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Scratch 2.0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Arduino C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（Robot Operating System）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。表情面板动态反馈情绪，增强人机互动沉浸感。认识开源
格物斯坦的开源系列课程是其教育生态中面向10岁以上青少年的高阶实践平台，深度融合工业级硬件与开源软件生态，通过“机械结构+电子电路+算法编程”的三维整合，构建了从基础认知到创新研发的完整路径。该系列课程以金属结构件（0.01毫米公差精度）与开源控制器（如GC-500/GC-600）为载体，结合分层级编程工具链，精细适配不同年龄段学生的认知发展与创新能力需求。格物斯坦通过这套课程体系，将工业级精度（六面铝合金结构件）与教育普惠性（图形化至代码编程的无缝跃迁）深度融合，让青少年在解决农业、环保、医疗等现实问题的过程中，锤炼从机械动力学到AI算法的系统性工程思维，真正践行“创造无围墙”的创客教育本质。认识开源电子积木模块实现电路入门，结合微型机床培养“数字匠人”技能。
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。
格物斯坦的开源系列机械手臂是其教育机器人生态中的高阶**组件，深度融合了工业级硬件精度与开源软件生态，专为13-16岁青少年及高校科研场景设计，旨在通过真实项目实践培养系统性工程思维与创新能力。格物斯坦开源机械手臂不仅是技术训练工具，更是“产学研赛一体化”战略的载体。它以工业级精度硬件（0.01mm结构件）与全栈式软件生态（图形化至ROS）为双核，既让青少年在“造物”中理解机械动力学与AI算法本质，又通过开源社区（如OpenLoong）推动全球开发者协作优化。随着国家“格物”通用具身智能平台的发布，该系列机械手臂将进一步融入多机协作与语言交互生态，成为培养未来机器人工程师的基础设施。 全金属模块化设计，兼容Scratch、Arduino及ROS生态，扩展性强大。
格物斯坦开源系列的传感器通过场景化教学激发创造力：在山区学校“智能浇花系统”中，土壤湿度传感器触发水泵指令，学生需调试阈值平衡节水与植物需求；林火监测无人机项目结合红外传感器与GPS模块，火源定位误差小于2米，获IRM大赛创新奖；脑机协作实验让自闭症儿童通过专注力控制机器人行进速度，行为干预有效率提升40%。格物斯坦以开源传感器生态重构了机器人教育范式——既以工业级精度（如荷重传感器±0.04%非线性）支撑科研级项目开发，又通过积木式编程降低认知负荷，让小学生也能在48小时内完成“声控家居机器人”原型搭建，真正实现创造力的民主化。脑电波传感器+机械臂组合，帮助自闭症儿童通过专注力控制机器人。认识开源
仿生机械臂调用YOLO模型识别物体，抓取精度达工业级标准。认识开源
这些控制器与格物斯坦的 “产学研赛一体化”战略深度融合——GC-500已应用于IRM国际机器人创客大赛，支撑青少年开发出火源定位误差小于2米的“灾区生命探测机器人”；高校团队则依托GC-600的ROS兼容性，在“格物”仿真平台中预演双足机器人抗八级强风的运动策略，再将算法部署至实体硬件验证，大幅压缩研发周期。从幼儿指尖的点读笔到青少年手中的ROS开发板，格物斯坦以一套梯度化、开源化、工业化的控制器体系，让每个年龄段的创造者都能找到技术支点，在真实问题解决中锤炼从逻辑思维到系统工程的素养。认识开源
