Ultralytics 博客
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通过 Ultralytics 深入了解 AI 和计算机视觉的最新趋势。从 YOLO 的进展到突破性应用，探索我们如何塑造技术的未来。
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精选文章
开放计算，开放视觉：AMD 亮相 Ultralytics YOLO Vision 2026
了解 AMD 如何通过 ROCm 演讲、实践研讨会和在 AMD Radeon GPU 上运行 YOLO 的演示，在 Ultralytics YOLO Vision 2026 上推动开放计算。
Events
Ultralytics 线下聚会：伦敦
回顾 Ultralytics 伦敦线下聚会：首次展示 YOLO27、Ultralytics Platform 演示，以及与 NVIDIA 和 Arm 参与的视觉 AI 专题讨论。
Events
Ultralytics 亮相 Arm Create 2026：边缘设备上的实时视觉 AI
Ultralytics 亮相 Arm Create 2026：部署 Ultralytics YOLO，实现实时边缘 AI；模型专题讨论会的见解，以及全新的 Arm AI Portal。
Events
Ultralytics YOLO Vision 2026 亮点速览！
回顾 YOLO Vision 2026 的精彩时刻：Ultralytics 发布了 Ultralytics YOLO27，并展示了 Ultralytics Platform 上的 AutoTrain、Agents 和 Monitoring。
Ultralytics Platform
推出 Ultralytics Agents：更快构建视觉 AI 工作流
使用 Ultralytics Agents 构建可视化 AI 工作流。连接 YOLO、视觉语言模型、条件、数据集和操作。
Ultralytics Platform
Ultralytics Platform 监控：确保视觉 AI 部署顺利运行
使用 Ultralytics Platform 监控已部署的视觉 AI 模型。跟踪端点运行状况、延迟、错误、日志和实时预测统计信息。
Ultralytics Platform
推出 Ultralytics AutoTrain：简化视觉 AI 模型训练
在 Ultralytics Platform 中使用 AutoTrain 训练、比较和改进 Ultralytics YOLO 模型，从初始基线到生产部署。
Guides
人员计数和占用分析的实际工作原理
了解人员计数和占用分析的工作原理：比较 WiFi、ToF、热成像和基于摄像头的视觉方法，了解现有产品以及如何构建解决方案。
Guides
如何为现有安防摄像头添加 AI 分析
为现有摄像头系统添加 AI 分析的三种方案：分析层、VMS 升级和自托管模型，以及决定方案选择的限制因素。
Vision AI
使用 Ultralytics 实现 PPE 检测与工作场所安全
使用 Ultralytics Platform 构建 PPE 检测系统：标注现场图像、训练 YOLO26、部署到云端或边缘端，并验证工作场所安全监控效果。
Vision AI
机器人质量检测：覆盖范围为何最难保证
了解机器人质量检测的工作方式：扫描规划、校准、机器人与视觉同步、多视角融合、覆盖证明和质量记录。
Vision AI
计算机视觉如何引导 AMR、AGV 和自动驾驶叉车
了解计算机视觉如何助力 AMR、AGV 和自动驾驶叉车导航，摄像头、激光雷达和深度信息如何互补，以及安全保障的关键所在。
Guides
用于装配和抓取放置的视觉引导机器人技术
了解视觉引导的抓取与放置如何贯穿传感、感知、校准、抓取规划、运动和恢复流程，并提供 2D 与 3D 方案的选择指南。
查看我们的模型实际运行效果
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
了解 RTM 如何使用 Ultralytics YOLO26 实现工厂全天候安全监控，并利用制造商已有的硬件将推理成本降低 28%。
SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测矿山传送带上的 3,400 处缺陷
了解 SK Godelius 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测缺陷和异常，帮助矿厂提升安全性并简化工作流程。
Camerite 使用 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
了解 Camerite 如何使用 Ultralytics YOLO 自动化视频监控、缩短开发时间，并帮助城市转向主动安防。
OnsiteIQ 使用 Ultralytics YOLO11 将项目延误减少 20%
了解 OnsiteIQ 如何使用 Ultralytics YOLO11 监控施工现场，将项目延误减少 20%，并以快 3 倍的速度解决纠纷。
mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
了解 mtrail 的 TrainVision 如何使用 Ultralytics YOLO 自动采集铁路数据，将耗时最多缩短 100%，并将错误减少 90%。
Glacier Robotics 将美国回收设施中的 PET 流失率降低了 70%
了解 Glacier Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO11 将 PET 泄漏减少 70%、提升回收准确率并实现废弃物分拣自动化。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 自动执行停车场巡逻，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新周期从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何使用 Ultralytics YOLO 和联邦学习，在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据安全。
RapiD Engineering 借助 Ultralytics YOLO，将海鲜质量控制系统的部署时间缩短了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测鲑鱼，在实时检测缺陷的同时，节省一周的工程开发时间。
Project Ocean Oasis 借助 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统，扩大珊瑚礁保护规模并提升海洋智能水平。
Volley 借助 Ultralytics YOLO 为 250 多台球场 AI 训练器提供支持
“真正棒的一点是，这个模型在训练器的边缘硬件上能够实时出色运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，运行完全相同的流程。”
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将安全违规事件减少 28%
