Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!

Ngày 13 tháng 9, Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) khai mạc, một lần nữa quy tụ cộng đồng thị giác máy tính toàn cầu trực tiếp và trực tuyến. Chủ đề năm nay, "Thị giác mở, được xây dựng cho thế giới thực", định hình một ngày làm sáng tỏ vai trò của nền tảng mã nguồn mở trong các hệ thống production hoạt động trên nhiều lĩnh vực như sản xuất, logistics, robot và bảo mật.

Các lãnh đạo doanh nghiệp, nhà sáng lập, kỹ sư, nhà nghiên cứu, sinh viên và những người đóng góp mã nguồn mở đã lấp đầy khán phòng, trong khi nhiều người khác theo dõi qua YouTube. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ điểm qua những thông báo lớn nhất trong ngày, bao gồm thông báo về Ultralytics YOLO27, các cập nhật lớn cho Ultralytics Platform, những phiên thuyết trình và các khoảnh khắc cộng đồng khiến YV26 trở nên đáng nhớ.

Mở đầu sự kiện: Tầm nhìn của Ultralytics về AI mở trong thế giới thực#

Sự kiện mở đầu bằng bài phát biểu quan trọng của Glenn Jocher, Nhà sáng lập kiêm CEO của Ultralytics, cùng với Paula Derrenger, Phó Chủ tịch phụ trách Tăng trưởng, và Jing Qiu, Kỹ sư Machine Learning cấp cao. Họ cùng nêu bật chủ đề của ngày: AI thị giác tạo ra giá trị lớn nhất khi cởi mở, dễ tiếp cận và được định hình bởi những người thực sự triển khai công nghệ tại hiện trường, chứ không chỉ được đánh giá bằng benchmark trong phòng thí nghiệm.

Hình 1. Khu triển lãm Ultralytics YOLO Vision 2026.

Cách định hướng đó mở đầu cho phần còn lại của chương trình. YV26 dành thời lượng ngang nhau cho kiến trúc model và những gì xảy ra sau khi model được huấn luyện: cách triển khai, giám sát và lặp lại model trong production. Mạch nội dung này xuyên suốt cả hai thông báo chính trong ngày.

Ultralytics YOLO27: Thế hệ flagship tiếp theo được công bố trực tiếp#

Thông báo nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026 là Ultralytics YOLO27, thế hệ flagship tiếp theo của dòng YOLO. YOLO27 không chỉ là bản cập nhật nhỏ mà còn mở rộng dòng model trên nhiều tác vụ, kiến trúc model và ứng dụng chuyên biệt.

Thông báo tập trung vào ba trụ cột:

• Ultralytics YOLO27: Một dòng gồm 28 model với bốn kích cỡ (n, s, m và l) và bảy tác vụ: phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, ước lượng độ sâu, phân loại, ước lượng tư thế và phát hiện đối tượng định hướng. Các model nhỏ gọn được thiết kế để triển khai nhanh ở edge, trong khi các model lớn hơn ưu tiên workload GPU production và ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao. YOLO27l là model Ultralytics đầu tiên vượt mốc 60 mAP trên COCO, và mọi kích cỡ đều sử dụng giao diện Ultralytics quen thuộc.
• Model Ultralytics YOLO27 Enterprise: Các model pretrained theo miền, được tạo cho những ứng dụng doanh nghiệp có yêu cầu cao, bao gồm bán lẻ, kho bãi, bảo mật và AI thị giác trên không. Nhờ huấn luyện trên các đối tượng, môi trường và trường hợp biên thường gặp trong những lĩnh vực này, các model sẽ cung cấp cho nhóm điểm khởi đầu vững chắc hơn để xây dựng hệ thống phát hiện chuyên biệt, sẵn sàng cho production.
• Ultralytics YOLOE-27: Thế hệ tiếp theo của các model phát hiện và phân đoạn từ vựng mở, thời gian thực của Ultralytics. YOLOE-27 được thiết kế để nhận diện đối tượng thông qua suy luận bằng văn bản, hình ảnh hoặc không cần prompt, mở rộng hệ thống thị giác vượt ra ngoài tập class được xác định sẵn.

Kết hợp lại, ba trụ cột này đưa YOLO27 vượt khỏi phạm vi một bản phát hành model đơn lẻ để trở thành một dòng sản phẩm rộng hơn: nền tảng đa dụng, tập hợp các biến thể Enterprise được tinh chỉnh theo miền và model từ vựng mở được thiết kế để tích hợp trực tiếp với giao diện LLM hiện có trong gói Python Ultralytics.

