Ultralytics YOLO27: Đăng ký vào danh sách chờ.
Cấp phép YOLO
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.

3 phút đọc
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

From the blog

Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi

Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi

Dữ liệu tổng hợp từ NVIDIA Cosmos Data Factory và vòng lặp huấn luyện tăng cường dữ liệu bằng tác tử tự động, do NVIDIA hỗ trợ, giúp Ultralytics YOLO đạt độ chính xác tương đương khi dùng toàn bộ dataset nhưng chỉ cần một phần nhỏ số nhãn.
Tìm hiểu thêm
Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform

Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform

Gemini 4 Argon đứng đầu trong số 26 model tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform, vượt qua GPT-6.1 Sol, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra.
Tìm hiểu thêm
Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026

Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026

Tìm hiểu cách AMD mang tính toán mở đến Ultralytics YOLO Vision 2026 với bài nói chuyện về ROCm, các workshop thực hành và bản demo chạy YOLO trên GPU AMD Radeon.
Tìm hiểu thêm
Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn

Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn

So sánh các model phân loại ảnh hàng đầu, từ ConvNeXt V2 và DINOv3 đến EfficientNetV2, ViT và Ultralytics YOLO26-cls, đồng thời tìm hiểu cách lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp

Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp

Phân đoạn ngữ nghĩa gán nhãn lớp cho từng pixel; phân đoạn instance tách riêng từng đối tượng. Tìm hiểu tác vụ nào phù hợp với dự án computer vision của bạn và lý do.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge

Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge

Ultralytics tại Arm Create 2026: Triển khai Ultralytics YOLO cho AI edge thời gian thực, thông tin từ phiên thảo luận về model và Arm AI Portal mới.
Tìm hiểu thêm
Buổi gặp mặt Ultralytics: London

Buổi gặp mặt Ultralytics: London

Tóm tắt buổi gặp mặt Ultralytics tại London: Cái nhìn đầu tiên về YOLO27, bản demo Ultralytics Platform và phiên thảo luận về AI thị giác với NVIDIA và Arm.
Tìm hiểu thêm
Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định

Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định

Giám sát model AI thị giác đã triển khai bằng Ultralytics Platform. Theo dõi tình trạng endpoint, độ trễ, lỗi, log và thống kê dự đoán trực tiếp.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn

Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn

Xây dựng quy trình AI trực quan bằng Ultralytics Agents. Kết nối YOLO, model thị giác-ngôn ngữ, điều kiện, dataset và hành động.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác

Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác

Huấn luyện, so sánh và cải thiện các model Ultralytics YOLO bằng AutoTrain trong Ultralytics Platform, từ baseline ban đầu đến triển khai production.
Tìm hiểu thêm
Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!

Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!

Những điểm nổi bật tại YOLO Vision 2026, nơi Ultralytics ra mắt Ultralytics YOLO27 và giới thiệu AutoTrain, Agents cùng Monitoring trên Ultralytics Platform.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh

Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh

Tìm hiểu cách tác vụ ước tính độ sâu mới trong Ultralytics YOLO26 dự đoán độ sâu theo thang đo metric cho từng pixel từ một ảnh RGB, không cần hệ thống stereo hay LiDAR.
Tìm hiểu thêm
Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính

Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính

So sánh chín nền tảng gán nhãn ảnh cho thị giác máy tính: CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics và V7.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng

Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng

So sánh các nền tảng phát hiện lỗi tự động: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview và Ultralytics, cùng cách chọn tác vụ model phù hợp với lỗi.
Tìm hiểu thêm
Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO

Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO

Khung phân tích tổng chi phí cho thị giác máy tính cấp doanh nghiệp, bao gồm dữ liệu, gán nhãn, camera, phần cứng edge, huấn luyện, inference, tích hợp và huấn luyện lại.
Tìm hiểu thêm
Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính

Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính

Cách thị giác máy tính xác minh mức độ đầy đủ, tính chính xác và trình tự lắp ráp: thiết kế trạm chụp ảnh, lựa chọn tác vụ model, tích hợp PLC và validation.
Tìm hiểu thêm
Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng

Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng

So sánh bảy nền tảng inference thị giác máy tính: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics và Vertex AI về độ trễ và khả năng mở rộng.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết

Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết

Tham gia Ultralytics YOLO Vision 2026 vào ngày 13 tháng 9 tại Thâm Quyến hoặc trực tuyến để khám phá các model YOLO mới, sản phẩm ra mắt, demo trực tiếp và AI thị giác trong thực tế.
Tìm hiểu thêm
Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động

Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động

So sánh mười công cụ gán nhãn tự động và học chủ động: CVAT, Encord, Labelbox, Lightly, Roboflow, SuperAnnotate, Ultralytics, V7 và Voxel51 FiftyOne.
Tìm hiểu thêm
Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có

Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có

Ba cách bổ sung phân tích AI cho hệ thống camera hiện có: lớp phân tích, nâng cấp VMS và model tự lưu trữ, cùng các ràng buộc quyết định lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp

Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp

Góc nhìn mua sắm về tám nhà cung cấp thị giác máy tính: AWS, Azure, Cognex, Encord, Landing AI, NVIDIA, Roboflow và Ultralytics, kèm các hạng mục cần kiểm tra về cấp phép.
Tìm hiểu thêm
Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ

Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ

So sánh triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ về chi phí, độ trễ, ranh giới dữ liệu, khả năng mở rộng và rủi ro khi chuyển đổi, kèm ba mô hình triển khai.
Tìm hiểu thêm
Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT

Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT

Tìm hiểu cách tích hợp xuất model LiteRT mới đưa inference Ultralytics YOLO đến môi trường di động, embedded, edge và trình duyệt bằng một định dạng thống nhất.
Tìm hiểu thêm
Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành

Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành

Vai trò của thị giác máy tính trong điều hướng AMR, AGV và xe nâng tự hành; cách camera, lidar và độ sâu bổ trợ lẫn nhau; và vị trí của an toàn trong hệ thống.
Tìm hiểu thêm
Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production

Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production

Sáu cổng kiểm soát giai đoạn để đưa thị giác máy tính từ pilot lên production, bao gồm ma trận độ bao phủ, validation quy trình, vận hành model và mức độ sẵn sàng của địa điểm.
Tìm hiểu thêm
Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence

Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence

So sánh các nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: Cognex, Edge Impulse, Keyence, Landing AI, Roboflow và Ultralytics YOLO về khả năng đáp ứng kiểm tra và tích hợp MES.
Tìm hiểu thêm
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất

Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất

Cách thức kiểm tra chất lượng bằng robot: lập kế hoạch quét, hiệu chuẩn, đồng bộ robot và thị giác, hợp nhất đa góc nhìn, xác minh độ bao phủ và hồ sơ chất lượng.
Tìm hiểu thêm
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu

Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu

Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu thị giác: iMerit, SuperAnnotate và Ultralytics Platform, so sánh về chi phí, quyền kiểm soát, thời gian mở rộng quy mô và xử lý dữ liệu.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics

Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics

Xây dựng hệ thống phát hiện PPE bằng Ultralytics Platform: gán nhãn ảnh tại cơ sở, huấn luyện YOLO26, triển khai lên cloud hoặc edge và validation hoạt động giám sát an toàn lao động.
Tìm hiểu thêm
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế

Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế

Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện: so sánh các phương pháp WiFi, ToF, ảnh nhiệt và thị giác dựa trên camera, các sản phẩm hiện có và cách xây dựng giải pháp.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi
Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi
Dữ liệu tổng hợp từ NVIDIA Cosmos Data Factory và vòng lặp huấn luyện tăng cường dữ liệu bằng tác tử tự động, do NVIDIA hỗ trợ, giúp Ultralytics YOLO đạt độ chính xác tương đương khi dùng toàn bộ dataset nhưng chỉ cần một phần nhỏ số nhãn.
Tìm hiểu thêm
Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform
Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform
Gemini 4 Argon đứng đầu trong số 26 model tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform, vượt qua GPT-6.1 Sol, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra.
Tìm hiểu thêm
Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026
Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026
Tìm hiểu cách AMD mang tính toán mở đến Ultralytics YOLO Vision 2026 với bài nói chuyện về ROCm, các workshop thực hành và bản demo chạy YOLO trên GPU AMD Radeon.
Tìm hiểu thêm
Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn
Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn
So sánh các model phân loại ảnh hàng đầu, từ ConvNeXt V2 và DINOv3 đến EfficientNetV2, ViT và Ultralytics YOLO26-cls, đồng thời tìm hiểu cách lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp
Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp
Phân đoạn ngữ nghĩa gán nhãn lớp cho từng pixel; phân đoạn instance tách riêng từng đối tượng. Tìm hiểu tác vụ nào phù hợp với dự án computer vision của bạn và lý do.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge
Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge
Ultralytics tại Arm Create 2026: Triển khai Ultralytics YOLO cho AI edge thời gian thực, thông tin từ phiên thảo luận về model và Arm AI Portal mới.
Tìm hiểu thêm
Buổi gặp mặt Ultralytics: London
Buổi gặp mặt Ultralytics: London
Tóm tắt buổi gặp mặt Ultralytics tại London: Cái nhìn đầu tiên về YOLO27, bản demo Ultralytics Platform và phiên thảo luận về AI thị giác với NVIDIA và Arm.
Tìm hiểu thêm
Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định
Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định
Giám sát model AI thị giác đã triển khai bằng Ultralytics Platform. Theo dõi tình trạng endpoint, độ trễ, lỗi, log và thống kê dự đoán trực tiếp.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn
Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn
Xây dựng quy trình AI trực quan bằng Ultralytics Agents. Kết nối YOLO, model thị giác-ngôn ngữ, điều kiện, dataset và hành động.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác
Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác
Huấn luyện, so sánh và cải thiện các model Ultralytics YOLO bằng AutoTrain trong Ultralytics Platform, từ baseline ban đầu đến triển khai production.
Tìm hiểu thêm
Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!
Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!
Những điểm nổi bật tại YOLO Vision 2026, nơi Ultralytics ra mắt Ultralytics YOLO27 và giới thiệu AutoTrain, Agents cùng Monitoring trên Ultralytics Platform.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh
Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh
Tìm hiểu cách tác vụ ước tính độ sâu mới trong Ultralytics YOLO26 dự đoán độ sâu theo thang đo metric cho từng pixel từ một ảnh RGB, không cần hệ thống stereo hay LiDAR.
Tìm hiểu thêm
Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính
Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính
So sánh chín nền tảng gán nhãn ảnh cho thị giác máy tính: CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics và V7.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng
So sánh các nền tảng phát hiện lỗi tự động: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview và Ultralytics, cùng cách chọn tác vụ model phù hợp với lỗi.
Tìm hiểu thêm
Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO
Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO
Khung phân tích tổng chi phí cho thị giác máy tính cấp doanh nghiệp, bao gồm dữ liệu, gán nhãn, camera, phần cứng edge, huấn luyện, inference, tích hợp và huấn luyện lại.