了解 WG Tech Solutions 如何借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将制造业安全违规事件减少 28%。
Stride 借助 Ultralytics YOLO，在 1 分钟内完成马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，并在 1 分钟内完成完整的步态分析。
Pixelabs 借助 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现 95% 召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程，实现 95% 的召回率。
SiteAssist 借助 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像，提升现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提升施工现场安全。
Chef Robotics 借助 Ultralytics YOLO 将食品赠送量减少 67%
了解 Chef Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO 模型实现精准食品组装。
Cali Intelligence 借助 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短 43%
了解 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型进行目标检测，缩短零售结账排队时间。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 进行水下监测，系统正常运行时间达到 96% 以上
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测。
Theia Scientific 借助 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提升 43 倍
了解 Theia Scientific 如何使用 Ultralytics YOLO 重新定义显微镜数据分析。
eSmart Systems 借助 Ultralytics YOLO 将电力线巡检时间减半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提升缺陷检测速度并改造公用设施巡检。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何借助 Ultralytics YOLO，在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉处理。
意法半导体在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅耗电 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何在低功耗微控制器上高效部署 Ultralytics YOLO 模型，从而在边缘端实现准确的实时推理。
Specialvideo 借助 Ultralytics YOLO 将食品检测准确率提升至 99%
了解 Specialvideo 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现实时 AI 食品检测，确保质量、减少浪费并提升效率。
Vivity AI 借助 Ultralytics YOLO 每年为工业运营节省 500 万美元以上
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型增强工业自动化，提升效率、减少停机时间并保障工作场所安全。
Videologic Analytics 借助 Ultralytics YOLO 将 AI 摄像头许可扩展至 1 万个
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控、提高检测准确率、减少误报并优化实时威胁监控。
Prezent 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动检测幻灯片元素，在保留结构和设计的同时，将处理时间缩短至 10 秒以内。
ALYCE 借助 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升 20%
了解 ALYCE 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提高数据准确性、优化城市交通，并打造 AI 驱动的交通解决方案，助力城市实现可持续发展与智能化。
Kiwitron 借助 Ultralytics YOLO 检测 30 米外的工业危险
了解 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型来检测和应对工业危险，提升安全性。
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
了解 RTM 如何使用 Ultralytics YOLO26 实现工厂全天候安全监控，并利用制造商已有的硬件将推理成本降低 28%。
SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测矿山传送带上的 3,400 处缺陷
了解 SK Godelius 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测缺陷和异常，帮助矿厂提升安全性并简化工作流程。
Camerite 使用 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
了解 Camerite 如何使用 Ultralytics YOLO 自动化视频监控、缩短开发时间，并帮助城市转向主动安防。
OnsiteIQ 使用 Ultralytics YOLO11 将项目延误减少 20%
了解 OnsiteIQ 如何使用 Ultralytics YOLO11 监控施工现场，将项目延误减少 20%，并以快 3 倍的速度解决纠纷。
mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
了解 mtrail 的 TrainVision 如何使用 Ultralytics YOLO 自动采集铁路数据，将耗时最多缩短 100%，并将错误减少 90%。
Glacier Robotics 将美国回收设施中的 PET 流失率降低了 70%
了解 Glacier Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO11 将 PET 泄漏减少 70%、提升回收准确率并实现废弃物分拣自动化。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
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