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。开放工厂参观，学生实地体验智能制造流程。发展开源物联网
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。自主研发的开源编程创客教育“颜色分类系统”融合OpenCV与机械臂控制，实现毫米级分拣精度。
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。
格物斯坦自主研发的这套开源系列课程是其根据中国本土化stem教育生态中面向10岁以上青少年的更高阶实践平台，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，构建了从机械和编程的基础认知到对其创新研发的完整路径。该系列课程以高精度的金属结构件（0.01毫米公差精度）与专门研发的开源控制器（如GC-500/GC-600）为很重要的载体，结合分层级编程工具链，精确适配不同年龄段学生的认知发展与创新能力需求。格物斯坦开源蓝牙模块支持多机协作，如群控机器人舞蹈编队。
开源这些控制器的优势在于教育适配性与技术开放性的统一：认知分层设计：从点读笔的物理交互到ROS的代码开发，形成“无屏→实体卡→图形化→代码化”的渐进路径，匹配儿童思维从具象到抽象的发展规律；软硬件深度协同：以GC-500为例，其内置的GScratch软件基于Scratch 2.0深度优化，新增硬件交互模块脚本，学生拖拽“超声避障”“舵机角度”等积木即可控制机器人行为，同时支持图形代码一键转译为Arduino C语言，实现从趣味编程到工程开发的无缝跃迁；工业级扩展能力：GC-600控制器提供I²C、UART、GPIO等标准接口，可驱动多自由度仿生关节（如12自由度仿生犬），并兼容第三方传感器与执行器，使中学生能开发“林火监测无人机”“脑电波控制机械臂”等复杂项目，将创客想法快速转化为工业级原型；跨平台生态整合：控制器适配格物斯坦的六面拼搭金属结构件（公差精度0.01mm），结合开源社区共享的3D模型与代码库，学生可复用“全自动象棋机器人”等成熟方案，聚焦创新优化而非重复造轮，真正践行“创造无围墙”的理念。仿真平台预演开源机械臂抗强风策略，压缩实体验证周期。自主研发的开源编程创客教育
巡线传感器实现厘米级路径跟踪，适配迷宫导航等复杂场景。发展开源物联网
格物斯坦这套开源课程的优势在于 “产学研赛一体化”生态：工具链贯通：从图形化编程（GScratch）到工业级开发（ROS/Arduino），学生可在“格物”仿真平台预演算法（如抗强风机械臂运动策略），再部署至实体硬件验证，压缩研发周期；场景化创新：课程嵌入真实社会议题，如山区学生开发“智能浇花系统”，通过土壤湿度传感器触发机械臂灌溉指令，或参与IRM国际机器人创客大赛，设计火源定位误差小于2米的林火监测无人机；开源社区协作：OpenLoong平台共享3D模型与代码库（如“全自动象棋机器人”方案），学生可复用成熟模块聚焦功能优化，而企业如优必选、宇树科技亦基于其硬件架构二次开发，将传统需500万元投入的机械臂原型压缩至单人5天完成。发展开源物联网
