Ultralytics 在 YOLO Vision 2025 的精彩时刻！

AI 与计算机视觉社区于 9 月 25 日齐聚一堂，参加 YOLO Vision 2025 (YV25)，这是 Ultralytics 每年举办的线上线下混合式视觉 AI 活动。活动在伦敦 The Pelligon 举行，并向全球直播，吸引了来自不同领域的研究人员、工程师和 AI 爱好者，共同分享想法并了解 Ultralytics YOLO26等最新创新成果。

今年是活动举办的第四年，其影响范围和影响力持续扩大。YV25 直播目前已获得超过 6,800 次观看、超过 49,000 次展示，并累计近 2,000 小时的观看时长。

YV25 由主持人 Oisin Lunny致开幕词，他鼓励与会者交流、分享，并充分利用这次活动，为当天的议程定下基调。正如他所说：“YOLO Vision 2025 是一场汇聚开源视觉 AI 社区的会议，旨在聚焦数据、机器学习和计算机视觉领域的进展。”

本文将回顾 YOLO Vision 2025 的精彩内容，包括产品发布、主题演讲、圆桌讨论、现场演示，以及让这一天格外特别的社区时刻。

从单块 GPU 到 3,000 万美元 A 轮融资#

活动前夕，大家对新产品发布充满期待。我们的创始人兼 CEO Glenn Jocher在当天开场时延续了这股热度。

他分享了 Ultralytics 的发展历程，回忆起 2020 年时，他还在一台连接到 MacBook 的 1080 Ti 上运行实验，而这套配置如今已显过时。从那样简朴的起步，Ultralytics 已成长为一个全球社区，每天由 YOLO 模型驱动数十亿次推理。

Glenn 还谈到，Ultralytics 最近完成了3,000 万美元 A 轮融资。他解释说，这笔投资将助力公司迈入下一阶段的发展，让公司扩充团队、拓展研究，并获得继续推动计算机视觉边界所需的计算资源。

Ultralytics YOLO26：更出色、更快速、更小巧的 YOLO 模型#

Glenn 随后宣布了 Ultralytics 的两项新计划。第一项是 Ultralytics YOLO26，这是 Ultralytics YOLO 系列的最新模型，旨在实现更小、更快、更高效，同时取得更高的准确率。第二项是 Ultralytics Platform，这是一个全新的端到端 SaaS 工作空间，将数据、训练、部署和监控整合在一起，让计算机视觉解决方案的构建变得前所未有的轻松，预计近期将正式发布。

图 1. Glenn Jocher 在 YOLO Vision 2025 现场宣布推出 Ultralytics YOLO26。

Ultralytics YOLO26 旨在提升性能，同时兼顾实际应用需求。最小版本在提升准确率的同时，CPU 运行速度最高可提升 43%，适用于从移动设备到大型企业系统的各种应用。YOLO26 将于 10 月底公开发布。（更新：YOLO26 已于 2026 年 1 月正式发布。）

下面简要介绍 YOLO26 的核心功能：

• 精简架构：移除了此前会拖慢模型的 Distribution Focal Loss (DFL) 模块。Ultralytics YOLO26 现在能够在不牺牲准确率的前提下更高效地运行。
• 更快的预测：Ultralytics YOLO26 提供了跳过非极大值抑制 (NMS) 步骤的选项，从而更快地生成结果，并便于实时部署。
• 更擅长发现小目标：新的训练方法提高了稳定性并显著提升准确率，尤其是在复杂场景中检测细节较小的目标时。
• 更智能的训练：MuSGD 优化器结合了两种训练技术的优势，可帮助模型更快学习并达到更高准确率。

初探 Ultralytics 平台#

介绍 YOLO26 后，Glenn 邀请我们的产品工程负责人 Prateek Bhatnagar演示下一个即将推出的项目——Ultralytics Platform（现已发布）。该平台旨在简化整个计算机视觉工作流，将数据集、标注、训练、部署和监控整合到一个地方。

