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GeoWind2Plan：城市风场预测与无人机路径规划
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AI 综述
2026年9月30日，arXiv cs.AI 刊出 GeoWind2Plan 研究。该工作面向节能无人机（UAV）规划，提出以几何条件神经算子预测任务时 3D 城市风场，走廊局部风推理约需 3 秒，而传统 CFD 约需 8 小时。在 CFD 评估下，顺风、逆风、侧风任务的 UAV 规划能耗分别降低 6.9%、12.7%、4.5%，恢复 CFD 参考节省量的 87.9%、85.7%、75.0%。报道称该工作已被 NeurIPS 2026 接收为 Spotlight。
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9月30日
- arXiv cs.AIGeoWind2Plan：面向节能 UAV 规划的任务时 3D 城市风场预测
GeoWind2Plan 以几何条件神经算子预测任务时 3D 城市风场，走廊局部风推理约 3 秒，CFD 约需 8 小时。在 CFD 评估下，顺风、逆风、侧风任务的 UAV 规划能耗分别降低 6.9%、12.7%、4.5%，恢复 CFD 参考节省量的 87.9%、85.7%、75.0%。该工作已被 NeurIPS 2026 接收为 Spotlight。
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