YOLO27 được công bố trên sân khấu tại YV26 và sẽ ra mắt vào cuối năm nay. Đăng ký danh sách chờ để nhận thông báo ngay khi sản phẩm được phát hành.

Ultralytics Platform: AutoTrain, Agents và Monitoring#

Sau các thông báo về model, nhóm chuyển sang Ultralytics Platform và trình diễn cách nền tảng này đơn giản hóa công việc hằng ngày trong quá trình xây dựng hệ thống thị giác máy tính. Ba lĩnh vực trọng tâm cho thấy Platform đang giảm bớt công sức thủ công giữa khâu chuẩn bị dữ liệu và vận hành model trong production như thế nào.

• AutoTrain: Trải nghiệm hội thoại để huấn luyện, so sánh và cải thiện model. Người dùng có thể mô tả mục tiêu bằng ngôn ngữ thông thường, sau đó thực hiện các thao tác như tìm dataset, khởi chạy lượt huấn luyện, so sánh kết quả và chuẩn bị model triển khai.
• Agents: Canvas trực quan để kết nối hình ảnh, model YOLO, model thị giác-ngôn ngữ, điều kiện và hành động thành workflow hoàn chỉnh. Ví dụ, một pipeline có thể chỉ gọi model thị giác-ngôn ngữ khi YOLO phát hiện người hoặc gửi dự đoán có độ tin cậy thấp đến dataset để rà soát. Các mẫu giúp người dùng bắt đầu với những mô hình phổ biến trước khi điều chỉnh cho ứng dụng của riêng mình.
• Monitoring: Khả năng quan sát tích hợp cho các endpoint đã triển khai, bao gồm lưu lượng yêu cầu, độ trễ, lỗi, trạng thái hoạt động và log. Các endpoint chuyên dụng trả phí cũng cung cấp thống kê dự đoán trực tiếp và ví dụ tạm thời để người dùng kiểm tra và lưu vào dataset.

Kết hợp lại, những khả năng này tạo nên vòng đời model liền mạch hơn: chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và so sánh model, triển khai kết quả tốt nhất, xây dựng workflow dựa trên dự đoán, giám sát hoạt động production và đưa các ví dụ hữu ích trở lại chu kỳ huấn luyện tiếp theo.

Các phiên thuyết trình: Từ silicon edge đến AI hiện thân#

Ngoài các thông báo về sản phẩm, chương trình còn quy tụ những lãnh đạo trong toàn hệ sinh thái AI để tìm hiểu thực tế triển khai AI thị giác trong thế giới thực hiện nay.

• Kiểm tra xây dựng và công nghiệp: Keith Povich trình bày cách Ultralytics YOLO26 được ứng dụng để tìm hiểu công trường, vượt ra ngoài việc phát hiện đối tượng đơn giản để nắm bắt ngữ cảnh cấp công trường, đánh dấu xung đột giữa các bộ môn và chuẩn bị những chỉnh sửa có bằng chứng để chuyên gia rà soát.
• Điện toán mở cho AI thị giác: Alex Zhang trình diễn cách Ultralytics YOLO chạy trên GPU AMD thông qua PyTorch và ROCm, từ thử nghiệm và huấn luyện đến suy luận trong thế giới thực.
• Tăng tốc edge: Các phiên trình bày từ NVIDIA, Intel và Qualcomm đề cập đến việc tăng tốc model YOLO từ huấn luyện đến triển khai trên phần cứng edge thế hệ mới, bao gồm các tối ưu hóa OpenVINO™ của Intel cho bộ xử lý Core Ultra.
• Robot tại hiện trường: Lisa Li chia sẻ những câu chuyện và benchmark từ các nhà chế tạo trên toàn cầu đang triển khai Ultralytics YOLO trên robot thực tế thông qua D-Robotics RDK.
• AI thị giác hiện thân: Paul Li thảo luận về công việc chuyển đổi nghiên cứu robot thành các hệ thống robot đáng tin cậy trong thế giới thực, cũng như thách thức thực tiễn khi đưa khả năng nhận thức ra khỏi phòng thí nghiệm và vào robot hoạt động thực tế.
• AI vì nhân loại: Bài nói chuyện của Tiến sĩ James Ong mở rộng góc nhìn vượt ra ngoài từng sản phẩm riêng lẻ để xem xét trách nhiệm rộng lớn hơn khi triển khai AI thị giác ở quy mô lớn.
• Giá trị sẽ chuyển dịch về đâu: Steve Nouri tìm hiểu sự thay đổi trong kinh tế học AI khi model ngày càng mạnh và trở thành hàng hóa phổ biến, đồng thời cho rằng lợi thế bền vững sẽ không đến từ bản thân model mà từ dữ liệu, ngữ cảnh, workflow và niềm tin.

