YOLO Vision 2026:

Erkunde die neue Grenze der Vision AI

Eine eintägige Veranstaltung in Shenzhen, bei der Forscher, Ingenieure und Entwickler von über 500 Unternehmen zusammenkamen, um Wissen, Innovationen und Fortschritte im Bereich Vision AI auszutauschen.

Shenzhen26. Oktober 2025Hybride Veranstaltung
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Ultralytics YOLO Vision 2025 Shenzhen

Über Ultralytics YOLO Vision

Entstanden aus der Community für die Community: Die YOLO Vision 2025, powered by Ultralytics, vereint die Open-Source-Vision-AI-Community rund um Fortschritte in den Bereichen Daten, Machine Learning und Computer Vision.

Schließe dich Branchenexperten und Führungskräften im Bereich KI an, während wir die neuen Grenzen der Vision AI erschließen.

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Unsere Sponsoren und Partner

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Ultralytics YOLO Vision 2025 Shenzhen in Zahlen

70+

Vertretene Länder

3,000

Anmeldungen

25

Sitzungen

15+

Sponsoren

700+

Unternehmen

15,000

Online-Aufrufe

Warum solltest du an der Ultralytics YOLO Vision 2025 teilnehmen?

Globale Community

Werde Teil einer globalen Community aus Forschern, Ingenieuren und Entwicklern, die Fortschritte in der Open-Source-Vision-AI teilen.

KI-Trends

Entdecke Ultralytics YOLO-Fortschritte, Branchentrends und zukünftige Durchbrüche direkt von Praktikern.

Live-Demonstrationen

Erlebe interaktive Demos und Hands-on-Sessions, die Vision AI in realen Industrieanwendungen zeigen.

Redner

Lerne die Unternehmensleiter, Ingenieure, Forscher und Open-Source-Mitwirkenden kennen, die KI und Computer Vision vorantreiben.

Glenn Jocher
Ultralytics

Glenn Jocher

Gründer & CEO

Glenn Jocher revolutionierte die KI mit seinen YOLO-Modellen, darunter YOLOv5, YOLOv8 und YOLO11. Mit über 112.000 GitHub-Sternen und mehr als 100 Millionen pip-Downloads stärkt seine Vision einer zugänglichen KI Nutzer weltweit bei der Lösung praktischer Probleme.
Zhang Peng
Alibaba, Tongyi Lab

Zhang Peng

Algorithm Engineer

Mit über 10 Jahren Erfahrung in der visuellen KI-Forschung ist er derzeit für die Algorithm-Forschung und Implementierung im Zusammenhang mit digitalen Menschen und der Generierung von menschlichen Videos im Tongyi Lab verantwortlich. Seine Arbeit konzentriert sich auf Echtzeit-cross-modale visuelle Technologien und Algorithmen. Er hat Projekte wie Animate Anyone (Wan-Animate) geleitet.
Jing Qiu
Ultralytics

Jing Qiu

Senior Machine Learning Engineer

Er stammt ursprünglich aus Ziyang, Sichuan, verfügt über fünf Jahre Deep-Learning-Erfahrung im Bereich Computer Vision und ist Mitautor von YOLOv8. Mit seinem Hintergrund in Software Engineering begann seine Leidenschaft für KI an der Universität, wo er Deep Learning durch Online-Tutorials entdeckte. Er engagiert sich für kontinuierliches Wachstum im Bereich KI.
Yue Ziyin
RWKV

Yue Ziyin

Senior Algorithm Engineer

Yue ist hauptsächlich für das Post-Training von multimodalen und Sprachmodellen verantwortlich, mit Fokus auf Modellanpassung und Bereitstellung in der realen Welt. Im Bereich des Trainings großer Modelle ist er versiert in SFT, RL, RAG und Agent-bezogenen Technologien. Zuvor arbeitete er im United Nations Office of Information and Communications Technology (OICT), wo er an der Konzeption und Entwicklung von Deep-Learning-Lösungen mitwirkte.
Liu Lingfei
Moore Threads

Liu Lingfei

Head of Edge Device

Bei Moore Threads leitet er die Softwareentwicklung für Edge-SoC-Projekte und beaufsichtigt BSP, Gerätetreiber, KI-OS, Android-Integration, Low-Power-Systeme, Edge-Inferenz und Lösungen für embodied intelligence. Zuvor war er bei AMD, Alibaba Cloud, Huawei und HiSilicon tätig und trug zu Großprojekten wie Kirin SoC, Euler OS, Alibaba Cloud ECS und mehreren AMD-GPUs und -APUs bei.
Violet Su
Seeed Studio

Violet Su

Business Development Manager

Violet Su ist Business Development Manager bei Seeed Studio, einem Technologieunternehmen, das Edge AI- und IoT-Hardware sowie Anpassungsdienste für verschiedene Anwendungen anbietet. In ihrer Rolle erforscht, fördert und stärkt Violet Partnerschaften in Branchen, Communities und im akademischen Bereich.
Chen Hui
Tsinghua University

