YOLO Vision 2026:

Esplora la nuova frontiera dell'AI per la visione

Un evento di un giorno a Shenzhen, dove ricercatori, ingegneri e sviluppatori di oltre 500 aziende si sono riuniti per condividere conoscenze, innovazione e progressi nell'AI per la visione.

Shenzhen26 ottobre 2025Evento ibrido
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Ultralytics YOLO Vision 2025 Shenzhen

Informazioni su Ultralytics YOLO Vision

Nata da una community per la community, YOLO Vision 2025, powered by Ultralytics, riunisce la community open source dell'AI per la visione attorno ai progressi nei dati, nel machine learning e nella computer vision.

Unisciti a esperti e leader del settore dell’AI mentre apriamo la strada alla nuova frontiera dell’AI per la visione artificiale.

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I nostri sponsor e partner

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Ultralytics YOLO Vision 2025 Shenzhen in numeri

70+

Paesi rappresentati

3,000

Registrazioni

25

Sessioni

15+

Sponsor

700+

Aziende

15,000

Visualizzazioni online

Perché partecipare a Ultralytics YOLO Vision 2025?

Community globale

Unisciti a una community globale di ricercatori, ingegneri e sviluppatori che condividono i progressi nell'AI open source per la visione.

Tendenze dell'AI

Scopri i progressi di Ultralytics YOLO, le tendenze del settore e le innovazioni future direttamente dai professionisti del settore.

Dimostrazioni dal vivo

Scopri demo interattive e sessioni pratiche che mostrano l'AI per la visione in azione nei settori del mondo reale.

Relatori

Incontra i leader aziendali, gli ingegneri, i ricercatori e i contributori open source che stanno facendo progredire l'AI e la computer vision.

Glenn Jocher
Ultralytics

Glenn Jocher

Fondatore e CEO

Glenn Jocher ha rivoluzionato l'AI con i suoi modelli YOLO, tra cui YOLOv5, YOLOv8 e YOLO11. Con oltre 112.000 stelle su GitHub e più di 100 milioni di download tramite pip, la sua visione di un'AI accessibile consente agli utenti di tutto il mondo di affrontare problemi del mondo reale.
Zhang Peng
Alibaba, Tongyi Lab

Zhang Peng

Algorithm Engineer

Con oltre 10 anni di esperienza nella ricerca sull’AI visiva, attualmente si occupa della ricerca e dell’implementazione di algoritmi relativi agli esseri umani digitali e alla generazione di video umani presso Tongyi Lab. Il suo lavoro si concentra su tecnologie e algoritmi visivi cross-modali in tempo reale. Ha guidato progetti come Animate Anyone (Wan-Animate).
Jing Qiu
Ultralytics

Jing Qiu

Senior Machine Learning Engineer

Originario di Ziyang, nel Sichuan, ha cinque anni di esperienza nel deep learning applicato alla computer vision ed è coautore di YOLOv8. Con un background in ingegneria del software, ha iniziato ad appassionarsi all'AI all'università, dove ha esplorato il deep learning attraverso tutorial online. Si dedica a una crescita continua nel campo dell'AI.
Yue Ziyin
RWKV

Yue Ziyin

Senior Algorithm Engineer

Yue si occupa principalmente del post-training di modelli multimodali e linguistici, concentrandosi sull’allineamento dei modelli e sulla distribuzione nel mondo reale. Nel campo dell’addestramento di modelli di grandi dimensioni, padroneggia le tecnologie relative a SFT, RL, RAG e agli agenti. In precedenza ha lavorato presso l’United Nations Office of Information and Communications Technology (OICT), dove ha partecipato alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni di deep learning.
Liu Lingfei
Moore Threads

Liu Lingfei

Responsabile dei dispositivi edge

Presso Moore Threads guida lo sviluppo software per progetti SoC edge, supervisionando BSP, driver dei dispositivi, AI OS, integrazione Android, sistemi a basso consumo, inferenza edge e soluzioni di intelligenza incarnata. In precedenza ha lavorato presso AMD, Alibaba Cloud, Huawei e HiSilicon, contribuendo a importanti progetti come Kirin SoC, Euler OS, Alibaba Cloud ECS e diverse GPU e APU AMD.
Violet Su
Seeed Studio

Violet Su

Business Development Manager

Violet Su è Business Development Manager presso Seeed Studio, un’azienda tecnologica che fornisce hardware per Edge AI e IoT, oltre a servizi di personalizzazione per varie applicazioni. Nel suo ruolo, Violet esplora, sviluppa e rafforza partnership tra settori, community e mondo accademico.
Chen Hui
Tsinghua University

