YOLO Vision 2026:
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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Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 사용하여 Ultralytics YOLO 모델을 내보내는 방법

Ultralytics Platform을 사용하여 비전 AI 모델을 쉽게 내보내십시오. 몇 번의 클릭만으로 엣지, 모바일 및 클라우드 배포를 위해 모델을 준비하는 방법을 확인해 보십시오.
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Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Ultralytics YOLO26을 활용한 위험한 팔레트 적재 감지

Ultralytics YOLO26을 활용하여 창고 내의 위험한 팔레트 적재를 감지하고 안전 개선, 위험 감소 및 효율적인 운영을 유지하는 방법을 알아보십시오.
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Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 이용한 폴리곤 어노테이션 가이드

폴리곤 어노테이션에 대해 알아보고, 이것이 어떻게 정밀한 객체 세그멘테이션을 가능하게 하는지, 그리고 Ultralytics Platform으로 어노테이션을 쉽게 생성하는 방법을 확인하십시오.
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Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

독일 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics의 주요 하이라이트

독일에서 열린 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics YOLO 모델이 산업용 AI 솔루션을 구동하는 방식을 선보였던 현장을 요약합니다.
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PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 PyTorch와 TensorFlow 중 선택하기

컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 PyTorch와 TensorFlow를 비교해 보고, 귀하의 비전 워크플로우에 가장 적합한 프레임워크를 확인하십시오.
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Supervised vs unsupervised learning in computer vision

컴퓨터 비전에서 지도 학습 vs 비지도 학습 탐구

컴퓨터 비전에서 지도 학습과 비지도 학습의 차이를 배우고 데이터와 프로젝트 목표에 맞는 올바른 접근 방식을 선택하는 방법을 알아보십시오.
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Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

평면도 준수 감지를 위한 Ultralytics YOLO26 사용

Ultralytics YOLO26과 같은 비전 AI 모델을 사용하여 제품 오배치를 감지하고 매장 진열대 확인을 자동화하는 평면도 준수 시스템 구축 방법을 알아보십시오.
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Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform에서 배포된 컴퓨터 비전 모델 모니터링

Ultralytics Platform을 통해 프로덕션 환경에서 컴퓨터 비전 모델을 모니터링하는 방법을 알아보십시오. 메트릭을 추적하고 문제를 감지하여 안정성을 개선하십시오.
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Camera-based vision inspection system on a production line

AI 전문 지식 없이 카메라 기반 비전 검사 시스템 구축

라벨링부터 배포까지, Ultralytics Platform을 사용하여 AI 전문 지식 없이 카메라 기반 비전 검사 시스템을 구축하는 방법을 알아보십시오.
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Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: 무엇을 사용해야 할까요?

Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8을 비교해 보고 프로젝트에 적합한 컴퓨터 비전 모델을 선택하십시오.
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Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform에서 비전 AI 학습을 위한 클라우드 GPU 선택 방법

데이터셋 크기, 모델 복잡성 및 비용 등의 요소를 바탕으로 Ultralytics Platform에서 컴퓨터 비전 학습을 위한 적절한 클라우드 GPU를 선택하는 방법을 알아보십시오.
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Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

배포를 위한 전용 추론 엔드포인트 vs 공유 추론

공유 추론 대비 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 비전 AI 배포를 위해 Ultralytics Platform에서 전용 추론 엔드포인트를 선택해야 할 시기를 알아보십시오.
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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Ultralytics Platform이 AI를 사용하여 어노테이션을 자동화하는 방법

Ultralytics Platform이 AI를 사용하여 어떻게 어노테이션을 자동화하고, 대규모 데이터셋을 관리하며, 일관성을 개선하고, 컴퓨터 비전 개발 속도를 높이는지 알아보십시오.
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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

엣지 AI를 위한 Axelera AI 하드웨어용 Ultralytics YOLO 모델 도입

효율적인 고성능 엣지 AI를 위해 Axelera AI와 협력하여 Ultralytics Python 패키지가 지원하는 새로운 내보내기 통합 기능에 대해 알아보십시오.
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Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 이용한 컴퓨터 비전의 스마트 데이터셋 관리

컴퓨터 비전 프로젝트의 더 나은 데이터셋 관리를 위해 Ultralytics Platform을 사용하는 방법을 알아보십시오. 데이터셋을 쉽게 추적, 비교 및 개선할 수 있습니다.
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Reasons why computer vision models fail in production

컴퓨터 비전 모델이 프로덕션에서 실패하는 5가지 이유

데이터 불일치부터 지연 시간까지, 컴퓨터 비전 모델이 프로덕션에서 실패하는 이유를 배우고 팀이 실제 비전 AI 시스템에서 모델 성능을 개선하는 방법을 알아보십시오.
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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Apple Silicon 칩을 위한 iOS 앱용 최고의 객체 탐지 모델

최고의 객체 탐지 모델로 더 스마트한 iOS 앱을 구축하십시오. iPhone 및 iPad와 같은 iOS 기기에서 빠르고 정확하며 실시간 성능을 제공하는 모델을 확인하십시오.
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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform이 컴퓨터 비전 모델 배포를 간소화하는 방법

Ultralytics Platform이 테스트부터 프로덕션 지원 API까지 컴퓨터 비전 모델 배포에 필요한 모든 것을 어떻게 통합하는지 확인하십시오.
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform으로 YOLO 모델 더 빠르게 학습하기

데이터부터 배포까지의 경로를 가속화하기 위해 구축된 엔드투엔드 환경인 Ultralytics Platform을 사용하여 YOLO 모델을 더 빠르게 학습시키는 방법을 알아보십시오.
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