Prateek 将它比作汽车调校：你不必为了轮胎、发动机和变速箱分别跑不同的店，一切都能在同一个车库里完成。同样，该平台为开发者提供了一个集成工作空间，用于管理视觉 AI 模型的完整生命周期。

演示展示了可加快数据集准备速度的 AI 辅助标注工具、适合专家和初学者的可定制训练选项，以及对训练运行情况的实时监控。

边缘部署圆桌讨论的见解#

YV25 的另一大亮点是关于边缘部署的圆桌讨论，由 Oisin Lunny 主持。参与讨论的嘉宾包括 Sony Semiconductor Solutions 的 Yuki Tsuji、Raspberry Pi 的 David Plowman以及 Glenn Jocher。

讨论探讨了将 AI 部署到边缘端如何降低延迟和成本，并改善隐私保护。Yuki 展示了 Sony 的 IMX500 传感器，它可以直接在芯片上运行推理。同时，David 介绍了 Raspberry Pi 如何从创客领域拓展到大规模商业应用。

图 2. 边缘部署圆桌讨论，嘉宾包括 Oisin Lunny、Yuki Tsuji、David Plowman 和 Glenn Jocher。

圆桌讨论还谈到了开发者面临的最大难题之一：如何让模型在不同设备上顺畅运行。Ultralytics Python 包在这方面发挥着关键作用。

凭借丰富的导出选项，它可以轻松地将训练好的模型部署到移动设备、嵌入式系统或企业级硬件上。Ultralytics 消除了模型转换的麻烦，帮助团队专注于构建解决方案，而不是费力处理兼容性问题。

正如 David 所说：“我深知模型转换有多糟糕。如果有人能替我处理这些事情，生活就会轻松很多。这正是 Ultralytics 真正改善现状、为用户提供有价值产品的地方。”

加速创新与 AI 硬件发展#

AI 软件与硬件的进步同步发生，两者共同推动了计算机视觉领域的新一轮创新。Ultralytics YOLO 等模型不断提高准确率，而它们在现实世界中的实际影响也取决于运行平台。

例如，Seeed Studio 展示了他们的 reCamera 和 XIAO 系列开发板等模块化低成本硬件，预装 Ultralytics YOLO 模型后，开发者便可以轻松地从原型开发过渡到真实场景中的 AI 系统。这种软硬件集成降低了入门门槛，也展现了硬件层面的创新如何直接加速技术普及。

以下是 YV25 其他主题演讲中的一些要点，重点展示了软硬件协同设计如何开辟新的可能性：

• 量化带来显著的速度提升：Intel 展示了如何将 Ultralytics YOLO 模型转换为 OpenVINO，并通过量化在短短 30 分钟内将推理速度从 54 FPS 提高到 606 FPS，充分展现了优化的威力。
• 全栈工具让边缘 AI 部署切实可行： NVIDIA 强调了 Jetson 设备、TensorRT、Triton Inference Server 和 DeepStream SDK 如何协同工作，简化边缘端高性能视觉 AI 的部署。
• 开放生态系统加速原型开发：AMD 介绍了基于 GPU 和 ROCm 软件栈构建的端到端平台，帮助开发者快速从原型走向部署，同时控制成本。
• 低功耗芯片将 AI 扩展到资源受限设备：DEEPX 推出了 DX-M1 和 DX-M2 处理器，在功耗低于 5 瓦的情况下提供数十 TOPS 的算力，让紧凑、功耗受限的系统也能运行先进的推理任务。

计算机视觉的最新趋势#

随着软件和硬件协同发展，计算机视觉正以前所未有的速度演进。这些并行进展不仅提升了准确率和速度，也在塑造视觉 AI 在现实世界中的部署方式。在 YV25，与会者有机会聆听机器人技术、边缘部署和多模态 AI 领域专家的分享，每位专家都从不同角度探讨了该领域的发展方向。

