Ultralytics YOLO27: 대기자 명단에 등록하세요.
YOLO 라이선스 받기
Press release

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

Ultralytics and Intel bring YOLO26 to Intel processors with OpenVINO, with sub-5 ms inference reported in supported CPU and GPU scenarios.

3 분 읽기
Ultralytics and Intel bring YOLO26 to Intel processors with OpenVINO, with sub-5 ms inference reported in supported CPU and GPU scenarios.

SANTA CLARA, Calif. – July 14, 2026 – Ultralytics, the company behind the YOLO family of object detection models, today announced a 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

블로그 최신 글

AI-generated aerial view of a car park that changes from 3D wireframe to photo, with real Ultralytics YOLO26 car detections at each stage

컴퓨터 비전 학습을 위한 최고의 합성 데이터 도구

컴퓨터 비전용 합성 데이터 도구를 방식별로 비교합니다. 3D 시뮬레이션, 생성 모델, 증강을 살펴보고 Ultralytics YOLO로 테스트하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
더블린에서 열린 AMD Embedded AI Working Group에 참석한 Ultralytics

더블린에서 열린 AMD Embedded AI Working Group에 참석한 Ultralytics

Ultralytics와 AMD가 더블린에서 열린 AMD Embedded AI Working Group 2026에서 Physical AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 배포를 어떻게 살펴보았는지 알아보세요.
자세히 알아보기
정밀도와 재현율을 활용해 자동 주석용 VLM을 선택하는 방법

정밀도와 재현율을 활용해 자동 주석용 VLM을 선택하는 방법

정밀도와 재현율을 기준으로 자동 주석용 VLM을 선택하는 방법: 어떤 모델이 불필요한 박스를 더 적게 생성하고, 어떤 모델이 객체를 더 적게 놓치는지, 그리고 자체 데이터로 테스트하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
AI-generated logistics scene with illustrative detections; the inset shows Ultralytics Platform benchmark latency for YOLO26n on an NVIDIA L4.

컴퓨터 비전 추론을 위한 ONNX와 TensorRT 비교: 벤치마크 및 선택 방법

컴퓨터 비전 추론을 위한 ONNX Runtime과 TensorRT 비교: NVIDIA GPU 19종에서 측정한 Ultralytics YOLO26의 속도와 정확도, 그리고 선택 방법
자세히 알아보기
PPE 미착용 감지: Construction-PPE로 Ultralytics YOLO 학습하기

PPE 미착용 감지: Construction-PPE로 Ultralytics YOLO 학습하기

Construction-PPE가 헬멧, 조끼, 장갑이 없는 경우를 어떻게 라벨링하는지 확인한 다음, Ultralytics YOLO를 학습시켜 현장 카메라에서 PPE 미착용을 감지하세요.
자세히 알아보기
드론 탐지 데이터셋 가이드: 작은 UAV를 대상으로 Ultralytics YOLO 학습하기

드론 탐지 데이터셋 가이드: 작은 UAV를 대상으로 Ultralytics YOLO 학습하기

DUT Anti-UAV, Drone-vs-Bird 및 열화상 드론 탐지 데이터셋을 비교한 다음, Ultralytics YOLO26을 학습시켜 작은 드론을 탐지하고 오경보를 줄이세요.
자세히 알아보기
의료 영상 분야의 HIPAA 준수 AI: BAA 적용 범위와 환자 데이터로 학습하는 방법

의료 영상 분야의 HIPAA 준수 AI: BAA 적용 범위와 환자 데이터로 학습하는 방법

의료 영상 분야에 HIPAA 준수 AI를 적용하려면 무엇이 필요한지, Ultralytics BAA의 적용 범위는 무엇인지, 환자 데이터를 사용해 어떻게 주석을 달고 모델을 학습 및 배포하는지 알아보세요.
자세히 알아보기
최고의 깊이 추정 모델: 선택 방법

최고의 깊이 추정 모델: 선택 방법

미터 단위 깊이, 엣지 디바이스 및 로보틱스를 위한 Depth Anything, Depth Pro, Metric3D, UniDepth, Ultralytics YOLO26 등의 단안 깊이 모델을 비교하세요.
자세히 알아보기
W&B에서 Ultralytics Platform으로 Ultralytics YOLO 모델을 마이그레이션하는 방법

