Ultralytics YOLO27:
Press release

Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

Ultralytics YOLO26 models are now optimized for Intel OpenVINO, delivering up to 10x faster inference and sub-5 millisecond latency on Intel processors already running the world's factories, stores, and cities.

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Ultralytics YOLO26 to Bring Real-Time Computer Vision to Intel Processors

SANTA CLARA, Calif. – July 14, 2026 – Ultralytics, the company behind the YOLO family of object detection models, today announced collaboration with Intel to bring production-ready YOLO (You Only Look Once) computer vision models to Intel hardware, making real-time vision AI faster, easier, and more cost-effective to deploy across industries from robotics to manufacturing, logistics, and security.

Most real-world vision AI technologies run on existing, CPU-based infrastructures including industrial PCs, laptops and edge devices. By pairing Ultralytics YOLO models with OpenVINO Toolkit, developers can deploy YOLO models across various platforms powered by any Intel processor, putting the compute where appropriate: CPU, GPU, or NPU.

The result is faster, more cost-effective, and more accessible computer vision for the industries that need it most. The collaboration meets AI where it actually ships, resulting in faster inference in supported CPU/GPU scenarios, with sub-5-millisecond inference reported across YOLO tasks on Intel hardware, reducing latency and deployment costs.

"Enterprises train in the data center, but the real work of vision AI happens at the edge, on factory floors, in retail, in robotics-running on Intel CPUs and NPUs," said Glenn Jocher, Founder and CEO of Ultralytics. "This collaboration means developers get state-of-the-art models like YOLO26 running production-ready on the hardware they already own, eliminating the need for a discrete GPU."

The collaboration also cuts friction for developers, who can train and export their applications to OpenVINO and deploy them with the same familiar Ultralytics Platform or Python package and command line interface, often with a single command. This single workflow supports use cases in a variety of industries, including:

  • Manufacturing: quality inspection, defect detection and process monitoring on factory-floor industrial PCs
  • Logistics: parcel/asset detection, counting and tracking
  • Security: monitoring analytics (people/object detection) plus privacy/compliance monitoring
  • Retail: Shelf availability and inventory intelligence, including detecting SKUs, labels and shelf stock to monitor availability, planogram compliance and stock movement; real-time product recognition, including detecting, segmenting or tracking retail products for mobile applications, smart stores and e-commerce.
  • Healthcare: internal imaging workflow improvement, annotation workflow, model validation and internal research-to-production workflows.
  • Robotics: real-time perception on compact, power-efficient Intel hardware
  • Smart cities: scalable vision on distributed edge infrastructure
  • Edge AI broadly: bringing advanced vision to devices that use integrated AI acceleration already available on the SoC

“Extending Intel's AI PC and physical AI platforms with leading open vision models helps developers deploy applications with real-world efficient AI inferencing on processors with AI acceleration built right in. This ensures that some of the industry’s top models are optimized for the latest Intel Core Ultra processors and beyond,” said Matthew Formica, Intel Senior Director & Global Head of Edge Technical Marketing. “We are excited to partner with Ultralytics to build on this momentum.”

About Ultralytics#

Founded by Glenn Jocher, Ultralytics is the leading force in vision AI, best known for its Ultralytics YOLO (You Only Look Once) models. With over 135K GitHub stars, 300 million Pip downloads, and 3.3+ billion model usages, Ultralytics YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, and now YOLO26 have become the most widely recognized object detection models globally. Ultralytics empowers users with easy-to-use, cutting-edge AI technology. Our mission is to simplify and democratize the use of AI, making it accessible and impactful across industries ranging from manufacturing to healthcare and more.

©Intel, the Intel logo, and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.

Media Contact: Altaïr Kabunda-Margalet - altair@ultralytics.com

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人数カウントと在室状況分析の仕組みを、WiFi、ToF、サーマル、カメラベースのビジョン手法、利用可能な製品、自社で構築する方法とともに比較します。
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組立およびピックアンドプレース向けビジョンガイド式ロボティクス

組立およびピックアンドプレース向けビジョンガイド式ロボティクス

センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、リカバリにわたるビジョンガイド式ピックアンドプレースの仕組みを、2Dと3Dの選択ガイドとともに解説します。
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アノテーションの外部委託と社内対応:実際のトレードオフ

アノテーションの外部委託と社内対応:実際のトレードオフ

外部委託と社内でのコンピュータービジョンアノテーションを、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ期間、品質、セキュリティ、そして多くのチームが最終的に採用するハイブリッドモデルの観点で比較します。
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Ultralyticsモロッコオフサイト:2026年チームハイライト

Ultralyticsモロッコオフサイト:2026年チームハイライト

モロッコで開催されたUltralytics社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そしてグローバルチームを結び付ける瞬間をお届けします。
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2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト

2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026におけるUltralyticsの活動を振り返ります。イベントでのデモ、ハイライト、交流をご紹介します。
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Intel Core Ultra Series 3(Panther Lake)上のOpenVINOによるUltralytics YOLO26の高速化

Intel Core Ultra Series 3(Panther Lake)上のOpenVINOによるUltralytics YOLO26の高速化

Ultralytics YOLO26モデルをOpenVINO形式にエクスポートし、CPU、GPU、NPUを含むIntelハードウェア全体で推論を高速化する方法をご紹介します。
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CVPR 2026におけるUltralyticsの主なハイライト

CVPR 2026におけるUltralyticsの主なハイライト

Denverで開催されたCVPR 2026で、Ultralyticsが展示、研究発表、グローバルなコンピュータービジョンコミュニティとの交流を行った際の主なハイライトを振り返ります。
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Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Ultralyticsの中国コミュニティミートアップ:世界で機械学習への関心が最も高い国

Ultralytics初の深圳ミートアップのハイライトです。YOLOがフルコンピュータービジョンプラットフォームへ進化した過程と、中国のAIコミュニティの今後をご紹介します。
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