Chen Hui

Assistant Researcher

Chen Hui ist auf Spitzenforschung in Computer Vision und multimodalem Lernen spezialisiert. Seine Arbeit konzentriert sich auf das Architekturdesign, die Trainingsoptimierung und die Inferenzbeschleunigung von grundlegenden Vision- und multimodalen Modellen. Er hat über 30 Artikel auf internationalen Top-Konferenzen und in Fachzeitschriften (CCF Class A) veröffentlicht und leitet beliebte Open-Source-Projekte wie YOLOv10 und YOLOE.
Alex Zhang
Baidu

Alex Zhang

Senior Product Manager

Alex Zhang ist Senior Product Manager bei Baidu und Open-Source-Evangelist für die Linux Foundation im asiatisch-pazifischen Raum. Er ist zudem als Polaris-Botschafter für die Milvus Community tätig. Er war Mitautor von The Authoritative Guide to OpenVINO Toolkit and Deep Learning Image Recognition Technology und hat maßgeblich zur Entwicklung von KI und Open Source beigetragen.
Hu Chunxu
D-Robotics

Hu Chunxu

VP of Developer Ecosystem

Hu Chunxu, Gründer der ROS-Community "GuYueHome", ist Experte für Robot Operating Systems (ROS) und KI. Er ist Autor mehrerer technischer Bestseller, darunter ROS Robot Development Practice und ROS 2 Intelligent Robot Development in Practice, und hat eine Schlüsselrolle bei der Förderung der ROS-Technologie gespielt. Er leitete auch die Entwicklung eines neuen Roboter-Entwicklungsmodells basierend auf dem RDK-Kit.
Paul Jung
DEEPX

Paul Jung

Sales Director

Paul Jung ist Sales Director bei DEEPX und leitet den weltweiten Vertrieb von KI-NPU-Chiplösungen. Mit über 13 Jahren Erfahrung in Halbleitermarketing und -vertrieb sowie 6 Jahren als Gründer und CEO eines KI-Start-ups bringt er tiefgreifende Branchenexpertise mit. Er ist ehemaliger Berater des nationalen KI-F&E-Projekts von Korea (2019–2023) und Gewinner des AI Systems Startup Grand Prize in Seoul.
Prateek Bhatnagar
Ultralytics

Prateek Bhatnagar

Head of Product Engineering

Prateek Bhatnagar ist Head of Product Engineering bei Ultralytics. Mit einem Master in Informatik von John Hopkins verfügt Prateek über Erfahrung in Start-ups im Bereich Gesundheitstechnologie und kombiniert medizintechnische Expertise mit moderner Cloud-Infrastruktur (AWS/GCP).
Bo Zhang
RobotEra

Bo Zhang

YOLOv6-Autor

Bo ist ein Experte für Computer Vision, der derzeit ein Foundation Model-Team bei RobotEra leitet. Seine Arbeit konzentriert sich heute auf embodied intelligence und Vision-Language-Modelle (VLMs). Zuvor war er als Algorithm Strategist bei Meituan tätig, wo er Teil des Teams hinter dem weit verbreiteten YOLOv6-Projekt war. Er verfügt außerdem über umfassende praktische Erfahrung in Schlüsselbereichen wie autonomem Fahren, MLOps und der Inferenzoptimierung von LLMs/MLLMs.

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Häufig gestellte Fragen

  • Schreibe uns eine E-Mail an marketing@ultralytics.com.

  • Die persönliche Teilnahme ermöglicht es dir, in die Event-Atmosphäre einzutauchen, mit Rednern und anderen Teilnehmern zu interagieren und an Networking-Sitzungen teilzunehmen. Es ist eine einzigartige Gelegenheit, direkt mit der Vision-KI-Community in Kontakt zu treten.

  • Wenn du dich in China befindest, kannst du uns auf Bilibili beitreten. Wenn du von außerhalb Chinas teilnimmst, kannst du den virtuellen YouTube-Stream einschalten.

  • Keine Sorge! Du kannst die Sitzungen, die du verpasst hast, nach der Veranstaltung über unsere On-Demand-Videoinhalte nachholen. Die Aufzeichnungen werden nach der Veranstaltung auf unseren YouTube- und Bilibili-Kanälen verfügbar sein.

  • Ja, es wird Gelegenheiten geben, während der Q&A-Sitzungen sowohl für persönliche als auch für virtuelle Teilnehmer am Ende jeder Sitzung Fragen zu stellen.

  • Wir beginnen den Tag in B10 mit Registrierung und Kaffee. Der Vormittag bietet eine Reihe von Vorträgen, gefolgt von einer Mittagspause. Nach dem Mittagessen kehren wir zu weiteren Sitzungen zurück. Die Veranstaltung findet überwiegend auf Chinesisch statt.

  • Tickets für YV25 Shenzhen sind völlig kostenlos, egal ob du virtuell oder persönlich teilnehmen möchtest.

  • YV25 bietet sowohl virtuelle als auch persönliche Teilnahmeoptionen. Um dir deinen Platz zu sichern, fülle einfach das Registrierungsformular auf dieser Seite aus.

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