格物斯坦GBOT系列初級甲蟲機器人采用基礎履帶式移動平臺，結構緊湊易組裝。通過ATmega328P主板控制電機驅動，學習基礎運動邏輯。該機器人支持Scratch圖形化編程快速入門，或Arduino代碼深入開發，適合機器人結構認知與動作控制教學。而中級的投石車的設計模擬了古代利用杠桿原理拋射石彈的大型人力遠射兵器。采用電機配合減速齒輪組驅動投臂，精確控制拋射力度與角度。使用TT馬達電機實現穩定動力輸出，根據編程內容的編寫調節投射軌跡。OpenLoong社區共享3D模型與代碼庫，避免“重復造輪子”。比較好的開源領域

格物斯坦將創客教育定義為“真實問題的工程化解決”，其課程設計聚焦跨學科挑戰：在初中階段，學生分組開發“智能家居系統”，需綜合電路搭建（電子積木模塊）、傳感器調試（如光敏模塊分級控制燈光）、編程邏輯（Arduino控制指令），培養硬件整合與算法思維；在IRM國際機器人創客大賽中，青少年團隊利用開源控制器和金屬結構件設計“災區生命探測機器人”，結合超聲定位與機械臂救援模塊，將課堂知識轉化為社會應急方案；特殊教育場景中，腦電波傳感器與機械臂結合，讓自閉癥兒童通過專注力閾值控制機器人運動速度，行為干預有效率達40%，體現技術普惠的創客倫理。生態開源自動化工廠??“創造無圍墻”——開源精神點燃每個人的創新力??。

格物斯坦開源系列的機械手臂的軟件生態覆蓋從圖形化編程到工業級開發的完整路徑：低門檻開發：通過GScratch軟件（基于Scratch 2.0優化）拖拽“舵機角度”“視覺識別”等積木塊，學生可快速實現基礎動作控制；軟件支持一鍵將圖形代碼轉譯為Arduino C語言，降低高階開發的學習曲線。高階智能融合：結合ROS框架，機械手臂可運行多模態AI任務。例如集成YOLO目標檢測模型實現動態分揀（如物流包裹分類），或通過強化學習算法優化抓取路徑，在工業分揀場景中達到毫米級操作精度。仿真與現實協同：依托“格物”具身智能仿真平臺，學生可先在虛擬環境中預演機械臂運動策略（如抗擾控制、負載優化），再部署至實體硬件驗證。例如在模擬八級強風環境中測試動態平衡，或驗證50公斤負重下的結構穩定性，大幅壓縮研發周期。

格物斯坦與上海大學、清華大學共建“清華-上大機器藝術與具身智能實驗室”，由上海大學副教授葉林奇領銜，聚焦具身智能、機器人運動控制與仿真技術的前沿研究。該實驗室開發的“格物”具身智能仿真平臺成為標志性成果——通過集成通用強化學習框架與模型自動化適配技術，實現“一套代碼適配百余款機器人”，新機型導入即可訓練，無需重復編程，徹底顛覆傳統研發流程。復旦大學亦深度參與技術驗證，其自主研制的“光華一號”人形機器人依托該平臺優化運動算法，將行走、抓取等功能的開發周期從3個月壓縮至數天。此外，平臺與UnityRLPlayground開源框架的融合，進一步降低了開發門檻，支持從仿真訓練到實體部署的全流程自動化。開放工廠參觀，學生實地體驗智能制造流程。

物斯坦的開源金屬結構件是其教育編程機器人產品的重要載體，其制造工藝融合了非常精密的工程與自主研發的創新設計，通過很嚴格的微米級精度控制與模塊化擴展能力，為青少年創客提供了兼具工業強度與教育適配性的技術平臺。在工藝層面，格物斯坦采用**度鋁合金作為主體材料，通過超精密加工技術（如數控磨削、激光切割）確保結構件公差精度達0.01毫米（相當于頭發絲的十分之一），為做到適配青少年編程機器人教育學習，開源系列產品金屬結構件這一標準已經遠超普通教育器材。GScratch軟件繼承Scratch特性，新增硬件交互模塊，支持Arduino語言轉化。比較好的開源領域

全金屬模塊化設計，兼容Scratch、Arduino及ROS生態，擴展性強大。比較好的開源領域

格物斯坦開源系列的傳感器與執行器擁有多模態感知：集成超聲測距、巡線傳感器、紅外遙控模塊，部分型號配備表情面板實現人機交互。高精度舵機：扭矩范圍0.15-20kg·cm，支持位置反饋與動態調參，滿足仿生機器人關節精細控制需求。擴展接口：提供I2C、UART、GPIO等接口，兼容第三方傳感器（如溫濕度、光敏）及執行器（如氣動機械爪）。格物斯坦金屬開源機器人系列以工業級精度硬件（0.01mm公差）+全棧式編程生態（圖形化至ROS）為主，覆蓋從K12工程啟蒙到高校科研的全鏈條需求。其技術參數強調擴展性與兼容性，教學場景則深度融合跨學科問題解決與真實社會議題，真正踐行“讓創造沒有圍墻”的開源精神。 比較好的開源領域