Chen Hui

Ricercatore assistente

Chen Hui è specializzato nella ricerca all’avanguardia sulla computer vision e sull’apprendimento multimodale. Il suo lavoro si concentra sulla progettazione delle architetture, sull’ottimizzazione dell’addestramento e sull’accelerazione dell’inferenza di modelli fondamentali di visione e multimodali. Ha pubblicato oltre 30 articoli in conferenze e riviste internazionali di primo livello (CCF Class A) e ha guidato progetti open source popolari come YOLOv10 e YOLOE.
Alex Zhang
Baidu

Alex Zhang

Senior Product Manager

Alex Zhang è Senior Product Manager presso Baidu e Open Source Evangelist per la Linux Foundation nella regione Asia-Pacifico. È anche Polaris Ambassador per la community Milvus. È coautore di The Authoritative Guide to OpenVINO Toolkit e Deep Learning Image Recognition Technology e ha dato contributi significativi al campo dell’AI e dell’open source.
Hu Chunxu
D-Robotics

Hu Chunxu

VP dell’ecosistema degli sviluppatori

Hu Chunxu, fondatore della community ROS "GuYueHome", è un esperto di sistemi operativi per robot (ROS) e AI. È autore di diversi libri tecnici bestseller, tra cui ROS Robot Development Practice e ROS 2 Intelligent Robot Development in Practice, e ha svolto un ruolo fondamentale nel progresso della tecnologia ROS. Ha inoltre guidato lo sviluppo di un nuovo modello di sviluppo robotico basato sul kit RDK.
Paul Jung
DEEPX

Paul Jung

Direttore vendite

Paul Jung è Sales Director presso DEEPX, dove guida le vendite globali di soluzioni basate su chip NPU per l’AI. Con oltre 13 anni di esperienza nel marketing e nelle vendite di semiconduttori e 6 anni come fondatore e CEO di una startup AI, porta con sé una profonda competenza nel settore. È stato consulente del progetto nazionale coreano di R&D sull’AI (2019–2023) e ha vinto il Seoul AI Systems Startup Grand Prize.
Prateek Bhatnagar
Ultralytics

Prateek Bhatnagar

Head of Product Engineering

Prateek Bhatnagar è Head of Product Engineering presso Ultralytics. Con un master in informatica conseguito presso la John Hopkins, Prateek ha maturato esperienza in startup di tecnologie sanitarie, combinando competenze nel settore dei dispositivi medici con moderne infrastrutture cloud (AWS/GCP).
Bo Zhang
RobotEra

Bo Zhang

Autore di YOLOv6

Bo è un esperto di computer vision e attualmente dirige un team che sviluppa un foundation model presso RobotEra. Il suo lavoro si concentra ora sull’intelligenza incarnata e sui modelli di visione e linguaggio (VLMs). In precedenza ha ricoperto il ruolo di Algorithm Strategist presso Meituan, dove faceva parte del team alla base del progetto YOLOv6, ampiamente adottato. Ha inoltre una vasta esperienza pratica in ambiti chiave come la guida autonoma, MLOps e l’ottimizzazione dell’inferenza degli LLM/MLLM.

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Domande frequenti

  • Partecipare di persona ti permette di immergerti nell'atmosfera dell'evento, interagire con i relatori e gli altri partecipanti e prendere parte alle sessioni di networking. È un'opportunità unica per entrare direttamente in contatto con la comunità della vision AI.

  • Se ti trovi in Cina, puoi unirti a noi su Bilibili. Se partecipi dal resto del mondo, puoi seguire la diretta virtuale su YouTube.

  • Non preoccuparti! Dopo l'evento potrai recuperare le sessioni perse tramite i nostri video on demand. Le registrazioni saranno disponibili sui nostri canali YouTube e Bilibili dopo l'evento.

  • Sì, al termine di ogni sessione ci saranno opportunità per fare domande durante le sessioni di Q&A, sia per i partecipanti in presenza sia per quelli virtuali.

  • Inizieremo la giornata al B10 con la registrazione e un caffè. La mattina prevede una serie di interventi, seguita da una pausa pranzo. Dopo pranzo, riprenderemo con altre sessioni. L'evento si svolgerà principalmente in cinese.

  • I biglietti per YV25 Shenzhen sono completamente gratuiti, sia che tu scelga di partecipare virtualmente sia di persona.

  • YV25 offre opzioni di partecipazione sia virtuale sia in presenza. Per assicurarti un posto, ti basta completare il modulo di registrazione presente in questa pagina.

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