邦政府禁止進口中國機器人產品的可能性；公司使計劃中的機器人產品符合所有適用美國法規和條例的能力；機器人 OEM 廠商及時向公司供應機器人的能力；進口產品（特別是來自中國的產品）的關税不確定性；公司與 FF EAI Robotics Ecosystem Inc. (FFR) 完成出售機器人業務交易的能力；汽車經銷商對機器人產品的需求；公司使 FX 車輛獲得銷售認證的能力；公司獲得執行 FX 戰略所需大量資金的能力；公司獲得涵蓋其漢福德設施全部區域的佔用證書的能力；公司補救財務報告內部控制重大缺陷以及與重述以前發佈的合併財務報表相關的風險；公司有限的運營歷史及面臨的重大增長障礙；公司鉅額虧損的歷史及預期持續虧損；公司薪酬支出削減計劃的成功；公司執行開發和營銷車輛計劃的能力及這些開發計劃的時間安排；公司執行進入 Robotaxi 和 Cybercab 行業計劃的能力；公司對車輛市場規模及將車輛推向市場成本的估計；市場對公司車輛的接受速度和程度；公司覆蓋未來保修索賠的能力；其他競爭對手製造商的成功；公司車輛的性能和安全性；涉及公司的當前和潛在訴訟；公司從其他地方描述的各項融資中獲得資金、滿足先決條件並完成交易的能力；未來融資努力的結果，任何失敗都可能導致公司尋求破產法保護；公司的債務狀況；公司使用 “按市場發行”（at-the-market）計劃的能力；保險覆蓋範圍；影響公司產品需求的總體經濟和市場狀況；反向股票分割的潛在負面影響；潛在的成本、員工人數和薪資削減行動可能不足或無法達到預期結果；公司控制範圍之外的情況，如自然災害、氣候變化、健康流行病和大流行病、恐怖襲擊和民眾騷亂；與中國運營相關的風險；公司針對特別委員會調查結果採取的補救措施的成功；公司對供應商和合同製造商的依賴；公司開發和保護其技術的能力；公司防範網絡安全風險的能力；以及公司吸引和留住員工的能力、現有法律訴訟的任何不利發展或新法律訴訟的發起；公司股價的波動性；公司維持股價高於 1.00 美元的能力；以及公司維持符合納斯達克持續上市規定的能力。您應仔細考慮上述因素以及公司在截至 2026 年 6 月 30 日的季度 Form 10-Q（於 2026 年 8 月 13 日向 SEC 提交）、截至 2026 年 3 月 31 日的季度 Form 10-Q（於 2026 年 5 月 14 日向 SEC 提交）以及於 2026 年 3 月 31 日向 SEC 提交的 Form 10-K 中的 “風險因素” 部分描述的其他風險和不確定性，以及公司不時向 SEC 提交的其他文件。

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

投資者（英文）：ir@ff.com

投資者（中文）：cn-ir@faradayfuture.com

媒體聯繫：john.schilling@ff.com

來源：法拉第未來智能電動車有限公司

關鍵術語

強化學習技術

一種通過試錯進行學習的人工智能類型，它從行動中獲得反饋，以傾向於產生更好結果的選擇。可以將其想象成銷售人員通過嘗試不同的方法並保留有效的方法來學習哪些推銷手段能促成交易。對於投資者而言，強化學習之所以重要，是因為它可以驅動更智能的交易系統、優化業務運營或改進產品——從而可能提高效率和利潤，同時也引入了模型和執行風險。