AI WonderKit AI 造物积木套件|Scratch 编程、传感器、运动与生成式 AI

你造的,会活过来。积木搭身体、Scratch 编想法、AI 听懂你说话,电机与热敏打印给出真实输出。一台主机,无限生命体,适合家庭学习、学校创客课程与科创竞赛。

描述

AI WonderKit|物理 AI 造物套件

你造的,会活过来

搭出身体,编出想法,然后对它说一句话——它动了。不用先学编程,开口就是创造。孩子在这里造出来的不是玩具,是人生第一个”亲手做出来的活物”。

开口就是创造Scratch 图形化编程Type-C 模块生态电机 · 传感器 · 热敏打印生成式 AI形态库持续扩展

孩子买的不是玩具,是”亲手造出一个活物”的瞬间

AI 让”万物有灵”第一次成为可编程的事实。这句话落在孩子手里,就是下面三件事。

听你话的生命

它不是”会动的玩具”。你说一句话,它听懂、判断、然后行动——第一秒就是掌控感。不用先背代码,开口就是创造。

一台主机,无限生命体

主机带多路 Type-C 扩展接口和积木形态库:今天搭赛车,明天搭风车、机械花、打印机。鸭子玩腻了搭龙、孙悟空、飞船——作品永远在长大,不会落灰。

从玩 AI,到造 AI

能指挥 AI 的人,不会被 AI 替代。孩子在这里真正练习的是”我怎么让 AI 为我做事”——把家长的 AI 焦虑,变成孩子的 AI 自信。

一个想法,五步活过来

搭用积木给它身体
编用 Scratch 给它想法
感让传感器读懂世界
想接入 AI 听懂你说话
动电机驱动或打印输出

真实作品,不是概念图

下面这些,都是这台主机搭出来、跑起来、打印出来的。

赛车:从一堆零件到真的会跑

底盘、齿轮箱、两个赛车电机、大轮胎——先搭结构,再接主机,最后放到地板上跑。

风车:一个电机,带动一串齿轮

齿轮塔一层层传下去,转起来的那一刻,机械原理不用背了。

机械花:Scratch 拖几块,花就开了

图形化程序控制真实电机,”条件—指令—动作”看得见摸得着。

打印:屏幕里的作品,拿在手里

主机连上热敏打印模块,AI 生成的内容变成一张能带回家的画。

它长这样,也这样动

硬件怎么连:主控接口与整机说明

很多 AI 科创套件只给你一张作品图,却说不清”它到底怎么连”。这里把 AI WonderKit 主控的接口定义完整公开:左侧 M1–M6 为电机 / 舵机驱动口(M6 舵机 4、M5 舵机 3、M4 舵机 2、M3 舵机 1、M2 直流电机 2、M1 直流电机 1),右侧 S1–S6 为拓展口(S6 按键 / 控制开关、S5 LED 点阵、S4 S3 伺服电机或超声波模块或串口传感器、S2 伺服电机或直流电机或串口传感器、S1 打印机或伺服电机或直流电机或串口传感器);顶部为 USB1(摄像头 / 4G)、LCD 屏幕与 NFC 天线;机身正面带按键 A、开关、按键 B 与 USB0(充电 / 下载)口。

AI WonderKit 主控板接口布局示意图:M1-M6 电机舵机口、S1-S6 拓展口、USB1 摄像头/4G、LCD 屏幕与 NFC 天线
主控板接口布局:两侧各 6 路 Type-C 同构插座,顶部 USB1 / LCD / NFC
AI WonderKit 主控整机标注:按键 A/B、开关、USB0 与左右两侧拓展接口
整机外观与接口:底面 USB0 充电下载口,正面三个按键,两侧 12 路 Type-C 拓展口

注:机身左右两侧共 12 路接口,均为 Type-C 同构插座;S2 / S3 / S4 的功能分配可能随固件版本调整,以出货固件为准(当前接口定义适用固件 ≥ 2.6.1)。

AI WonderKit 积木赛车作品 地面行驶

主机 + 赛车电机 + 齿轮传动,搭完直接跑

孩子使用 AI WonderKit 主机 微笑互动

开机第一句话:今天想造什么?

AI WonderKit 赛车套件零件与底盘搭建过程

从散件到 chassis:结构、传动、动力,全是自己装的

AI WonderKit 风车齿轮塔作品

同一台主机,换一套形态,就是另一个生命体

AI WonderKit 主机连接热敏打印机输出作品

AI 的结果,不只停在屏幕里

实拍:搭好的赛车跑起来了

实拍:主机连接打印模块,把内容打印出来

和旧式学习工具相比,差别在”闭环”

能力 传统积木 传统编程板 通用 AI 聊天 AI WonderKit
搭出实体结构 支持 有限 / 需另配 不支持 支持
图形化编程 通常不支持 部分支持 不适用 Scratch 工作流
语音 + AI 交互 不支持 通常需二次开发 支持但停在屏幕 接进真实作品
连接传感与运动 通常需另配 支持但配置分散 不支持 Type-C 模块生态
形成真实输出 结构展示 依配置而定 屏幕内容 运动、显示或打印

