AI開源圖形化編程

開源系列產品的跨學科整合：結合3D打印課程，定制非標結構件（如輕量化仿生腿），優化機器人動態性能；“腦電波控制積木車”實驗將專注力轉化為前進指令，應用于特殊教育場景。高等教育與科研仿生機器人開發：高校團隊基于“格物”仿真平臺預演雙足機器人Tinker的運動策略，再部署至實體硬件驗證抗風壓能力（模擬八級強風）；通過調整關節參數（如腿長、偏轉角度），探索四足機器人Go2的極限負重（50公斤）與跳躍穩定性。人工智能融合：基于ROS開發“多機協作流水線”，實現機器人群體任務分配與避障算法；集成YOLO目標檢測模型，賦予機械臂動態抓取能力（如分揀快遞包裹）。全金屬模塊化設計，兼容Scratch、Arduino及ROS生態，擴展性強大。AI開源圖形化編程

格物斯坦的開源戰略延伸至教育公平與特殊群體賦能。其向山區學校捐贈金屬開源套件，通過遠程雙師課堂指導鄉村學生搭建“智能澆花系統”，利用土壤濕度傳感器觸發灌溉指令，縮小城鄉科技教育差距；腦機接口積木模塊則應用于特殊兒童康復訓練，將腦電波信號轉化為機器人運動指令，精細率達行業**水平。未來規劃中，“格物”平臺將進一步擴展至多機協作（2025年）與語言交互（2026年）領域，賦予機器人持續學習與場景自適應能力，推動家政、救援等場景的規模化落地。正如長江證券分析師倪蕤所言，這場由中國**的“機器人**”，正以成本暴降與技術開源為杠桿，撬動萬億級市場，讓“**開發”從愿景走向現實。中級編程開源項目仿真平臺預演開源機械臂抗強風策略，壓縮實體驗證周期。

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。

格物斯坦這套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。電子積木模塊實現電路入門，結合微型機床培養“數字匠人”技能。

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。腦電波傳感器+機械臂組合，幫助自閉癥兒童通過專注力控制機器人。開源硬件

教育公平：開源生態降低高階機器人開發門檻，賦能資源薄弱地區。AI開源圖形化編程

格物斯坦機器人金屬開源產品的材料主要是結構精細的鋁合金構件：采用工業級鋁合金材料，支持快速拆裝，結構件公差精度可達0.01mm，在使用過程中可確保機械穩定性。且其結構件為六面拼搭設計：兼容樂高式積木體系，同時支持舵機、傳感器等模塊的自由擴展，可構建從簡單機械臂到多自由度仿生機器人（如仿生蛇、仿生犬）的復雜形態。空間自由度優化：仿生機器人關節支持多自由度運動（如四足機器人達12自由度），模擬生物步態與動態平衡。AI開源圖形化編程