Tìm hiểu thêm
Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính
Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính
Cách thị giác máy tính xác minh mức độ đầy đủ, tính chính xác và trình tự lắp ráp: thiết kế trạm chụp ảnh, lựa chọn tác vụ model, tích hợp PLC và validation.
Tìm hiểu thêm
Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng
Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng
So sánh bảy nền tảng inference thị giác máy tính: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics và Vertex AI về độ trễ và khả năng mở rộng.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết
Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết
Tham gia Ultralytics YOLO Vision 2026 vào ngày 13 tháng 9 tại Thâm Quyến hoặc trực tuyến để khám phá các model YOLO mới, sản phẩm ra mắt, demo trực tiếp và AI thị giác trong thực tế.
Tìm hiểu thêm
Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động
Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động
So sánh mười công cụ gán nhãn tự động và học chủ động: CVAT, Encord, Labelbox, Lightly, Roboflow, SuperAnnotate, Ultralytics, V7 và Voxel51 FiftyOne.
Tìm hiểu thêm
Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có
Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có
Ba cách bổ sung phân tích AI cho hệ thống camera hiện có: lớp phân tích, nâng cấp VMS và model tự lưu trữ, cùng các ràng buộc quyết định lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp
Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp
Góc nhìn mua sắm về tám nhà cung cấp thị giác máy tính: AWS, Azure, Cognex, Encord, Landing AI, NVIDIA, Roboflow và Ultralytics, kèm các hạng mục cần kiểm tra về cấp phép.
Tìm hiểu thêm
Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ
Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ
So sánh triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ về chi phí, độ trễ, ranh giới dữ liệu, khả năng mở rộng và rủi ro khi chuyển đổi, kèm ba mô hình triển khai.
Tìm hiểu thêm
Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT
Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT
Tìm hiểu cách tích hợp xuất model LiteRT mới đưa inference Ultralytics YOLO đến môi trường di động, embedded, edge và trình duyệt bằng một định dạng thống nhất.
Tìm hiểu thêm
Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành
Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành
Vai trò của thị giác máy tính trong điều hướng AMR, AGV và xe nâng tự hành; cách camera, lidar và độ sâu bổ trợ lẫn nhau; và vị trí của an toàn trong hệ thống.
Tìm hiểu thêm
Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production
Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production
Sáu cổng kiểm soát giai đoạn để đưa thị giác máy tính từ pilot lên production, bao gồm ma trận độ bao phủ, validation quy trình, vận hành model và mức độ sẵn sàng của địa điểm.
Tìm hiểu thêm
Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence
Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence
So sánh các nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: Cognex, Edge Impulse, Keyence, Landing AI, Roboflow và Ultralytics YOLO về khả năng đáp ứng kiểm tra và tích hợp MES.
Tìm hiểu thêm
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất
Cách thức kiểm tra chất lượng bằng robot: lập kế hoạch quét, hiệu chuẩn, đồng bộ robot và thị giác, hợp nhất đa góc nhìn, xác minh độ bao phủ và hồ sơ chất lượng.
Tìm hiểu thêm
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu thị giác: iMerit, SuperAnnotate và Ultralytics Platform, so sánh về chi phí, quyền kiểm soát, thời gian mở rộng quy mô và xử lý dữ liệu.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics
Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics
Xây dựng hệ thống phát hiện PPE bằng Ultralytics Platform: gán nhãn ảnh tại cơ sở, huấn luyện YOLO26, triển khai lên cloud hoặc edge và validation hoạt động giám sát an toàn lao động.
Tìm hiểu thêm
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện: so sánh các phương pháp WiFi, ToF, ảnh nhiệt và thị giác dựa trên camera, các sản phẩm hiện có và cách xây dựng giải pháp.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi
Ultralytics YOLO và NVIDIA Cosmos Data Factory: Dữ liệu tổng hợp để phát hiện lỗi