对比按常见产品形态概括,不同品牌与型号能力不同;AI WonderKit 的模块与 AI 服务以所选版本和项目配置为准。

适合谁

家庭学习者

把”喜欢和 AI 聊天”变成动手造东西的能力。家长不用会编程,陪它一起搭就行。

学校与教育机构

AI 通识、信息科技、创客课程、跨学科项目与成果展示,一套硬件覆盖完整教学闭环。

科创竞赛团队

从创意、结构、控制到现场演示的原型闭环,更快做出能打动评委的作品。

创客与产品验证

可搭建结构 + 可扩展模块,快速验证交互、运动和输出方案。

四类套件怎么选:一张表看清差别

结论先行:如果你要的是“孩子愿意反复玩下去”,决定因素不是零件数量,而是作品能不能对孩子的话作出回应——这是普通积木、教育机器人和乐高系教具都给不了的那部分。

对比维度 普通积木 教育机器人套件 乐高系 STEAM 教具套装 AI WonderKit
拼完之后会发生什么 静止摆件,靠说明书摆 pose,续玩率低 任务关卡驱动,跑完一轮容易停 课程闭环完整,但要按教材推进度 作品可被自然语言驱动,能对孩子的要求作出回应
AI 含量 无 多为巡线、视觉识别等判别式 AI 以图形化编程为主,生成式 AI 几乎为零 生成式 AI 原生:对话、生成、让作品活过来
扩展性 只有外观件 金属件与开源模块扩展强 封闭生态,依赖官方扩展包 自研主控 + 左右共 12 路 Type-C 同构口,可挂通用传感器
师资 / 家长依赖 无教学体系 强依赖专业老师 需参加官方教师培训 AI 陪练,零基础也能上第一课
单价区间(公开渠道参考,待核实) ¥30–300 ¥500–3,500 单套 ¥2,600–3,600,单生约 ¥1,300–1,800 教具段 ¥1,500–3,500,家庭零售 ≤¥2,000
更适合谁 送礼与动手能力体验 已有机器人师资的机构 有长期课程预算的学校 想用 AI 提高续玩率的家庭与机构

说明:表中”乐高系 STEAM 教具套装””教育机器人”为公开渠道可得的产品类型与其标称配置 / 价格的归纳,仅用于选型对比;伟恩创与所列第三方品牌无任何隶属或合作关系,相关商标归各自权利人所有。价格随渠道与配置浮动,以实际询价为准。

选型与合规:家长和采购方最关心的四个问题

Q:一套 AI WonderKit 可以两个人用吗?
按课堂配置建议 2 名学生一套,主控与主要外设由两人协同搭建;具体配比需结合课时长度与同时上课人数确定。
Q:老师不会编程能不能开这门课?
可以。第一课以“搭建 + 对话”为主,孩子用自然语言向自己拼的作品提问;编程部分从图形化块起步,后续可过渡到文本代码,老师不需要先学完再教。
Q:孩子会不会只顾“问 AI”,自己不动脑?
这是所有生成式 AI 教具都要回答的问题。我们的做法是把 AI 放在“回应者”位置:孩子必须先描述结构、说明意图,AI 才给出反馈;同时参照《中小学生生成式人工智能使用指南(2025 年版)》的口径,小学阶段建议在教师或家长陪同下使用开放式生成功能。
Q:能参加白名单赛事吗?
可对接公开名单中的自然科学素养类赛事方向,例如全国青少年人工智能创新挑战赛、世界机器人大会青少年机器人设计与信息素养大赛、全球发明大会(中国)等。需要说明的是:竞赛结果不得作为招生入学依据和高考加分项目,我们不做任何获奖或升学承诺。

常见问题

需要先学编程吗?
不用。开机就能语音互动,说话它就动;想深入时再用 Scratch 拖积木,图形化编程零基础可上手。
一台主机能搭多少种作品?
主机提供多路 Type-C 扩展接口,配合积木形态库,赛车、风车、机械花、打印机等形态可反复重搭。模块生态持续扩展,作品永远在长大。
和普通积木、编程玩具有什么区别?
普通积木停在结构,编程板停在屏幕。AI WonderKit 把语音、AI、结构、传感、运动和输出连成一个闭环——你造的,会活过来。
适合多大的孩子?
6 岁以上可以在家长陪伴下语音互动、参与搭建;Scratch 编程适合小学中高年级到初中;创客与竞赛场景不限年龄。
AI 功能需要联网吗?
语音识别与生成式 AI 交互需要联网使用;搭建、编程与电机控制等本地功能离线可运行。具体 AI 服务方式以所选版本为准。
可以贴牌或课程定制吗?
支持。学校与机构可定制课程内容、外观与装箱配置,具体以正式报价单为准。

套件与扩展说明

基础配置可包含:AI WonderKit 主机、基础运动模块、连接线与适配件;当前实物素材同时展示了热敏打印模块与赛车、风车形态。

按版本或项目扩展:积木结构件、更多电机、舵机、物理传感器、视觉模块、打印耗材、课程内容与大模型服务。

最终装箱清单、接口映射、适用年龄、课程数量、AI 服务方式和兼容范围,请以正式报价单及交付版本为准。

开机第一句,它问你:今天想造什么?

告诉我们你是家庭学习、课堂教学、竞赛训练还是原型验证,我们给出对应的套件与课程配置建议。

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