W&B에서 Ultralytics Platform으로 Ultralytics YOLO 모델을 마이그레이션하는 방법

Ultralytics YOLO 모델을 재학습하지 않고 Weights & Biases (W&B)에서 Ultralytics Platform으로 가져온 다음, 실험을 비교하고 내보내 배포합니다.
자세히 알아보기
GPT-6.1 Terra, 자동 어노테이션에서 OpenAI의 플래그십 모델을 제치고 1위 차지

GPT-6.1 Terra, 자동 어노테이션에서 OpenAI의 플래그십 모델을 제치고 1위 차지

GPT-6.1 Terra의 자동 어노테이션이 VLM Leaderboard에서 39개 모델을 제치고 1위를 차지했습니다. 이미지 1,000장당 $4.36의 비용으로 0.560 mAP50을 기록해 GPT-6.1 Sol과 Gemini 4 Argon을 앞섰습니다.
자세히 알아보기
MiniMax-M3.1-Flash 자동 주석: 추론을 줄였더니 박스가 더 정확해진 이유

MiniMax-M3.1-Flash 자동 주석: 추론을 줄였더니 박스가 더 정확해진 이유

Ultralytics Platform의 MiniMax-M3.1-Flash 자동 주석: 튜닝 후 이미지 1,000장당 $1.84로 0.317 mAP50, SAR 선박 탐지에서는 0.86을 기록했습니다.
자세히 알아보기
Kimi K3.1 Pro 자동 주석: 높은 추론 강도에서 K3보다 3분의 1 더 우수

Kimi K3.1 Pro 자동 주석: 높은 추론 강도에서 K3보다 3분의 1 더 우수

Kimi K3.1 Pro 자동 주석은 UL37에서 0.444 mAP50을 기록해 Kimi K3보다 3분의 1 더 높은 점수를 얻었습니다. 높은 추론 강도로 실행하는 이유와 비용, 강점을 보이는 분야를 확인해 보세요.
자세히 알아보기
Ultralytics YOLO와 NVIDIA Cosmos Data Factory: 결함 탐지를 위한 합성 데이터

Ultralytics YOLO와 NVIDIA Cosmos Data Factory: 결함 탐지를 위한 합성 데이터

NVIDIA Cosmos Data Factory의 합성 데이터와 에이전트 기반 학습 루프를 통해 Ultralytics YOLO26은 더 적은 라벨로 전체 데이터셋을 사용한 결함 감지 정확도를 달성합니다.
자세히 알아보기
Gemini 4 Argon 자동 주석: 모델 39개 중 가장 정확한 박스

Gemini 4 Argon 자동 주석: 모델 39개 중 가장 정확한 박스

Ultralytics Platform의 Gemini 4 Argon 자동 주석: 모델 39개 중 2위, 최고 정밀도(0.667), 12개 분야 중 6개 분야 1위, 11월 30일까지 이미지 1,000장당 $7.60입니다.
자세히 알아보기
오픈 컴퓨팅, 오픈 비전: Ultralytics YOLO Vision 2026의 AMD

오픈 컴퓨팅, 오픈 비전: Ultralytics YOLO Vision 2026의 AMD

ROCм 발표, 실습 워크숍, AMD Radeon GPU에서 YOLO를 실행하는 데모를 통해 AMD가 Ultralytics YOLO Vision 2026에서 오픈 컴퓨팅을 선보인 방법을 확인하세요.
자세히 알아보기
최고의 이미지 분류 모델: 선택 방법

최고의 이미지 분류 모델: 선택 방법

ConvNeXt V2와 DINOv3부터 EfficientNetV2, ViT, Ultralytics YOLO26-cls까지 주요 이미지 분류 모델을 비교하고, 적합한 모델을 선택하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
시맨틱 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션: 적합한 작업을 선택하는 방법

시맨틱 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션: 적합한 작업을 선택하는 방법

시맨틱 세그멘테이션은 모든 픽셀에 클래스를 지정하고, 인스턴스 세그멘테이션은 각 객체를 구분합니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에 어떤 방식이 필요한지, 그 이유는 무엇인지 알아보세요.
자세히 알아보기
Arm Create 2026의 Ultralytics: 엣지에서 구현하는 실시간 비전 AI

Arm Create 2026의 Ultralytics: 엣지에서 구현하는 실시간 비전 AI

선전에서 열린 Arm Create 2026에서 Ultralytics가 선보인 주요 내용을 소개합니다. 실시간 엣지 AI를 위한 Ultralytics YOLO 배포, 모델 패널, 새로운 Arm AI Portal을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
Ultralytics 밋업: 런던