Dữ liệu tổng hợp từ NVIDIA Cosmos Data Factory và vòng lặp huấn luyện tăng cường dữ liệu bằng tác tử tự động, do NVIDIA hỗ trợ, giúp Ultralytics YOLO đạt độ chính xác tương đương khi dùng toàn bộ dataset nhưng chỉ cần một phần nhỏ số nhãn.
Tìm hiểu thêm
Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform
Gemini 4 Argon hiện đã có mặt để tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform
Gemini 4 Argon đứng đầu trong số 26 model tự động gán nhãn trên Ultralytics Platform, vượt qua GPT-6.1 Sol, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra.
Tìm hiểu thêm
Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026
Tính toán mở, thị giác mở: AMD tại Ultralytics YOLO Vision 2026
Tìm hiểu cách AMD mang tính toán mở đến Ultralytics YOLO Vision 2026 với bài nói chuyện về ROCm, các workshop thực hành và bản demo chạy YOLO trên GPU AMD Radeon.
Tìm hiểu thêm
Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn
Các model phân loại ảnh tốt nhất: Cách lựa chọn
So sánh các model phân loại ảnh hàng đầu, từ ConvNeXt V2 và DINOv3 đến EfficientNetV2, ViT và Ultralytics YOLO26-cls, đồng thời tìm hiểu cách lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp
Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn instance: Cách chọn tác vụ phù hợp
Phân đoạn ngữ nghĩa gán nhãn lớp cho từng pixel; phân đoạn instance tách riêng từng đối tượng. Tìm hiểu tác vụ nào phù hợp với dự án computer vision của bạn và lý do.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge
Ultralytics tại Arm Create 2026: AI thị giác thời gian thực tại edge
Ultralytics tại Arm Create 2026: Triển khai Ultralytics YOLO cho AI edge thời gian thực, thông tin từ phiên thảo luận về model và Arm AI Portal mới.
Tìm hiểu thêm
Buổi gặp mặt Ultralytics: London
Buổi gặp mặt Ultralytics: London
Tóm tắt buổi gặp mặt Ultralytics tại London: Cái nhìn đầu tiên về YOLO27, bản demo Ultralytics Platform và phiên thảo luận về AI thị giác với NVIDIA và Arm.
Tìm hiểu thêm
Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định
Giám sát Ultralytics Platform: Duy trì hoạt động triển khai AI thị giác ổn định
Giám sát model AI thị giác đã triển khai bằng Ultralytics Platform. Theo dõi tình trạng endpoint, độ trễ, lỗi, log và thống kê dự đoán trực tiếp.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn
Giới thiệu Ultralytics Agents: Xây dựng quy trình AI thị giác nhanh hơn
Xây dựng quy trình AI trực quan bằng Ultralytics Agents. Kết nối YOLO, model thị giác-ngôn ngữ, điều kiện, dataset và hành động.
Tìm hiểu thêm
Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác
Giới thiệu Ultralytics AutoTrain: Đơn giản hóa việc huấn luyện model AI thị giác
Huấn luyện, so sánh và cải thiện các model Ultralytics YOLO bằng AutoTrain trong Ultralytics Platform, từ baseline ban đầu đến triển khai production.
Tìm hiểu thêm
Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!
Những điểm nổi bật tại Ultralytics YOLO Vision 2026!
Những điểm nổi bật tại YOLO Vision 2026, nơi Ultralytics ra mắt Ultralytics YOLO27 và giới thiệu AutoTrain, Agents cùng Monitoring trên Ultralytics Platform.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh
Ultralytics YOLO26 hiện hỗ trợ ước tính độ sâu đơn ảnh
Tìm hiểu cách tác vụ ước tính độ sâu mới trong Ultralytics YOLO26 dự đoán độ sâu theo thang đo metric cho từng pixel từ một ảnh RGB, không cần hệ thống stereo hay LiDAR.
Tìm hiểu thêm
Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính
Các nền tảng gán nhãn ảnh tốt nhất cho thị giác máy tính
So sánh chín nền tảng gán nhãn ảnh cho thị giác máy tính: CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics và V7.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng
So sánh các nền tảng phát hiện lỗi tự động: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview và Ultralytics, cùng cách chọn tác vụ model phù hợp với lỗi.
Tìm hiểu thêm
Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO
Chi phí thị giác máy tính cấp doanh nghiệp: Khung phân tích TCO
Khung phân tích tổng chi phí cho thị giác máy tính cấp doanh nghiệp, bao gồm dữ liệu, gán nhãn, camera, phần cứng edge, huấn luyện, inference, tích hợp và huấn luyện lại.
Tìm hiểu thêm
Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính
Xác minh lắp ráp và chống sai lỗi bằng thị giác máy tính
