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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컴퓨터 비전을 위한 최고의 이미지 어노테이션 플랫폼

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컴퓨터 비전을 위한 9개 이미지 어노테이션 플랫폼을 비교합니다. CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics 및 V7을 다룹니다.
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제조 분야의 자동 결함 감지: 플랫폼 비교

제조 분야의 자동 결함 감지: 플랫폼 비교

자동 결함 감지 플랫폼인 Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview 및 Ultralytics를 비교하고, 모델 작업을 결함에 맞추는 방법을 알아봅니다.
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엔터프라이즈 컴퓨터 비전 비용: TCO 프레임워크

엔터프라이즈 컴퓨터 비전 비용: TCO 프레임워크

데이터, 어노테이션, 카메라, 엣지 하드웨어, 학습, 추론, 통합 및 재학습을 아우르는 엔터프라이즈 컴퓨터 비전의 총비용 프레임워크입니다.
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컴퓨터 비전을 활용한 조립 검증 및 오류 방지

컴퓨터 비전을 활용한 조립 검증 및 오류 방지

컴퓨터 비전이 조립 완성도, 정확성 및 순서를 검증하는 방법을 알아봅니다. 이미징 스테이션 설계, 모델 작업 선택, PLC 통합 및 검증을 다룹니다.
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대규모 컴퓨터 비전 추론: 7개 플랫폼 비교

대규모 컴퓨터 비전 추론: 7개 플랫폼 비교

Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics 및 Vertex AI 등 7개 컴퓨터 비전 추론 플랫폼을 지연 시간과 확장성 측면에서 비교합니다.
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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 참여하여 새로운 YOLO 모델, 제품 출시, 라이브 데모 및 실제 비전 AI를 만나보세요.
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라벨링을 줄이는 방법: 자동 라벨링 및 액티브 러닝 도구 비교

라벨링을 줄이는 방법: 자동 라벨링 및 액티브 러닝 도구 비교

CVAT, Encord, Labelbox, Lightly, Roboflow, SuperAnnotate, Ultralytics, V7 및 Voxel51 FiftyOne 등 10개 자동 라벨링 및 액티브 러닝 도구를 비교합니다.
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기존 보안 카메라에 AI 분석을 추가하는 방법

기존 보안 카메라에 AI 분석을 추가하는 방법

기존 카메라 인프라에 AI 분석을 추가하는 세 가지 방법인 분석 레이어, VMS 업그레이드 및 셀프 호스팅 모델과 이를 결정하는 제약 조건을 알아봅니다.
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컴퓨터 비전 공급업체 선택: 엔터프라이즈 조달 가이드

컴퓨터 비전 공급업체 선택: 엔터프라이즈 조달 가이드

AWS, Azure, Cognex, Encord, Landing AI, NVIDIA, Roboflow 및 Ultralytics 등 8개 컴퓨터 비전 공급업체를 조달 관점에서 살펴보고 라이선스 확인 사항을 다룹니다.
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관리형 클라우드와 셀프 호스팅 컴퓨터 비전 배포 비교

관리형 클라우드와 셀프 호스팅 컴퓨터 비전 배포 비교

세 가지 배포 패턴과 함께 비용, 지연 시간, 데이터 경계, 확장성 및 전환 위험 측면에서 관리형 클라우드와 셀프 호스팅 컴퓨터 비전 배포를 비교합니다.
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LiteRT에서 Ultralytics YOLO 내보내기

LiteRT에서 Ultralytics YOLO 내보내기

새로운 LiteRT 내보내기 통합을 통해 단일 통합 형식으로 모바일, 임베디드, 엣지 및 브라우저 환경에 Ultralytics YOLO 추론을 제공하는 방법을 알아보세요.
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컴퓨터 비전이 AMR, AGV 및 자율주행 지게차를 안내하는 방법

컴퓨터 비전이 AMR, AGV 및 자율주행 지게차를 안내하는 방법

AMR, AGV 및 자율주행 지게차 내비게이션에서 컴퓨터 비전이 기여하는 방식, 카메라·라이다·깊이 정보가 서로를 보완하는 방식, 그리고 안전이 고려되는 지점을 알아봅니다.
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컴퓨터 비전을 파일럿에서 프로덕션으로 확장하기

컴퓨터 비전을 파일럿에서 프로덕션으로 확장하기

커버리지 매트릭스, 워크플로 검증, 모델 운영 및 현장 준비 상태를 다루며 컴퓨터 비전을 파일럿에서 프로덕션으로 전환하기 위한 6가지 단계 게이트를 알아봅니다.
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제조용 컴퓨터 비전 플랫폼: YOLO, Cognex 및 Keyence 비교

