格物斯坦的开源产品体系是其教育生态中的亮点，充分体现了“产学研赛一体化”的品牌理念。这些产品不仅覆盖了从基础结构件到高级编程框架的全链条技术，更深度融合了STEM教育目标，为青少年创客提供了可自由探索与创新的开放平台。在硬件层面，格物斯坦的金属开源机器人系列是其标志性产品。采用铝合金材料打造的全金属构件支持快速拆装，具备工业级精度与耐用性，例如“铁达摩金属开源机器人”兼容乐高式积木体系，同时支持舵机、传感器等模块的自由扩展，允许学生从简单的机械组装进阶至复杂的仿生机器人开发。其开源仿生平台（如仿生蛇、仿生犬）则进一步融入生物力学与空间自由度设计，结合3D打印部件，学生可通过调整关节参数模拟生物运动步态，在硬件层面实践跨学科知识整合。在线编程社区支持作品分享，激发跨地域协作创新。围绕stem教育的开源系列课程
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。适合成人学习的开源结构件开源软件让全球开发者协作创新，打破技术垄断。
格物斯坦开源系列的传感器与执行器拥有多模态感知：集成超声测距、巡线传感器、红外遥控模块，部分型号配备表情面板实现人机交互。高精度舵机：扭矩范围0.15-20kg·cm，支持位置反馈与动态调参，满足仿生机器人关节精细控制需求。扩展接口：提供I²C、UART、GPIO等接口，兼容第三方传感器（如温湿度、光敏）及执行器（如气动机械爪）。格物斯坦金属开源机器人系列以工业级精度硬件（0.01mm公差）+全栈式编程生态（图形化至ROS）为主，覆盖从K12工程启蒙到高校科研的全链条需求。其技术参数强调扩展性与兼容性，教学场景则深度融合跨学科问题解决与真实社会议题，真正践行“让创造没有围墙”的开源精神。
开源课程中高龄段（13-16岁） 则进阶至 开源金属十合一课程 与 Arduino金属开源机器人课程。前者分初、中、高三级（共36课时），聚焦工程系统设计：学生以Arduino开发板为主控，学习C/C++语法与数据结构，通过曲柄连杆机构、蜗杆传动等机械原理，完成“颜色分类系统”“柔性制造流水线”等工业级原型开发，并掌握万用表、示波器等工具的使用。后者则深入仿生学与人工智能领域——例如设计“仿生蜘蛛”时需协调12自由度舵机运动，调用陀螺仪数据实现动态平衡；而“人形机器人”项目结合OpenCV视觉库与YOLO目标检测算法，实现物体抓取的毫米级精度控制。IRM大赛开源林火监测无人机方案，红外定位误差<2米。
格物斯坦机械手臂的**价值在于打通“学习-创造-应用”闭环：教学场景：在K12阶段，学生通过搭建机械臂模型学习齿轮传动、杠杆原理等工程知识；高中生则开发“智能分拣系统”，结合OpenCV识别不同颜色与形状的物体。在高校科研中，上海大学与清华大学联合实验室利用该平台研究具身智能算法，例如优化双足机器人Tinker的关节控制策略。竞赛与社会议题：机械手臂成为解决真实问题的工具。如山区学生设计“智能浇花系统”，通过土壤湿度传感器触发机械臂灌溉指令；IRM大赛获奖项目“林火监测无人机”则整合红外传感器与机械臂，实现火源定位误差小于2米。产业赋能：平台的开源特性降低企业研发成本。传统需500万元投入的机械臂原型开发，现可单人5天内完成；优必选、宇树科技等企业基于其硬件架构开发出教育与工业场景产品，例如9.9万元级家用服务机器人已投入养老医疗领域。开源颜色分类系统融合YOLO模型，实现毫米级分拣精度。适合成人学习的开源结构件
社区创客空间标配格物斯坦开源套件，鼓励民间创新。围绕stem教育的开源系列课程
格物斯坦开源系列中高龄段（13-16岁） 则进阶至 开源金属十合一课程 与 Arduino金属开源机器人课程。前者分初、中、高三级（共36课时），聚焦工程系统设计：学生以Arduino开发板为主控，学习C/C++语法与数据结构，通过曲柄连杆机构、蜗杆传动等机械原理，完成“颜色分类系统”“柔性制造流水线”等工业级原型开发，并掌握万用表、示波器等工具的使用。后者则深入仿生学与人工智能领域——例如设计“仿生蜘蛛”时需协调12自由度舵机运动，调用陀螺仪数据实现动态平衡；而“人形机器人”项目结合OpenCV视觉库与YOLO目标检测算法，实现物体抓取的毫米级精度控制。围绕stem教育的开源系列课程
