Ultralytics 2024 年度亮点：推动视觉 AI 创新

2024 年是人工智能 (AI)令人振奋的一年，视觉 AI 在我们与技术互动的方式上取得了巨大进步。视觉 AI，也称为计算机视觉 (CV)，是 AI 的一个领域，致力于教会机器像人类一样理解和解读图像与视频。它可用于多种应用，从帮助医生更早发现疾病，到让制造业变得更智能、更高效。

2024 年，Ultralytics 致力于让视觉 AI 更易于使用、更准确、更多功能。随着全新 Ultralytics YOLO11 模型的发布以及 Ultralytics Python 软件包的更新，Ultralytics 团队不断刷新速度和精度的新纪录。事实上，Ultralytics 软件包每天会分析 5 亿张图像。

除了开发新技术，Ultralytics 也致力于联结 AI 社区，了解计算机视觉如何用于解决现实问题。通过合作、活动和不断壮大的社区，Ultralytics 一整年来不断开启令人兴奋的新可能。

现在，让我们回顾一下 Ultralytics 在 2024 年的精彩时刻！

Ultralytics YOLO11 开创新局：2024 年的重要里程碑#

2024 年伊始，我们庆祝了计算机视觉模型Ultralytics YOLOv8发布一周年。在此成功基础上，YOLOv8.1 版本带来了多项更新，使其速度更快、准确度更高，并兼容新硬件和数据集。这些改进让开发者更容易将模型用于现实世界的应用，从实时检测对象到更精准地对对象进行分类。

此次发布的一大亮点是新增了对有向边界框 (OBB) 检测的支持，使模型能够识别不同角度的物体，尤其适用于航空成像、文本识别和卫星图像分析等任务。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 进行有向目标检测 (OBB)。

今年晚些时候，YOLO11 发布进一步提高了标准。这款新模型效率更高、精度更好，并支持 YOLOv8 广为人知的所有计算机视觉任务。YOLO11 的推出还带来了 YOLO11 Enterprise 模型，这些模型使用专有数据集训练，可为商业应用提供更高性能。

与此同时，Ultralytics 全年持续为 Python 软件包推出新更新，让开发者更轻松地将 Ultralytics YOLO 模型集成到工作流中。

以下是 2024 年一些重要版本更新的简要介绍：

• 更简明的文档：改进指南和资源，帮助开发者快速了解并使用这些工具。
• 更智能的导出选项：新增了对 OpenVINO 等技术的支持，可让 AI 模型在各种设备上运行得更快。
• 性能更佳：修复了数据处理方面的问题，并改进了软件包处理小型任务的方式，使其更加可靠、高效。

Ultralytics 在 2024 年取得的重大成就#

2 月，Ultralytics 通过 Microsoft for Startups Founders Hub获得了价值 15 万美元的 Microsoft Azure 云积分。这份慷慨支持推动了持续的研发工作，尤其是 YOLOv8 和 YOLO11 的相关工作。这些积分帮助团队扩大工作规模、优化目标检测模型，并探索视觉 AI 领域的新创新。

Ultralytics 还在 Intel Ignite Europe项目中荣获两项特别奖项。团队因成功完成 Intel Ignite Europe 第 7 期项目而受到表彰。这是 Intel 推出的高选拔性计划，通过指导、研讨会和交流机会支持有潜力的初创企业。Ultralytics 还获评“最受关注的初创企业”，以表彰团队的创新成果及其在项目期间产生的重要影响。

图 2. Ultralytics 获评“最受关注的初创公司”。

展现 Ultralytics 在 2024 年的全球影响力#

在这一年中，Ultralytics 有机会在全球大型活动上展示其视觉 AI 创新成果，与行业领袖交流，并激励不断壮大的社区。在 2 月 26 日至 29 日举行的 巴塞罗那移动世界大会 (4YFN) 上，创始人兼 CEO Glenn Jocher 与增长总监 Paula Derrenger 一同展示了 YOLOv8 和 Ultralytics HUB 应用——这是一个用于创建和训练 Ultralytics YOLO 模型的无代码平台。

图 3. Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher 在 4YFN 舞台上。

次月，在 3 月 18 日至 21 日举行的 NVIDIA GTC 2024上，Ultralytics 团队与全球 AI 专业人士交流，并收到了关于 YOLOv8 影响力的一些积极反馈。

之后，Ultralytics 在柏林参加了 7 月 17 日至 19 日举行的 WeAreDevelopers World Congress 2024，与超过 20,000 名开发者、初创公司和行业领袖交流。活动以 Intel AI Summit 拉开帷幕，机器学习工程师 Francesco Mattioli 通过在 iPhone 15 上进行的现场演示，展示了 YOLOv8 的实时性能，并演示了它与 Intel 硬件的集成。