제조용 컴퓨터 비전 플랫폼: YOLO, Cognex 및 Keyence 비교

검사 및 MES 적합성을 기준으로 Cognex, Edge Impulse, Keyence, Landing AI, Roboflow 및 Ultralytics YOLO 등 제조용 컴퓨터 비전 플랫폼을 비교합니다.
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로봇 품질 검사: 커버리지가 어려운 이유

로봇 품질 검사: 커버리지가 어려운 이유

로봇 품질 검사가 작동하는 방식을 알아봅니다. 스캔 계획, 캘리브레이션, 로봇과 비전의 동기화, 다중 뷰 융합, 커버리지 증명 및 품질 기록을 다룹니다.
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데이터 라벨링을 위한 Scale AI 대안

데이터 라벨링을 위한 Scale AI 대안

비전 데이터 라벨링을 위한 Scale AI 대안인 iMerit, SuperAnnotate 및 Ultralytics Platform을 비용, 제어 수준, 도입 기간 및 데이터 처리 측면에서 비교합니다.
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Ultralytics를 활용한 개인 보호 장구 감지 및 작업장 안전

Ultralytics를 활용한 개인 보호 장구 감지 및 작업장 안전

Ultralytics Platform으로 개인 보호 장구 감지 기능을 구축하세요. 현장 이미지에 주석을 달고, YOLO26을 학습시키고, 클라우드나 엣지에 배포하며, 작업장 안전 모니터링을 검증할 수 있습니다.
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사람 수 계산 및 점유 분석의 실제 작동 방식

사람 수 계산 및 점유 분석의 실제 작동 방식

WiFi, ToF, 열화상 및 카메라 기반 비전 방식을 비교하고, 이용 가능한 제품과 이를 구축하는 방법을 통해 사람 수 계산 및 점유 분석이 작동하는 방식을 알아봅니다.
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조립 및 픽 앤 플레이스를 위한 비전 가이드 로보틱스

조립 및 픽 앤 플레이스를 위한 비전 가이드 로보틱스

센싱, 인식, 캘리브레이션, 그립 계획, 동작 및 복구 전반에서 비전 가이드 픽 앤 플레이스가 작동하는 방식과 2D와 3D 선택 가이드를 알아봅니다.
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어노테이션 외주와 인하우스: 실제 트레이드오프

어노테이션 외주와 인하우스: 실제 트레이드오프

사용 가능한 라벨당 비용, 도입 기간, 품질, 보안 및 대부분의 팀이 도달하는 하이브리드 모델을 기준으로 외주 컴퓨터 비전 어노테이션과 인하우스 어노테이션을 비교합니다.
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Ultralytics 모로코 오프사이트: 2026 팀 하이라이트

Ultralytics 모로코 오프사이트: 2026 팀 하이라이트

모로코에서 진행된 Ultralytics 회사 오프사이트 현장을 소개합니다. 워크숍, 문화 체험 및 글로벌 팀을 하나로 모은 순간들을 담았습니다.
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2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day에서 Ultralytics가 선보인 주요 하이라이트

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day에서 Ultralytics가 선보인 주요 하이라이트

2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026에서 Ultralytics가 보여준 데모, 주요 장면 및 행사 중 나눈 대화를 돌아봅니다.
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Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)에서 OpenVINO를 활용한 Ultralytics YOLO26 가속

Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)에서 OpenVINO를 활용한 Ultralytics YOLO26 가속

Ultralytics YOLO26 모델을 OpenVINO 형식으로 내보내 CPU, GPU 및 NPU를 포함한 Intel 하드웨어 전반에서 추론을 가속하는 방법을 알아보세요.
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CVPR 2026에서 Ultralytics가 선보인 주요 하이라이트

CVPR 2026에서 Ultralytics가 선보인 주요 하이라이트

Ultralytics가 덴버에서 열린 CVPR 2026에 참가해 전시하고 연구를 발표하며 글로벌 컴퓨터 비전 커뮤니티와 교류했던 주요 순간을 돌아봅니다.
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Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Ultralytics 중국 커뮤니티 밋업: 전 세계적으로 머신 러닝에 대한 관심이 가장 높은 국가

Ultralytics의 첫 선전 밋업 주요 내용을 살펴봅니다. YOLO가 완전한 컴퓨터 비전 플랫폼으로 발전한 과정과 중국 AI 커뮤니티의 다음 방향을 다룹니다.
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