開源課程中高齡段（13-16歲） 則進階至 開源金屬十合一課程 與 Arduino金屬開源機器人課程。前者分初、中、高三級（共36課時），聚焦工程系統設計：學生以Arduino開發板為主控，學習C/C++語法與數據結構，通過曲柄連桿機構、蝸桿傳動等機械原理，完成“顏色分類系統”“柔性制造流水線”等工業級原型開發，并掌握萬用表、示波器等工具的使用。后者則深入仿生學與人工智能領域——例如設計“仿生蜘蛛”時需協調12自由度舵機運動，調用陀螺儀數據實現動態平衡；而“人形機器人”項目結合OpenCV視覺庫與YOLO目標檢測算法，實現物體抓取的毫米級精度控制。開源軟件讓全球開發者協作創新，打破技術壟斷??。生態開源領域

格物斯坦機器人有限公司研發的開源金屬結構件的這些特性共同支撐了格物斯坦“從積木到工業級機器人”的教育愿景——通過這些可以六面拼搭的微米級精度的金屬結構件，青少年既能以比較低門檻的方式探索編程基礎工程（如搭建摩天輪模型學習齒輪變速原理），又能結合格物斯坦自主研發的各種控制器編寫程序進階開發多自由度仿生機器人（如12關節仿生犬），讓孩子們在真實問題的解決中錘煉系統性的工程思維，真正實現“小創客完成大夢想”。了解開源創客學習GLP圖形化軟件拖拽指令塊，一鍵轉譯C語言代碼，降低學習門檻。

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。

格物斯坦機械手臂的**價值在于打通“學習-創造-應用”閉環：教學場景：在K12階段，學生通過搭建機械臂模型學習齒輪傳動、杠桿原理等工程知識；高中生則開發“智能分揀系統”，結合OpenCV識別不同顏色與形狀的物體。在高校科研中，上海大學與清華大學聯合實驗室利用該平臺研究具身智能算法，例如優化雙足機器人Tinker的關節控制策略。競賽與社會議題：機械手臂成為解決真實問題的工具。如山區學生設計“智能澆花系統”，通過土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令；IRM大賽獲獎項目“林火監測無人機”則整合紅外傳感器與機械臂，實現火源定位誤差小于2米。產業賦能：平臺的開源特性降低企業研發成本。傳統需500萬元投入的機械臂原型開發，現可單人5天內完成；優必選、宇樹科技等企業基于其硬件架構開發出教育與工業場景產品，例如9.9萬元級家用服務機器人已投入養老醫療領域。巡線傳感器實現厘米級路徑跟蹤，適配迷宮導航等復雜場景。

格物斯坦開源技術在普惠與社會價值教育公平化方面做了很多努力。比如格物斯坦機器人有限公司向山區學校捐贈金屬開源套件，遠程雙師課堂指導鄉村學生搭建“智能澆花系統”，縮小城鄉科技編程教育的差距。適老化創新：讓老年人可以通過語音控制積木模塊操作智能家居，能夠完成醫院的線上掛號的老人數量超90%。在產業銜接方面：企業利用開源平臺快速原型開發，單人5天內完成傳統需50人團隊、500萬元投入的機器人原型測試，加速產業化落地。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。生態開源領域

創客教育開源范式：工業級精度支撐教育級容錯。生態開源領域

格物斯坦的開源系列金屬十合一課程是其教育體系中面向10-15歲青少年的高階實踐平臺，深度融合工業級硬件與開源軟件生態，以“機械結構+電子電路+算法編程”的三維整合為重點，構建從基礎工程認知到復雜系統創新的完整學習路徑。該課程分為初、中、高三級（共36課時），以高精度金屬結構件（公差0.01mm） 和Arduino開源硬件為載體，通過項目制學習引導工業級硬件操作與機械結構設計、電子電路與傳感器融合、代碼編程與系統邏輯構建、跨學科項目實踐與工程思維培養。生態開源領域