在主会议期间，Ultralytics 在展位举办了互动演示，展现 YOLOv8 的多功能性，并与使用该模型进行缺陷检测和学术研究等应用的开发者交流。

图 4. 我们的机器学习工程师 Francesco Mattioli 出席 WeAreDevelopers World Congress 2024。

在临近年末时，Ultralytics 参加了 11 月 16 日至 17 日举行的 Maker Faire Shenzhen 2024，由嵌入式计算机视觉工程师 Lakshantha Dissanayake和高级机器学习工程师 Jing Qiu代表出席。他们展示了 YOLO11 实时演示，并发表主题演讲，强调视觉 AI 在推动可持续发展方面的作用。

图 5. 团队展示了使用 Ultralytics YOLO11 的实时演示。

在 YOLO Vision 2024 探索视觉 AI 的未来#

今年，Ultralytics 在参加众多活动的同时，也举办了YOLO Vision 2024 (YV24)，这是我们的年度混合活动。YV24 于 9 月 27 日在马德里的 Google for Startups Campus 举行，并向全球直播，汇聚了专家、开发者和爱好者，共同庆祝视觉 AI 的进步。

一大亮点是宣布推出 YOLO11，并带来 30 个新模型。这些模型速度更快、效率更高、精度更好；与 YOLOv8m 相比，YOLO11m 使用的参数减少了 22%，在 COCO 数据集上却取得了更好的结果。

活动还举办了精彩的专题讨论会，议题包括生成式 AI、女性在 AI 领域的领导力和社区建设策略。来自 Ultralytics、知名大学和创新型初创企业的演讲嘉宾分享了见解，助力推动创新与包容。

图 6. YOLO Vision 2024 是 Ultralytics 团队增进交流的绝佳机会。

现场展示了 YOLO 模型的实际应用，包括通过无人机监控检测鲨鱼，以及监测牛的行为，充分体现了模型在各行各业的多功能性。与 Intel、NVIDIA 和 Sony 等公司的合作，进一步展现了 Ultralytics YOLO 如何与现代硬件集成，以实现优化的边缘 AI性能。

与视觉 AI 社区交流#

2024 年，Ultralytics 积极参与视觉 AI 社区活动，分享见解、促进协作，并展示其技术在现实世界中的影响。以下是其中的一些重要时刻：

• IE University：Glenn Jocher 发表演讲，分享 Ultralytics 的发展历程以及 YOLOv5 和 YOLOv8 的进展。演讲以一场精彩的问答环节收尾，为各行各业的视觉 AI 应用提供了实践见解。
• South Summit 创业大赛：Ultralytics 入围了在马德里举行的这项大赛决赛。Glenn Jocher 在“Next Big Thing”舞台上演讲，展示了 YOLOv8 在医疗保健、农业和零售等行业的影响。团队还在展位举办了现场演示，与学生、研究人员和行业专业人士展开交流。
• Chaihuo Makerspace：在深圳首个创客空间，Ultralytics 团队就 YOLO 目标检测发表演讲，向多元化的听众分享最新进展，其中包括 DIY 爱好者和创业者。
• SatCen：Glenn Jocher 介绍了 Ultralytics YOLO11 的最新进展，重点讲解了减少假阴性、提升处理速度方面的改进，以及模型在地理信息系统 (GIS) 中的应用，例如分析空间数据、地图和卫星图像，以用于环境监测和城市规划。

图 7. Ultralytics 团队参加 South Summit Madrid 2024。

回顾 2024 年#

要更好地了解 2024 年对 Ultralytics 的影响，数据最能说明问题。今年，用户通过 pip 下载了 6,400 万次 Ultralytics 工具，展现出全球开发者对 Ultralytics YOLO 模型日益增长的采用度。在 GitHub 上，Ultralytics 的各个存储库累计获得超过 9.65 万颗星，彰显了它在开源社区中的影响力和领导地位。

使用数据同样令人印象深刻。Ultralytics 产品每月访问量达 500 万次，用户每天使用 Ultralytics 软件包训练 300 万个模型。

Ultralytics 的 YOLO 模型提供多种模式，例如用于分析图像或视频并生成对象预测结果的“predict”模式，以及在视频的连续帧中跟踪对象以实现持续监控的“track”模式。仅在 2024 年，跟踪模式每天就被调用 1.1 亿次，而预测模式每天的使用量达到 6.5 亿次，充分展现了 YOLO 模型在现实世界应用中的重要作用。

总结突破不断的一年#

2024 年对 Ultralytics 来说是非凡的一年，在视觉 AI 领域取得了重要进展并达成多个里程碑。YOLO11 的发布树立了性能和灵活性的新标杆，而 Ultralytics Explorer 等工具则帮助开发者和研究人员提升了项目水平。

通过全球活动、合作伙伴关系和社区计划，Ultralytics 持续为计算机视觉领域带来切实影响。今年的成就不仅展示了技术创新，也彰显了全球社区携手推动进步的力量。

随着 2025 年临近，Ultralytics 团队比以往任何时候都更有动力突破界限，并打造服务于全球开发者和企业的工具。

如需进一步了解，请访问我们的 GitHub 代码库，并加入我们的社区。你还可以在我们的解决方案页面上探索自动驾驶汽车中的 AI 应用和农业中的计算机视觉。