Главные моменты мероприятия Ultralytics YOLO Vision 2026!

13 сентября Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) открыла свои двери, вновь собрав глобальное сообщество специалистов по компьютерному зрителю лично и онлайн. Тема этого года «Открытое зрение, созданное для реального мира» задала тон дню, пролившему свет на роль истоков с открытым исходным кодом в производственных системах на производстве, в логистике, робототехнике и безопасности.

Руководители предприятий, основатели, инженеры, исследователи, студенты и контрибьюторы open-source заполнили зал, а многие другие следили за трансляцией на YouTube. В этой статье мы расскажем о главных анонсах этого дня, включая анонс Ultralytics YOLO27, крупные обновления платформы Ultralytics Platform, выступления спикеров и моменты общения с сообществом, которые сделали YV26 незабываемой.

Открытие дня: видение Ultralytics в отношении открытого искусственного интеллекта для реального мира#

Мероприятие открылось выступлением основателя и генерального директора Ultralytics Гленна Йохера, а также вице-президента по росту Паулы Дерренгер и старшего инженера по машинному обучению Цзин Цю. Вместе они сформулировали главную мысль дня: ИИ компьютерного зрения приносит наибольшую пользу, когда он открыт, доступен и формируется людьми, которые действительно внедряют его на практике, а не только тестируют в лабораторных условиях.

Рис. 1. Выставочная зона Ultralytics YOLO Vision 2026.

Эта концепция определила остальную часть повестки дня. На YV26 уделили равное внимание архитектуре моделей и тому, что происходит после обучения модели: как она развертывается, мониторится и дорабатывается в рабочей среде. Эта идея красной нитью прошла через оба главных анонса дня.

Ultralytics YOLO27: следующее флагманское поколение, представленное вживую#

Главным анонсом на Ultralytics YOLO Vision 2026 стала Ultralytics YOLO27, следующее флагманское поколение семейства YOLO. Больше чем просто инкрементальное обновление, YOLO27 расширяет семейство за счет новых задач, архитектур моделей и специализированных применений.

Анонс строился вокруг трех основных столпов:

• Ultralytics YOLO27: линейка из 28 моделей, охватывающая четыре размера (n, s, m и l) и семь задач: обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, семантическую сегментацию, оценку глубины, классификацию, оценку позы и ориентированное обнаружение объектов. Компактные модели предназначены для быстрого развертывания на периферии, в то время как более крупные модели ориентированы на производственные рабочие нагрузки GPU и приложения, критически важные к точности. YOLO27l — первая модель Ultralytics, преодолевшая отметку в 60 mAP на COCO, и каждый размер использует один и тот же привычный интерфейс Ultralytics.
• Модели Ultralytics YOLO27 Enterprise: предметно-ориентированные предобученные модели, созданные для требовательных корпоративных приложений, включая ритейл, складирование, безопасность и воздушное зрение ИИ. Обучаясь на объектах, средах и граничных случаях, характерных для этих областей, модели предоставят командам более прочную отправную точку для специализированных готовых к производству систем обнаружения.
• Ultralytics YOLOE-27: следующее поколение моделей реального времени Ultralytics для обнаружения и сегментации с открытым словарем. Ultralytics YOLOE-27 разработана для распознавания объектов с помощью текста, визуального или беспромптного инференса, расширяя системы видения за пределы фиксированного набора предопределенных классов.

Вместе эти три столпа выводят YOLO27 за рамки выпуска одной модели в более широкое семейство: общецелевая база, набор доменно-настроенных вариантов Enterprise и модель с открытым словарем, предназначенная для непосредственного подключения к интерфейсу LLM, уже доступному в пакете Ultralytics Python.

YOLO27 была анонсирована со сцены на YV26 и станет доступна позже в этом году. Присоединяйтесь к списку ожидания, чтобы получить уведомление в момент ее релиза.

Платформа Ultralytics Platform: AutoTrain, агенты и мониторинг#

Следом за анонсами моделей команда обратилась к платформе Ultralytics Platform и продемонстрировала, как она упрощает повседневную работу по созданию систем компьютерного зрения. Три фокусных направления показали, как платформа сокращает объем ручного труда между подготовкой данных и эксплуатацией моделей в продакшене.

• AutoTrain: диалоговый интерфейс для обучения, сравнения и улучшения моделей. Пользователи могут описать желаемый результат простым языком, а затем выполнять такие действия, как поиск наборов данных, запуск тренировок, сравнение результатов и подготовка моделей к развертыванию.
• Agents: визуальный холст для объединения изображений, моделей YOLO, моделей «зрение-язык», условий и действий в единые рабочие процессы. Например, конвейер может вызывать модель «зрение-язык» только тогда, когда YOLO обнаруживает человека, или отправлять предсказания с низкой уверенностью в набор данных для проверки. Шаблоны помогают пользователям начать с привычных паттернов, прежде чем адаптировать их под собственные приложения.
• Monitoring: встроенная видимость развернутых эндпоинтов, включая объем запросов, задержку, ошибки, состояние и логи. Платные выделенные эндпоинты также предоставляют статистику предсказаний в реальном времени и временные примеры, которые пользователи могут изучать и сохранять в наборы данных.

В совокупности эти возможности создают более взаимосвязанный жизненный цикл модели: подготовка данных, обучение и сравнение моделей, развертывание наилучшего результата, построение рабочих процессов вокруг его предсказаний, мониторинг поведения в продакшене и возврат полезных примеров обратно в следующий цикл обучения.

