I punti salienti di Ultralytics all'Embedded World North America 2025

All'inizio di quest'anno, a marzo, ci siamo uniti alla community dell'embedded a Norimberga per la fiera e conferenza Embedded World. Lì abbiamo visto come i modelli Ultralytics YOLO vengono utilizzati in applicazioni di visione embedded reali in molti settori.

Diverse innovazioni hanno chiarito quanto velocemente stia crescendo l'AI on-device e quanto siano ampiamente adottati i modelli Ultralytics YOLO. La scorsa settimana, mantenendo questo slancio, ci siamo recati ad Anaheim, in California, dal 4 al 6 novembre per l'Embedded World North America 2025.

L'evento ha riunito ingegneri, produttori di hardware, sviluppatori software, appassionati di tecnologia e ricercatori che stanno costruendo la prossima generazione di dispositivi embedded intelligenti. È stata una grande opportunità per entrare in contatto con la community embedded negli Stati Uniti e vedere come i modelli Ultralytics YOLO vengano utilizzati in ambienti pratici e orientati alla produzione.

Con questo in mente, esploriamo alcuni dei punti salienti del nostro tempo all'Embedded World North America 2025. Iniziamo!

Link to this sectionInizio della settimana a Santa Clara con NVIDIA#

Prima di dirigerci ad Anaheim, Francesco Mattioli, il nostro Lead Partnership Engineer, e Nuvola Ladi, la nostra Digital Content Manager, si sono recati a Santa Clara, nel cuore della Silicon Valley, per visitare gli uffici di NVIDIA. La visita ha offerto uno spazio rilassato e aperto per favorire la collaborazione e ritrovare volti familiari.

Fig 1. Francesco Mattioli e Nuvola Ladi con il team NVIDIA.

Hanno visitato il campus e pranzato insieme. È stato un modo caloroso ed energizzante per iniziare la settimana, contribuendo a dare il tono per il nostro tempo ad Anaheim.

Link to this sectionUno sguardo all'Embedded World di Norimberga#

Per preparare il terreno, diamo un rapido sguardo alla nostra esperienza a Norimberga all'inizio di quest'anno prima di immergerci in ciò che è successo la scorsa settimana.

A marzo, il piano dell'Embedded World Expo era pieno di esempi stimolanti di visione embedded in azione. In particolare, abbiamo visto molti team utilizzare i modelli Ultralytics YOLO per alimentare applicazioni in tempo reale su hardware edge.

Da schede di sviluppo compatte a moduli di calcolo più avanzati, i modelli Ultralytics YOLO venivano utilizzati come modelli di riferimento per testare le prestazioni, mostrare nuove funzionalità hardware e dimostrare pratici flussi di lavoro di AI embedded. Ad esempio, abbiamo visto i modelli Ultralytics YOLO girare su hardware di aziende come D-Robotics, Infineon Technologies, Seeed Studio e M5Stack, ognuna delle quali mostrava approcci diversi per portare un'efficiente computer vision all'edge.

Link to this sectionUna panoramica dell'Embedded World North America 2025#

Similmente all'evento di marzo, l'Embedded World North America ha riunito di nuovo la community embedded all'Anaheim Convention Center in California. Il raduno di tre giorni ha incluso keynote di Dario Freddi di SECO, che ha parlato dell'evoluzione dell'accelerazione AI edge, e di Joe Fabbre di Green Hills Software, che ha evidenziato la crescente complessità dello sviluppo di software embedded.

Durante le sessioni della conferenza e il piano espositivo, c'è stata una forte attenzione alla visione embedded e al pratico AI deployment. Molti team stavano esplorando come eseguire la computer vision in modo affidabile in ambienti reali dove l'efficienza, il consumo energetico e il tempo di risposta sono cruciali. Questo lo ha reso un ottimo ambiente per vedere come i modelli Ultralytics YOLO vengono utilizzati come soluzioni accessibili e affidabili per l'AI on-device.

Fig 2. Uno sguardo all'Embedded World North America 2025.

Link to this sectionComprendere lo slancio dietro l'AI embedded#

Mentre leggi questo riepilogo, potresti chiederti perché l'AI embedded sia diventata un focus così importante ultimamente. Molti dispositivi oggi devono capire cosa vedono e prendere decisioni direttamente sul posto, senza inviare dati al cloud.

Questo sta diventando importante in luoghi come fabbriche, magazzini, ospedali, prodotti di consumo e persino piccoli robot e sensori. Quando l'AI può essere eseguita direttamente sul dispositivo, tutto diventa più veloce e più affidabile e i dati sensibili rimangono locali.

Per questo motivo, la visione embedded sta crescendo rapidamente e attirando molta attenzione in tutto il settore. Molti team sono alla ricerca di modelli che siano efficienti, facili da distribuire e abbastanza flessibili da poter essere eseguiti su diversi tipi di hardware.

Nello specifico, i modelli Ultralytics YOLO sono diventati una scelta popolare perché offrono un'elevata precisione pur rimanendo abbastanza leggeri da poter essere eseguiti su dispositivi con risorse limitate. Si integrano inoltre perfettamente con un'ampia gamma di piattaforme hardware, il che rende più semplice per gli sviluppatori creare prototipi, testare e distribuire soluzioni AI embedded reali.

