创客实验室是开放、创新、协作、共享的创客孵化平台，也是教育部的创新创业实训实验室 。格物斯坦G-Maker创客实验室让创新没有围墙。格物斯坦为全国中小学校提供 STEM 教育一站式解决方案——【极镁客】创客实验室，包含课程体系、教学教具、空间设计、师资培训以及赛事活动等全体系内容。方案根据不同学段学生的知识经验和认知发展特点，开发基于问题... 【查看详情】

近年来，“做创客教育，培养创新意识”一直被国家和社会所提倡，围绕“素质教育”为中心提出的STEAM教育、创客教育等教育模式层出不穷，各学校及培训机构也都积极响应，为打造创客实验室寻求方案。上海格物斯坦机器人有限公司作为10多年的创客机器人教育品牌，一站式为学校及培训机构搭建中小学创客实验室、少儿机器人编程课程、机器人研发、赛事、师资培训等... 【查看详情】

积木的历史可追溯至古代中国，早期作为建筑木材的雏形；18世纪欧洲将其发展为教育工具，德国教育家福禄贝尔于1837年设计出系统化积木“恩物”，用于幼儿园教育中帮助儿童认知自然与几何关系。现代积木则呈现多元化发展：材质上，布质和软胶积木（如硅胶）适合婴儿啃咬和安全抓握；木质积木强调质感与稳定性；塑料积木（如乐高）则拓展了拼插精度和可玩性910... 【查看详情】

Exscientia公司的CEO安德鲁·霍普金斯教授（ProfAndrewHopkins）称这是制药史中具有划时代意义的里程碑事件。他在接受BBC的采访报道中说到，“一直以来，我们都是利用人工智能AI来对患者进行诊察或数据分析，但是这次是直接使用AI来开发新药。”Exscienti公司自创AI人工智能技术在庞大的参数数据库中检查，通过算法... 【查看详情】

图形化编程工具（软件层面）拖拽式积木块：使用如 Scratch、Blockly 等平台，将代码指令转化为彩色积木块。用户通过拖拽组合“事件”“循环”“条件判断”等积木，形成程序逻辑，无需记忆语法。示例：在 Scratch 中，用“当绿旗被点击”+“移动10步”+“如果碰到边缘就反弹”等积木块，即可制作互动动画。物理积木机器人（硬件层面）可... 【查看详情】

格物斯坦积木的分龄编程工具链，将计算机科学的概念降维至儿童认知水平：3-4岁的点读笔编程，通过“触碰积木→机器人响应”的即时反馈，建立事件驱动（Event-Driven） 的因果逻辑；5-6岁的刷卡编程（如魔卡精灵系统），让孩子排列“前进→右转→亮灯”的指令序列，理解顺序执行的不可逆性，调试卡片顺序的过程即调试思维（Debugging） ... 【查看详情】

格物斯坦的积木编程教育对幼儿编程思维的启蒙，本质上是将抽象的计算机逻辑层层解构为儿童可触摸、可交互的物理操作，在“具身认知”的体验中完成从动作思维到符号思维的跨越。其具体实现路径，既体现在分龄设计的硬件工具上，更渗透于情境化的任务闭环中。对于3-4岁幼儿，编程思维的种子是通过点读笔与大颗粒积木的互动埋下的。当孩子用点读笔触碰积木上的指令区... 【查看详情】

选择合适的编程机构就在于家长如何去分辨了，独到眼光很关键，市场上林林总总的少儿编程机构有很多，专研完全不同的编程课程就会对孩子们产生截然不同的学习效果。所谓东边日出西边雨，几家欢乐几家愁。一句别让孩子输在起跑线上，让众多青少年们为之担忧并疯狂，家长们也纷纷上演趁热打铁陪子女一起学新知识的“戏码”，大家把目标锁定在了少儿编程上，因为全国各地... 【查看详情】

现如今，人人都在谈论少儿编程教育、机器人教育、“互联网+”教育、“人工智能+”教育，那么，如何普及中小学人工智能机器人教育呢？在此格物斯坦机器人来跟大家聊聊这个话题。互联网时代，人工智能技术的发展，对中国的经济发展、社会进步至关重要。人工智能是新一轮的技术变革和产业转型的重要推动力。加快人工智能的发展是中国是否能够抓住机遇的战略问题，中国... 【查看详情】

格物斯坦致力于让技术+教育深度融合。工业级机械臂复刻汽车焊接流程、无人机集群实现救灾编队演练——格物斯坦将智能制造、智慧城市的真实场景浓缩为教学模块，让抽象算法“可触摸、可验证”。国产化技术适配课程兼容华为昇腾芯片、百度飞桨框架，在数据处理、模型压缩等环节融入信创生态实践，培养自主可控技术意识。我们不只教孩子使用AI工具，更教会他们像AI... 【查看详情】

一个具有创意的创客实验室是校园开展创客教育的开始，教育的目的是为社会培养合格的人才，创客教育的目的为社会培养有创新能力的人才，才能使中国走在科技发展和进步的前列。创客教室依托科学、技术、工程、数学教育理论而生，基于技术教育而建，再配上全新的创客课程内容，不一样的教学模式及体系，是对传统教育的充分有力补充，其中，以技术领域的素养培养为目的，... 【查看详情】

在医学上，未经检查的人工智能可能会制造出自我实现的预言，证实我们之前的偏见，尤其是在面对复杂的权衡和高度不确定性的情况时。例如，如果较穷的患者在一些移植或接受晚期疾病化疗后病情恶化，机器学习算法可能会得出结论，认为这些患者不太可能从进一步从中获益——并建议不要这样做。如果人工智能的实施对某些群体产生了不成比例的影响，即便是表面上是公平... 【查看详情】