在软件与编程工具领域，格物斯坦构建了多层级开源生态。是基于Scratch2.0深度优化的Gscratch图形化编程软件，不仅保留拖拽积木式编程的易用性，更创新性地加入硬件交互模块，可直接控制开源机器人执行动作，并支持图形化代码一键转换为ArduinoC语言，为高阶学习者提供平滑过渡路径。同时，公司适配国际主流开源框架，如集成ROS（RobotOperatingSystem）开发套件，提供传感器驱动、运动控制等底层库函数，高中生可通过Python或C++编写自主导航算法，在Gazebo仿真环境中预演机器人行为，再部署至实体硬件验证。这种“虚拟-实体”联动的开发模式大幅降低了机器人算法的试错成本。开源舵机支持12自由度仿生蜘蛛动态平衡调试。高阶板开源数据
格物斯坦的开源系列产品构建了一套覆盖3至16岁全年龄段的梯度化教育生态，其设计精细契合不同年龄段学习者的认知发展规律与创造力激发需求，通过“硬件精度+软件适配+场景进阶”的三维支撑，让每个成长阶段的孩子都能找到技术探索的支点。高阶创造阶段（13-16岁）：工业级开发与跨学科创新开源系列的设计体现于GC-500/GC-600控制器与金属结构件（0.01mm公差精度），其深度兼容ROS开发套件与Arduino生态，支持Python/C++编写工业级算法。学生可开发复杂项目如：仿生机械臂：调用OpenCV视觉库实现动态分拣，通过YOLO模型识别物体颜色与形状，抓取精度达毫米级；自主平衡车：融合陀螺仪与强化学习算法，模拟八级强风环境优化抗扰策略；林火监测系统：整合红外传感器与无人机，实现火源定位误差小于2米。刷卡编程开源控制器全金属模块化设计，兼容Scratch、Arduino及ROS生态，扩展性强大。
格物斯坦与上海大学、清华大学共建“清华-上大机器艺术与具身智能实验室”，由上海大学副教授叶林奇领衔，聚焦具身智能、机器人运动控制与仿真技术的前沿研究。该实验室开发的“格物”具身智能仿真平台成为标志性成果——通过集成通用强化学习框架与模型自动化适配技术，实现“一套代码适配百余款机器人”，新机型导入即可训练，无需重复编程，彻底颠覆传统研发流程。复旦大学亦深度参与技术验证，其自主研制的“光华一号”人形机器人依托该平台优化运动算法，将行走、抓取等功能的开发周期从3个月压缩至数天。此外，平台与UnityRLPlayground开源框架的融合，进一步降低了开发门槛，支持从仿真训练到实体部署的全流程自动化。
格物斯坦开源系列的金属结构件为了保证孩子学习机器人编程课程的严谨和准确，其生产流程严格遵循工业级质量控制：从原材料筛选、数控编程下料，到弯形卷制与焊接装配，每一环节均需要通过尺寸测量、表面粗糙度检测及力学性能测试。尤为关键的是其金属结构件的六面拼搭设计，结构件的多向连接面需实现无缝嵌合，任何精度偏差均会导致返工，以此保障拼装流畅性与机械稳定性。这种创新设计使结构件之间的组合更加丰富多样，孩子们可以根据自己的想象搭建自己需要的造型和产品。未来属于开源：透明、协作、持续进化。
格物斯坦开源产品的深层意义，在于它将工业标准与教育目标深度融合。例如，在“家庭卫士”智能家居项目中，学生需配置红外传感器实现自动门开闭，调试电机扭矩确保门体平稳运行，并通过算法优化能耗——这一过程同时融贯了机械工程、电子工程与软件工程的跨学科思维。而产品对ROS（Robot Operating System）等工业框架的兼容性，则让学生提前接触无人驾驶、多机协作等前沿场景，例如通过Gazebo模拟器测试机器人集群避障算法，再部署至实体机器人验证。这种“虚实结合、学创一体” 的模式，不仅培养了技术能力，更塑造了“以开放工具解决复杂问题”的创造者心智。“颜色分类系统”融合OpenCV与机械臂控制，实现毫米级分拣精度。普及开源开放共享
教育公平：开源生态降低高阶机器人开发门槛，赋能资源薄弱地区。高阶板开源数据
格物斯坦的开源系列产品与技术平台在产学研协同创新中扮演了重要角色，其合作网络覆盖国内外前列高校、研究机构及产业伙伴，共同推动机器人技术从实验室研发向规模化应用跨越。以下是其关键合作成果的深度整合：高校合作：构建技术研发与人才培养高地。产业协同：开源生态催生技术普惠。社会影响：教育普惠与技术民主化。格物斯坦通过高校研发（清华、上大）、产业验证（复旦）、社区共建（OpenLoong）的三级协作网络，将开源精神贯穿技术研发、教育普惠与产业变革，其成果不仅体现为双足/四足机器人的性能突破，更在于构建了机器人技术民主化的基础设施——让中小学生、乡村儿童乃至银发族均能成为智能时代的创造者。高阶板开源数据