例如，在主题演讲中，D-Robotics 的 Michael Hart 演示了如何将 Ultralytics YOLO 模型与紧凑型 RDK X5 板卡（一种小型嵌入式 AI 视觉模块）结合，让机器人实时运行先进视觉模型。他的现场演示展示了机器人技术的巨大进步：机器人已从实验室实验发展为实用的 AI 驱动系统。

图 3. Michael Hart 强调了如今 AI 赋能的机器人离不开计算机视觉。

同样，Axelera AI 的 Alexis Crowell和 Steven Hunsche也强调了在边缘端部署视觉 AI 所面临的挑战与机遇。他们通过现场演示介绍了 Axelera AI 的 Metis AI 处理单元 (AIPU) 如何结合 RISC-V 和数字存内计算，以极低功耗实现高性能。该平台采用 M.2 和 PCIe 等常见外形规格，其软硬件协同设计使边缘 AI 的扩展部署切实可行且高效。

在另一场演讲中，Hugging Face 的 Merve Noyan探讨了多模态 AI 的兴起。这类模型将视觉与文本、音频及其他输入结合起来。她介绍了从文档分析到具身智能体等多种应用场景，并强调开源创新正在加速 AI 的普及。

平衡技术进步与人类价值#

YV25 不仅有启发性的宏观主题演讲，也包含非常实用的专题分享。Jiri Borovec 来自 Lightning AI，他通过实操演示展示了如何借助 PyTorch Lightning 和多 GPU 支持训练和微调 Ultralytics YOLO 模型。

他讲解了代码示例，并强调开源工具、清晰的文档和灵活的框架能够帮助开发者更轻松地扩展训练、验证每个阶段，并根据自己的项目调整工作流程。这也提醒我们，社区和易于使用的工具对计算机视觉领域的真正进步至关重要。

另一方面，演讲者也呼吁观众思考 AI 在社会中的更广泛作用。在主题演讲中，未来学家、人文主义者兼 The Futures Agency CEO Gerd Leonhard提出：“技术在被我们使用之前在道德上是中立的。”他强调，真正的问题不只是 AI 能做什么，而是 AI 应该做什么。他警告大家不要陷入还原论和无视真相等陷阱，并呼吁开发真正服务于人类长远利益的 AI。

图 4. Gerd Leonhard 分享了如何在构建 AI 解决方案时坚持以人为本。

在与牛津大学的 Carissa Véliz进行炉边谈话时，大家继续关注责任议题，她强调了隐私和安全的重要性。她指出，开源社区对于检查和改进代码至关重要，而且伦理与设计密不可分。她传达的信息很明确：开发者需要预见技术遭到滥用的可能，并构建将人的尊严和社会福祉放在首位的系统。

在伦敦 YV25 交流互动#

除了演讲和演示，YV25 还为人们创造了交流的机会。与会者在咖啡休息和午餐时间相互交流、分享经验、比较不同方法，并促成新的合作。

对于 Ultralytics 团队来说，这也是一次难得的线下见面机会。团队成员遍布全球，这样的时刻有助于增进彼此联系，一同庆祝取得的进展。

图 5. Ultralytics 团队结束充满启发的一天，参加 YOLO Vision 2025。

活动以一场派对收尾，让参与者有机会放松身心并继续交流。大家借此回顾经历、恢复精力，并展望视觉 AI 创新的下一篇章。

携手拓展视觉 AI 的边界#

YOLO Vision 2025 是一场关于创意、创新和社区的盛会。Ultralytics YOLO26 的发布拉开了活动序幕，随后围绕边缘部署和以人为本的 AI 展开的精彩演讲，展现了视觉 AI 的快速进步及其日益增长的全球影响力。

除了主题演讲环节，这场活动也汇聚了众多参与者。研究人员、开发者和爱好者分享经验、展开有意义的交流，并探索未来的新可能。活动在热烈的氛围中落下帷幕，参与者对 Ultralytics YOLO 模型和计算机视觉的未来充满期待。

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