Ultralytics 밋업: 런던

Ultralytics 런던 밋업 요약: YOLO27 첫 공개, Ultralytics Platform 데모, NVIDIA 및 Arm과 함께한 비전 AI 패널.
자세히 알아보기
Ultralytics Platform 모니터링: 비전 AI 배포를 원활하게 관리하세요

Ultralytics Platform 모니터링: 비전 AI 배포를 원활하게 관리하세요

Ultralytics Platform으로 배포된 비전 AI 모델을 모니터링하세요. 엔드포인트 상태, 지연 시간, 오류, 로그, 실시간 예측 통계를 추적할 수 있습니다.
자세히 알아보기
Ultralytics Agents 소개: 비전 AI 워크플로를 더 빠르게 구축하세요

Ultralytics Agents 소개: 비전 AI 워크플로를 더 빠르게 구축하세요

Ultralytics Agents로 비전 AI 워크플로를 구축하세요. 하나의 캔버스에서 YOLO 모델, 비전-언어 모델, 조건, 데이터셋, Slack 알림을 연결할 수 있습니다.
자세히 알아보기
Ultralytics AutoTrain 소개: 비전 AI 모델 학습 간소화

Ultralytics AutoTrain 소개: 비전 AI 모델 학습 간소화

Ultralytics Platform의 AutoTrain으로 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 비교하며 개선하여, 초기 기준 모델부터 프로덕션 배포까지 진행하세요.
자세히 알아보기
Ultralytics YOLO Vision 2026의 주요 하이라이트를 확인하세요!

Ultralytics YOLO Vision 2026의 주요 하이라이트를 확인하세요!

Ultralytics가 Ultralytics YOLO27을 공개하고 Ultralytics Platform의 AutoTrain, Agents, Monitoring을 선보인 YOLO Vision 2026의 주요 순간을 살펴보세요.
자세히 알아보기
Ultralytics YOLO26, 이제 단안 깊이 추정 지원

Ultralytics YOLO26, 이제 단안 깊이 추정 지원

Ultralytics YOLO26의 새로운 깊이 추정 작업이 스테레오 장비나 LiDAR 없이 단일 RGB 이미지에서 픽셀별 미터 단위 깊이를 예측하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
컴퓨터 비전을 위한 최고의 이미지 어노테이션 플랫폼

컴퓨터 비전을 위한 최고의 이미지 어노테이션 플랫폼

컴퓨터 비전용 이미지 어노테이션 플랫폼 9개를 비교합니다. CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics, V7을 살펴보세요.
자세히 알아보기
제조업 자동 결함 감지: 플랫폼 비교

제조업 자동 결함 감지: 플랫폼 비교

자동 결함 감지 플랫폼인 Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview, Ultralytics를 비교하고, 모델 작업을 결함 유형에 맞추는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
엔터프라이즈 컴퓨터 비전 비용: TCO 프레임워크

엔터프라이즈 컴퓨터 비전 비용: TCO 프레임워크

데이터, 어노테이션, 카메라, 엣지 하드웨어, 학습, 추론, 통합, 재학습을 포함하는 엔터프라이즈 컴퓨터 비전 총소유비용 프레임워크입니다.
자세히 알아보기
컴퓨터 비전을 활용한 조립 검증 및 오류 방지

컴퓨터 비전을 활용한 조립 검증 및 오류 방지

컴퓨터 비전으로 조립의 완성도, 정확성, 순서를 검증하는 방법을 알아보세요. 이미징 스테이션 설계, 모델 작업 선택, PLC 통합, 검증을 다룹니다.
자세히 알아보기
대규모 컴퓨터 비전 추론: 7개 플랫폼 비교

대규모 컴퓨터 비전 추론: 7개 플랫폼 비교

Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics, Vertex AI 등 7개 컴퓨터 비전 추론 플랫폼을 지연 시간과 확장성 측면에서 비교합니다.
자세히 알아보기
Ultralytics YOLO Vision 2026: 알아야 할 모든 것

Ultralytics YOLO Vision 2026: 알아야 할 모든 것

9월 13일 선전 또는 온라인에서 열리는 Ultralytics YOLO Vision 2026에 참여해 새로운 YOLO 모델, 제품 출시, 라이브 데모, 실제 비전 AI를 만나보세요.
자세히 알아보기

함께 AI의 미래를 만들어 가세요!

머신러닝의 미래와 함께 여정을 시작하세요