Ngày kết thúc bằng một phiên thảo luận với các nhà phát triển model, nhà đổi mới phần cứng và các nhóm xây dựng sản phẩm thực tế, nhằm tìm hiểu cách những công nghệ này hội tụ và cần làm gì tiếp theo để đưa AI thị giác mạnh mẽ hơn vào thế giới thực.

Gian hàng, workshop và demo trực tiếp tại khu vực sự kiện#

Trong khi sân khấu đề cập đến hướng phát triển của AI thị giác, khu vực sự kiện cho thấy hiện nay công nghệ này đã được triển khai rộng đến mức nào. YV26 bố trí ba khung giờ demo riêng trong ngày cùng một phiên ăn trưa kéo dài, giúp người tham dự có nhiều thời gian trải nghiệm trực tiếp thay vì chỉ ngồi theo dõi.

Các buổi demo năm nay là điểm nhấn của phần lớn khu vực này:

• LimX Dynamics mang phần cứng AI hiện thân đến với khu vực sự kiện, giúp người tham dự quan sát cận cảnh cách các model nhận thức như YOLO kết nối với nền tảng robot thực tế.
• D-Robotics trình diễn bộ kit phát triển SoC edge, tiếp nối cuộc trao đổi từ các sự kiện YOLO Vision trước đây về việc chạy cảm biến, điều khiển chuyển động và ra quyết định trên một stack hợp nhất duy nhất.
• Axera trình diễn chip và nền tảng điện toán được xây dựng cho suy luận hiệu quả, tiêu thụ ít năng lượng, giúp người tham dự so sánh cách cùng một model YOLO hoạt động trên các silicon edge khác nhau.

Bên cạnh các gian hàng của nhà tài trợ, AMD tổ chức workshop thực hành riêng, hướng dẫn các nhóm triển khai Ultralytics YOLO trực tiếp trên AMD ROCm và phần cứng AMD; đây là phần bổ sung kỹ thuật cho bài nói chuyện của AMD trên sân khấu chính trước đó trong ngày.

Hình 2. Các workshop tại Ultralytics YOLO Vision 2026

Các khung giờ demo cũng tạo điều kiện để nhóm Ultralytics trực tiếp giới thiệu những thông báo trong ngày cho người tham dự thông qua hướng dẫn trực tiếp về Auto-training và Agents trên Ultralytics Platform, cho phép mọi người dùng thử Ask AI và tự xây dựng workflow thay vì chỉ xem demo trên sân khấu.

Cũng như các kỳ trước, một số khoảnh khắc đáng nhớ nhất diễn ra tại những không gian giao lưu xen kẽ này. Từ các sáng kiến nghề nghiệp của Ultralytics đến cửa hàng hàng lưu niệm, người tham dự trao đổi kinh nghiệm về thách thức triển khai tại các gian hàng, xếp hàng đặt câu hỏi cho kỹ sư đối tác và tiếp tục những cuộc trò chuyện bắt đầu từ các sự kiện YV25 ở London và Thâm Quyến năm trước. Sự hiện diện sát cánh của lãnh đạo doanh nghiệp, người đóng góp mã nguồn mở, sinh viên và người đam mê tại cùng các gian hàng vẫn là mạch xuyên suốt của mọi sự kiện YOLO Vision, bất kể công nghệ trên sân khấu thay đổi nhiều đến đâu qua từng năm.

Điểm chính cần ghi nhớ#

YOLO Vision 2026 cho thấy Ultralytics đang phát triển trên hai phương diện liên kết với nhau: mở rộng dòng Ultralytics YOLO với YOLO27, các model Enterprise và khả năng từ vựng mở, đồng thời giúp toàn bộ vòng đời model dễ tiếp cận hơn thông qua Ultralytics Platform.

Những bước phát triển này hướng tới AI thị giác không chỉ nhanh và chính xác hơn, mà còn dễ huấn luyện, kết nối, triển khai, giám sát và cải tiến hơn trong môi trường thực tế.

Khám phá Ultralytics Platform ngay hôm nay và tham gia danh sách chờ để nhận thông tin cập nhật khi YOLO27 tiến gần hơn đến ngày phát hành. Tham gia cộng đồng và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để góp mặt trong những bước phát triển tiếp theo.