在軟件與編程工具領域，格物斯坦構建了多層級開源生態。是基于Scratch 2.0深度優化的Gscratch圖形化編程軟件，不僅保留拖拽積木式編程的易用性，更創新性地加入硬件交互模塊，可直接控制開源機器人執行動作，并支持圖形化代碼一鍵轉換為Arduino C語言，為高階學習者提供平滑過渡路徑。同時，公司適配國際主流開源框架，如集成ROS（Robot Operating System）開發套件，提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數，高中生可通過Python或C++編寫自主導航算法，在Gazebo仿真環境中預演機器人行為，再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯動的開發模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。開源課程鼓勵解決真實問題，如山區學生開發土壤濕度觸發的灌溉機器人。認識開源系列

開源課程的優勢在于 “產學研賽一體化”生態：工具鏈貫通：從圖形化編程（GScratch）到工業級開發（ROS/Arduino），學生可在“格物”仿真平臺預演算法（如抗強風機械臂運動策略），再部署至實體硬件驗證，壓縮研發周期；場景化創新：課程嵌入真實社會議題，如山區學生開發“智能澆花系統”，通過土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令，或參與IRM國際機器人創客大賽，設計火源定位誤差小于2米的林火監測無人機；開源社區協作：OpenLoong平臺共享3D模型與代碼庫（如“全自動象棋機器人”方案），學生可復用成熟模塊聚焦功能優化，而企業如優必選、宇樹科技亦基于其硬件架構二次開發，將傳統需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成。發展開源系統中學生開發仿生蜘蛛，協調12自由度舵機運動并優化動態平衡算法。

格物斯坦開源金屬結構件的工藝優勢則體現為三方面：教育適配性：快速拆裝結構結合色彩鮮明的表面氧化涂層，使低齡學生可徒手完成復雜機器人搭建（如仿生蛇、三輪全向輪小車），無需專業工具即能實踐機械傳動原理；工業級耐用與擴展：鋁合金材質抗沖擊性強，支持反復拆裝而不變形，同時預留標準化接口（如IC、UART），兼容舵機、溫濕度傳感器等300余種電子模塊，學生可自由設計“智能澆花系統”或“腦電波控制積木車”等跨學科項目；開源生態整合：結構件與Scratch/Arduino編程平臺深度兼容，例如主控板GMega基于ATmega2560芯片開發，支持圖形化積木編程一鍵轉譯C代碼，學生從機械搭建到算法部署形成完整創造閉環。

格物斯坦的開源系列產品與技術平臺在產學研協同創新中扮演了重要角色，其合作網絡覆蓋國內外前列高校、研究機構及產業伙伴，共同推動機器人技術從實驗室研發向規模化應用跨越。以下是其關鍵合作成果的深度整合：高校合作：構建技術研發與人才培養高地。產業協同：開源生態催生技術普惠。社會影響：教育普惠與技術民主化。格物斯坦通過高校研發（清華、上大）、產業驗證（復旦）、社區共建（OpenLoong）的三級協作網絡，將開源精神貫穿技術研發、教育普惠與產業變革，其成果不僅體現為雙足/四足機器人的性能突破，更在于構建了機器人技術民主化的基礎設施一一讓中小學生、鄉村兒童乃至銀發族均能成為智能時代的創造者。創造無圍墻”一一開源精神讓每個孩子成為未來智能社會的構建者。

格物斯坦開源產品的控制系統與編程控制器：GC-500系列：支持多套編程軟件（如GScratch、GLP），具備高速處理能力，可同時驅動多個舵機與傳感器模塊。GC-600系列：集成藍牙4.0模塊，兼容手機App遙控（如“你畫我跑”、語音控制）及圖形化編程。編程兼容性：圖形化編程軟件（GSP/GLP）支持拖拽積木指令塊，一鍵轉換為Arduino C語言，無縫銜接高階開發。適配ROS（Robot Operating System）開發套件，提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數，支持Python/C++編寫導航算法。OpenLoong社區共享3D模型與代碼庫，避免“重復造輪子”。發展開源系統

GScratch軟件繼承Scratch特性，新增硬件交互模塊，支持Arduino語言轉化。認識開源系列

格物斯坦的物理量傳感器以動態感知為重點，包括：力學感知模塊：如荷重傳感器、應變加速度傳感器，可測量0.1-50kg范圍內的壓力變化，精度達滿量程±0.05%，用于機械臂抓取力控制或摩天輪承重實驗；空間定位單元：超聲測距傳感器、巡線傳感器，構成機器人避障與路徑規劃的基礎；運動狀態器件：陀螺儀與加速度計融合模塊，支撐仿生機器人的動態平衡控制。環境量傳感器則聚焦跨學科場景融合：光敏傳感器基于光導效應，支持環境光強分級（如0-1000lux分檔），應用于智能燈控系統與植物生長監測；溫濕度復合傳感器采用陶瓷濕敏電容與擴散硅技術，溫度范圍-30℃~70℃，濕度檢測精度±3%，用于農業溫室自動調控項目；氣敏組件如MQN型氣敏電阻，可檢測CO、甲烷等氣體濃度，結合TiO氧濃度傳感器，成為環保監測機器人的重點。生物信號傳感器體現技術普惠：腦電波模塊通過專注力閾值觸發指令，將α波強度轉化為機器人速度參數，應用于特殊兒童康復訓練；表情面板集成LED陣列與觸摸感應，支持情緒化人機交互。認識開源系列