Link to this sectionPrimo giorno all'Embedded World: vedere YOLO in tutta la fiera#

Il 5 novembre, Francesco Mattioli e Nuvola Ladi sono arrivati all'Embedded World North America e hanno trascorso la giornata esplorando il piano espositivo. È stato emozionante vedere quanti team utilizzano i modelli Ultralytics YOLO come parte dei loro flussi di lavoro di visione embedded.

Dai prototipi in fase iniziale ai sistemi pronti per la produzione, i modelli Ultralytics YOLO erano presenti in un'ampia gamma di soluzioni in ambito robotics, automazione, dispositivi smart e sistemi industriali. Queste applicazioni traggono vantaggio dall'esecuzione dell'AI direttamente sul dispositivo, il che mantiene rapidi i tempi di risposta, migliora l'affidabilità e rimuove la necessità di inviare costantemente dati al cloud.

Fig 3. Francesco Mattioli e Nuvola Ladi all'Embedded World North America 2025.

Francesco ha condiviso: “La nostra esperienza all'Embedded World ha davvero sottolineato che i modelli Ultralytics YOLO sono assolutamente pronti per il grande pubblico nel settore. È stato davvero impressionante camminare in giro e vedere quanti diversi tipi di dispositivi possono ora eseguire questi modelli senza problemi. Parliamo di tutto, dai minuscoli microcontrollori che stanno nel palmo della mano fino a potenti configurazioni GPU. La versatilità è davvero incredibile: che tu stia lavorando con dispositivi edge con risorse limitate o che tu abbia accesso a una notevole potenza di calcolo, questi modelli funzionano e basta. È emozionante vedere questo tipo di flessibilità diventare realtà, rendendo la computer vision accessibile su uno spettro così ampio di hardware.”

Link to this sectionDemo dei modelli Ultralytics YOLO allo stand STMicroelectronics#

Uno dei punti salienti della giornata è stata la nostra visita allo stand STMicroelectronics nella Hall C, Livello 1, Stand 4015. Lo stand presentava una parete dedicata agli Edge AI Ecosystem Partner che mostrava una serie di aziende che lavorano insieme per rendere l'AI on-device più accessibile e pratica su diversi tipi di hardware.

Fig 4. Francesco Mattioli davanti all'Edge AI Ecosystem Wall presso lo stand STMicroelectronics.

È stato fantastico vedere Ultralytics incluso e riconosciuto come parte di quell'ecosistema. La parete presentava una demo dei modelli Ultralytics YOLO che eseguivano object detection in tempo reale, evidenziando come i nostri modelli possano operare in modo efficiente sull'hardware STMicroelectronics progettato per dispositivi edge a basso consumo.

Abbiamo anche avuto l'opportunità di parlare con il team di STMicroelectronics di come gli sviluppatori utilizzano i modelli Ultralytics YOLO sui loro microcontrollori (MCU) e microprocessori (MPU) e di come le prestazioni, l'efficienza della memoria e i flussi di lavoro di distribuzione continuino a migliorare.

Link to this sectionConnettersi con la community di AI di visione#

Il giorno successivo, abbiamo continuato a incontrare aziende, sviluppatori e partner in tutta la fiera. Piuttosto che concentrarci solo sulle demo, questa giornata è stata incentrata sulle conversazioni. Abbiamo sentito in prima persona come i team utilizzano i modelli Ultralytics YOLO in progetti che spaziano dalla robotica e dai sistemi di ispezione automatizzati ai dispositivi consumer smart e agli strumenti medici.

Molti di questi team hanno condiviso feedback, lezioni apprese e idee su cosa vorrebbero vedere in futuro nella visione embedded. Abbiamo anche avuto la possibilità di rimetterci in contatto con i membri della nostra community open source che partecipavano all'evento.

È stato incoraggiante vedere come le persone stiano sperimentando, adattando ed estendendo i modelli Ultralytics YOLO per soddisfare esigenze pratiche in ambienti reali. Queste conversazioni hanno evidenziato quanto continuino a essere importanti la facilità d'uso, la flessibilità e una solida documentazione man mano che sempre più team portano l'AI direttamente sui dispositivi.

Link to this sectionPunti chiave#

Il nostro tempo all'Embedded World North America 2025 ha evidenziato quanto velocemente stia avanzando l'AI embedded e quanto siano ampiamente utilizzati i modelli Ultralytics YOLO in prodotti e flussi di lavoro reali. È stato stimolante entrare in contatto con team che stanno portando attivamente la computer vision all'edge e vedere queste applicazioni avere un impatto in settori come la robotica, l'automazione, l'assistenza sanitaria e i dispositivi smart.

Grazie a tutti coloro che hanno dedicato del tempo a condividere il loro lavoro, le loro intuizioni e i loro feedback con noi durante l'evento. Siamo entusiasti di continuare a supportare la community dell'AI embedded e di continuare a rendere possibile una computer vision ad alte prestazioni e accessibile su dispositivi di ogni dimensione.

Unisciti alla nostra community globale e consulta il nostro repository GitHub per saperne di più sulla computer vision. Esplora le nostre pagine delle soluzioni per scoprire innovazioni come l'AI nell'agricoltura e la computer vision nel retail. Controlla le nostre opzioni di licenza e inizia a costruire il tuo modello di computer vision.