几何感知算子学习（GNO）

几何感知算子学习（Geometric-Aware Operator Learning, GNO）是 NVIDIA Modulus 2026 的三大核心技术支柱之一。它通过 Graph-Neural-Operator 直接在 CAD 的 B-Spline 或点云数据上进行卷积运算，保留了 100% 的几何特征，解决了传统 AI+仿真中因"体素化"导致的精度损失问题。

核心特性

• 非结构化数据原生处理：无需将几何体转换为规则网格，直接处理 CAD 原生数据。
• 跨尺度学习：能够同时处理微米级的涂层细节与米级的整体气动外形。
• 终结"网格奴役"：工程师不再需要花费大量时间进行网格划分，几何微调后也无需重做。

应用价值

GNO 使得 AI 第一次真正理解了空间几何的内生逻辑，是工业仿真从"计算物理"向"推断物理"范式转移的关键技术基础。