Выступления спикеров: от периферийного кремния до воплощенного ИИ#

Помимо анонсов продуктов, повестка дня объединила лидеров со всей экосистемы ИИ, чтобы изучить, как выглядит реальное развертывание ИИ компьютерного зрения сегодня.

• Строительство и промышленный инспекционный контроль: Кит Пович рассказал о том, как Ultralytics YOLO26 применяется для понимания строительных площадок, выходя за рамки простого обнаружения объектов в контекст уровня площадки, выявляя междисциплинарные конфликты и подготавливая подкрепленные доказательствами исправления для профессионального рассмотрения.
• Открытые вычисления для ИИ компьютерного зрения: Алекс Чжан продемонстрировал, как Ultralytics YOLO работает на графических процессорах AMD через PyTorch и ROCm, от экспериментов и обучения до инференса в реальном мире.
• Периферийное ускорение: Сессии от NVIDIA, Intel и Qualcomm охватили ускорение моделей YOLO от обучения до развертывания на периферийном железе нового поколения, включая оптимизации Intel OpenVINO™ для процессоров Core Ultra.
• Робототехника в полевых условиях: Лиза Ли поделилась историями и бенчмарками от мировых производителей, развертывающих Ultralytics YOLO на реальных роботах с помощью D-Robotics RDK.
• Воплощенный ИИ компьютерного зрения: Пол Ли обсудил работу по переложению робототехнических исследований в надежные робототехнические системы реального мира, практическую задачу вывода восприятия из лаборатории в работающих роботов.
• ИИ для человечества: Выступление доктора Джеймса Онга расширило кругозор за рамки отдельных продуктов, чтобы рассмотреть более широкую ответственность, которая приходит с масштабным развертыванием ИИ компьютерного зрения.
• Куда дальше движется ценность: Стив Нури исследовал, как экономика ИИ меняется по мере того, как модели становятся более способными и стандартизированными, утверждая, что долгосрочное преимущество будет проистекать не от самой модели, а от данных, контекста, рабочих процессов и доверия.

День завершился дискуссионной панелью с разработчиками моделей, инноваторами в области оборудования и командами, создающими реальные продукты, чтобы изучить, как эти технологии сходятся воедино и что должно произойти дальше, чтобы внедрить более мощный ИИ компьютерного зрения в реальный мир.

Стенды, мастер-классы и живые демо на выставочной площадке#

В то время как сцена освещала то, куда направляется ИИ компьютерного зрения, выставочный зал показал, насколько многое из этого уже работает сегодня. На YV26 было заложено три выделенных демо-перерыва в течение дня, а также полноценный обед, предоставив участникам массу времени для практической работы вместо простого наблюдения со своих мест.

Демонстрации этого года закрепили значительную часть этого выставочного пространства:

• LimX Dynamics воплотила аппаратное обеспечение воплощенного ИИ в жизнь прямо на площадке, предоставив участникам возможность вблизи рассмотреть, как модели восприятия вроде YOLO подключаются к реальным робототехническим платформам.
• D-Robotics продемонстрировала свои комплекты для разработки периферийных SoC, продолжая разговор прошлых мероприятий YOLO Vision о запуске сенсорики, управления движением и принятия решений на едином универсальном стеке.
• Axera продемонстрировала чипы и вычислительные платформы, созданные для эффективного низкопотребляющего инференса, позволив участникам сравнить, как одни и те же модели YOLO ведут себя на различном периферийном кремнии.

Наряду со стендами спонсоров, компания AMD провела отдельный практический мастер-класс, проводя группы через развертывание Ultralytics YOLO на AMD ROCm и железе AMD напрямую, что стало более техничным дополнением к выступлению AMD на главной сцене ранее в тот же день.

Рис. 2. Мастер-классы, проведенные на Ultralytics YOLO Vision 2026

Демо-перерывы также дали команде Ultralytics возможность передать анонсы этого дня непосредственно в руки участников с помощью живого прохода по автообучению и агентам на платформе Ultralytics Platform, позволив людям попробовать Ask AI и самостоятельно построить рабочий процесс, а не просто наблюдать за его демонстрацией со сцены.

Как и в прошлые годы, некоторые из лучших моментов произошли в этих промежуточных пространствах. Начиная с карьерных инициатив Ultralytics и магазина мерча, участники обменивались заметками о проблемах развертывания на стендах, выстраивались в очередь с вопросами к инженерам-партнерам и возобновляли разговоры, начатые на лондонском и шэньчжэньском выпусках YV25 годом ранее. Смесь корпоративных лидеров, контрибьюторов open-source, студентов и любителей, стоящих плечом к плечу у одних и тех же стендов, остается сквозной линией каждого мероприятия YOLO Vision, независимо от того, насколько сильно технология на сцене меняется из года в год.

Основные выводы#

YOLO Vision 2026 показала, как Ultralytics продвигается на двух взаимосвязанных фронтах: расширяет семейство Ultralytics YOLO с помощью YOLO27, моделей Enterprise и возможностей с открытым словарем, одновременно делая весь жизненный цикл модели более доступным через платформу Ultralytics Platform.

Эти разработки указывают на ИИ компьютерного зрения, который не только быстрее и точнее, но и проще в обучении, подключении, развертывании, мониторинге и улучшении в условиях реального мира.

Изучи Ultralytics Platform уже сегодня и присоединяйся к списку ожидания для получения обновлений по мере приближения релиза YOLO27. Присоединяйся к нашему сообществу и репозиторию на GitHub, чтобы стать частью того, что будет дальше.