Cách thị giác máy tính xác minh mức độ đầy đủ, tính chính xác và trình tự lắp ráp: thiết kế trạm chụp ảnh, lựa chọn tác vụ model, tích hợp PLC và validation.
Tìm hiểu thêm
Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng
Inference thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng
So sánh bảy nền tảng inference thị giác máy tính: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics và Vertex AI về độ trễ và khả năng mở rộng.
Tìm hiểu thêm
Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết
Ultralytics YOLO Vision 2026: Mọi điều bạn cần biết
Tham gia Ultralytics YOLO Vision 2026 vào ngày 13 tháng 9 tại Thâm Quyến hoặc trực tuyến để khám phá các model YOLO mới, sản phẩm ra mắt, demo trực tiếp và AI thị giác trong thực tế.
Tìm hiểu thêm
Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động
Cách giảm khối lượng gán nhãn: So sánh các công cụ gán nhãn tự động và học chủ động
So sánh mười công cụ gán nhãn tự động và học chủ động: CVAT, Encord, Labelbox, Lightly, Roboflow, SuperAnnotate, Ultralytics, V7 và Voxel51 FiftyOne.
Tìm hiểu thêm
Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có
Cách bổ sung phân tích AI cho camera an ninh hiện có
Ba cách bổ sung phân tích AI cho hệ thống camera hiện có: lớp phân tích, nâng cấp VMS và model tự lưu trữ, cùng các ràng buộc quyết định lựa chọn.
Tìm hiểu thêm
Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp
Chọn nhà cung cấp thị giác máy tính: Hướng dẫn mua sắm cấp doanh nghiệp
Góc nhìn mua sắm về tám nhà cung cấp thị giác máy tính: AWS, Azure, Cognex, Encord, Landing AI, NVIDIA, Roboflow và Ultralytics, kèm các hạng mục cần kiểm tra về cấp phép.
Tìm hiểu thêm
Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ
Triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ
So sánh triển khai thị giác máy tính trên cloud được quản lý và tự lưu trữ về chi phí, độ trễ, ranh giới dữ liệu, khả năng mở rộng và rủi ro khi chuyển đổi, kèm ba mô hình triển khai.
Tìm hiểu thêm
Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT
Xuất Ultralytics YOLO sang LiteRT
Tìm hiểu cách tích hợp xuất model LiteRT mới đưa inference Ultralytics YOLO đến môi trường di động, embedded, edge và trình duyệt bằng một định dạng thống nhất.
Tìm hiểu thêm
Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành
Cách thị giác máy tính dẫn đường cho AMR, AGV và xe nâng tự hành
Vai trò của thị giác máy tính trong điều hướng AMR, AGV và xe nâng tự hành; cách camera, lidar và độ sâu bổ trợ lẫn nhau; và vị trí của an toàn trong hệ thống.
Tìm hiểu thêm
Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production
Mở rộng thị giác máy tính từ pilot lên production
Sáu cổng kiểm soát giai đoạn để đưa thị giác máy tính từ pilot lên production, bao gồm ma trận độ bao phủ, validation quy trình, vận hành model và mức độ sẵn sàng của địa điểm.
Tìm hiểu thêm
Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence
Nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: So sánh YOLO, Cognex và Keyence
So sánh các nền tảng thị giác máy tính cho sản xuất: Cognex, Edge Impulse, Keyence, Landing AI, Roboflow và Ultralytics YOLO về khả năng đáp ứng kiểm tra và tích hợp MES.
Tìm hiểu thêm
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất
Cách thức kiểm tra chất lượng bằng robot: lập kế hoạch quét, hiệu chuẩn, đồng bộ robot và thị giác, hợp nhất đa góc nhìn, xác minh độ bao phủ và hồ sơ chất lượng.
Tìm hiểu thêm
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu
Các lựa chọn thay thế Scale AI cho gán nhãn dữ liệu thị giác: iMerit, SuperAnnotate và Ultralytics Platform, so sánh về chi phí, quyền kiểm soát, thời gian mở rộng quy mô và xử lý dữ liệu.
Tìm hiểu thêm
Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics
Phát hiện PPE và an toàn tại nơi làm việc với Ultralytics
Xây dựng hệ thống phát hiện PPE bằng Ultralytics Platform: gán nhãn ảnh tại cơ sở, huấn luyện YOLO26, triển khai lên cloud hoặc edge và validation hoạt động giám sát an toàn lao động.
Tìm hiểu thêm
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện trên thực tế
Cách thức đếm người và phân tích mức độ hiện diện: so sánh các phương pháp WiFi, ToF, ảnh nhiệt và thị giác dựa trên camera, các sản phẩm hiện có và cách xây dựng giải pháp.
Tìm hiểu thêm

Hãy cùng nhau kiến tạo tương lai của AI!

Bắt đầu hành trình hướng đến tương lai của machine learning