机器人世界模型又往前走了一步。GreenWAM 既能当世界模型，也能直接拿来做控制策略，训练数据覆盖 20 类机器人家族，统一到同一套关节坐标系。评测里，轨迹、深度、三维结构预测这几项都拿得出手，多项机器人基准测试的成绩也不差。适配到真实人形机器人上，比对照策略好；团队还把它蒸馏成单步模型，跑实时控制。
受控实验还试出三条经验。给机器人做专门化，有用。适配初期把动作专家单独拆出来，也有用。策略适配时保留世界模型模式，预测、控制和鲁棒性都能提升。
真机落地的另一头是移动操作（MoMa）。动作空间维度高，耦合又复杂，真实环境里的微调一直难做。arXiv 上有新论文提出分层残差策略学习，靠稀疏的人类指导压低试错成本：人只在关键节点出手，剩下的策略自己补。
资本这边也没闲着。贾跃亭宣布 FFR 与 FFAI 签了最终协议，全股票交易，把 FFAI 的机器人资产及业务并入 FFR，估值约 2 亿美元，预计月底前完成，同时还签了不超过 1000 万美元的 PIPE 融资。公司称截至 9 月底机器人累计销售及出货 817 台。目标定的是 2028 年三季度前经营性现金流为正、五年内进 EAI 机器人综合前三——排名和目标都是公司自己的说法。
三条线摆在一起，技术端在解决泛化和实时控制，应用端在啃真机微调，资本端在赶时间。热闹归热闹。接下来拼的是谁能把演示变成稳定出货。