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。開源技術降低了創業門檻，讓創新更普惠??。影響開源小車

格物斯坦的開源系列金屬十合一課程是其教育體系中面向10-15歲青少年的高階實踐平臺，深度融合工業級硬件與開源軟件生態，以“機械結構+電子電路+算法編程”的三維整合為重點，構建從基礎工程認知到復雜系統創新的完整學習路徑。該課程分為初、中、高三級（共36課時），以高精度金屬結構件（公差0.01mm） 和Arduino開源硬件為載體，通過項目制學習引導工業級硬件操作與機械結構設計、電子電路與傳感器融合、代碼編程與系統邏輯構建、跨學科項目實踐與工程思維培養。刷卡編程開源課程兼容開源第三方傳感器（指南針、陀螺儀），支持跨學科創新實驗。

物斯坦的開源金屬結構件是其教育編程機器人產品的重要載體，其制造工藝融合了非常精密的工程與自主研發的創新設計，通過很嚴格的微米級精度控制與模塊化擴展能力，為青少年創客提供了兼具工業強度與教育適配性的技術平臺。在工藝層面，格物斯坦采用**度鋁合金作為主體材料，通過超精密加工技術（如數控磨削、激光切割）確保結構件公差精度達0.01毫米（相當于頭發絲的十分之一），為做到適配青少年編程機器人教育學習，開源系列產品金屬結構件這一標準已經遠超普通教育器材。

在軟件與編程工具領域，格物斯坦構建了多層級開源生態。是基于Scratch2.0深度優化的Gscratch圖形化編程軟件，不僅保留拖拽積木式編程的易用性，更創新性地加入硬件交互模塊，可直接控制開源機器人執行動作，并支持圖形化代碼一鍵轉換為ArduinoC語言，為高階學習者提供平滑過渡路徑。同時，公司適配國際主流開源框架，如集成ROS（RobotOperatingSystem）開發套件，提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數，高中生可通過Python或C++編寫自主導航算法，在Gazebo仿真環境中預演機器人行為，再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯動的開發模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。格物斯坦開源藍牙模塊支持多機協作，如群控機器人舞蹈編隊。

格物斯坦的開源系列產品構建了一套覆蓋3至16歲全年齡段的梯度化教育生態，其設計精細契合不同年齡段學習者的認知發展規律與創造力激發需求，通過“硬件精度+軟件適配+場景進階”的三維支撐，讓每個成長階段的孩子都能找到技術探索的支點。高階創造階段（13-16歲）：工業級開發與跨學科創新開源系列的設計體現于GC-500/GC-600控制器與金屬結構件（0.01mm公差精度），其深度兼容ROS開發套件與Arduino生態，支持Python/C++編寫工業級算法。學生可開發復雜項目如：仿生機械臂：調用OpenCV視覺庫實現動態分揀，通過YOLO模型識別物體顏色與形狀，抓取精度達毫米級；自主平衡車：融合陀螺儀與強化學習算法，模擬八級強風環境優化抗擾策略；林火監測系統：整合紅外傳感器與無人機，實現火源定位誤差小于2米。中學生開發仿生蜘蛛，協調12自由度舵機運動并優化動態平衡算法。影響開源小車

高齡段課程深度兼容ROS，調用OpenCV視覺庫開發工業級算法。影響開源小車

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。影響開源小車