格物斯坦開源系列的機械手臂的軟件生態覆蓋從圖形化編程到工業級開發的完整路徑：低門檻開發：通過GScratch軟件（基于Scratch 2.0優化）拖拽“舵機角度”“視覺識別”等積木塊，學生可快速實現基礎動作控制；軟件支持一鍵將圖形代碼轉譯為Arduino C語言，降低高階開發的學習曲線。高階智能融合：結合ROS框架，機械手臂可運行多模態AI任務。例如集成YOLO目標檢測模型實現動態分揀（如物流包裹分類），或通過強化學習算法優化抓取路徑，在工業分揀場景中達到毫米級操作精度。仿真與現實協同：依托“格物”具身智能仿真平臺，學生可先在虛擬環境中預演機械臂運動策略（如抗擾控制、負載優化），再部署至實體硬件驗證。例如在模擬八級強風環境中測試動態平衡，或驗證50公斤負重下的結構穩定性，大幅壓縮研發周期。GC-500控制器開源設計，兼容ROS生態調用運動控制API。發展開源

格物斯坦將創客教育定義為“真實問題的工程化解決”，其課程設計聚焦跨學科挑戰：在初中階段，學生分組開發“智能家居系統”，需綜合電路搭建（電子積木模塊）、傳感器調試（如光敏模塊分級控制燈光）、編程邏輯（Arduino控制指令），培養硬件整合與算法思維；在IRM國際機器人創客大賽中，青少年團隊利用開源控制器和金屬結構件設計“災區生命探測機器人”，結合超聲定位與機械臂救援模塊，將課堂知識轉化為社會應急方案；特殊教育場景中，腦電波傳感器與機械臂結合，讓自閉癥兒童通過專注力閾值控制機器人運動速度，行為干預有效率達40%，體現技術普惠的創客倫理。發展開源開源系列采用??鋁合金結構件??，工業級0.01mm公差精度，支持反復拆裝不變形。

格物斯坦與上海大學、清華大學共建“清華-上大機器藝術與具身智能實驗室”，由上海大學副教授葉林奇領銜，聚焦具身智能、機器人運動控制與仿真技術的前沿研究。該實驗室開發的“格物”具身智能仿真平臺成為標志性成果——通過集成通用強化學習框架與模型自動化適配技術，實現“一套代碼適配百余款機器人”，新機型導入即可訓練，無需重復編程，徹底顛覆傳統研發流程。復旦大學亦深度參與技術驗證，其自主研制的“光華一號”人形機器人依托該平臺優化運動算法，將行走、抓取等功能的開發周期從3個月壓縮至數天。此外，平臺與UnityRLPlayground開源框架的融合，進一步降低了開發門檻，支持從仿真訓練到實體部署的全流程自動化。

開源課程的優勢在于 “產學研賽一體化”生態：工具鏈貫通：從圖形化編程（GScratch）到工業級開發（ROS/Arduino），學生可在“格物”仿真平臺預演算法（如抗強風機械臂運動策略），再部署至實體硬件驗證，壓縮研發周期；場景化創新：課程嵌入真實社會議題，如山區學生開發“智能澆花系統”，通過土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令，或參與IRM國際機器人創客大賽，設計火源定位誤差小于2米的林火監測無人機；開源社區協作：OpenLoong平臺共享3D模型與代碼庫（如“全自動象棋機器人”方案），學生可復用成熟模塊聚焦功能優化，而企業如優必選、宇樹科技亦基于其硬件架構二次開發，將傳統需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成。IRM大賽開源林火監測無人機方案，紅外定位誤差<2米。

格物斯坦機器人有限公司研發的開源金屬結構件的這些特性共同支撐了格物斯坦“從積木到工業級機器人”的教育愿景——通過這些可以六面拼搭的微米級精度的金屬結構件，青少年既能以比較低門檻的方式探索編程基礎工程（如搭建摩天輪模型學習齒輪變速原理），又能結合格物斯坦自主研發的各種控制器編寫程序進階開發多自由度仿生機器人（如12關節仿生犬），讓孩子們在真實問題的解決中錘煉系統性的工程思維，真正實現“小創客完成大夢想”。示波器監測接口開源化，實時調試硬件運行參數。發展開源

全自動升旗項目開源代碼，用程序演繹科技與人文交融。發展開源

格物斯坦這套開源課程的優勢在于 “產學研賽一體化”生態：工具鏈貫通：從圖形化編程（GScratch）到工業級開發（ROS/Arduino），學生可在“格物”仿真平臺預演算法（如抗強風機械臂運動策略），再部署至實體硬件驗證，壓縮研發周期；場景化創新：課程嵌入真實社會議題，如山區學生開發“智能澆花系統”，通過土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令，或參與IRM國際機器人創客大賽，設計火源定位誤差小于2米的林火監測無人機；開源社區協作：OpenLoong平臺共享3D模型與代碼庫（如“全自動象棋機器人”方案），學生可復用成熟模塊聚焦功能優化，而企業如優必選、宇樹科技亦基于其硬件架構二次開發，將傳統需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成。發展開源