Ultralytics 线下聚会：伦敦

9 月 23 日，Ultralytics 团队在我们的伦敦办公室迎接视觉 AI 社区成员，共度一个充满现场演示、交流讨论和视觉 AI 未来展望的夜晚。

下班后的聚会汇集了 AI 领域的领军人物、开发者、工程师、Ultralytics YOLO 贡献者、客户，以及在真实场景中构建计算机视觉应用的人士。这也是将 Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) 的热烈氛围带给伦敦社区的机会。

展望 Ultralytics 的下一步#

Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher 为当晚活动拉开序幕，介绍了 Ultralytics 的最新进展，包括近期宣布的 Ultralytics YOLO27 模型系列，以及 Ultralytics Platform 的更新。

与会者深入了解了 YOLO27 的即将推出的功能，以及我们的新一代计算机视觉模型；他们还了解了 Ultralytics Platform 如何整合视觉 AI 工作流，从标注和数据管理到训练和部署。

社区成员还有机会通过 Ultralytics YOLO 和 Ultralytics Platform 的现场演示，亲自体验这项技术，探索如何构建和部署计算机视觉，以用于现实场景。

图 1. Ultralytics 伦敦见面会。Glenn Jocher 登台演讲。（图片来源：Ultralytics）

视觉 AI 的未来方向#

当晚活动还包括一场座谈，探讨视觉 AI 如何超越感知，进入产品、物理系统和新的现实应用。

座谈由 Ultralytics 销售与客户成功副总裁 Craig Johnston 主持，嘉宾包括 Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher；NVIDIA Metropolis、Physical AI 高级开发者关系经理、博士 Angus Siberry；应用研发工程师兼生物工程专业学生 Margot Bonilla；以及 Arm 首席产品经理 Matthew Lowdon。

他们从整个技术栈的角度探讨了视觉 AI：从模型本身，到模型运行所依赖的硬件，再到模型最终部署的环境。用 Matthew Lowdon 的话来说：“模型在边缘端的性能越好，我们运行其他进程的余量就越大。”

讨论涵盖了 Ultralytics YOLO 的演进，以及视觉 AI 如何承担日益复杂的实时任务；还探讨了机器视觉可以从生物系统中学到什么，以及 NVIDIA Metropolis 和 Physical AI 如何将视觉技术带入真实环境。

谈到边缘案例时，NVIDIA 的 Angus Siberry 表示：“这类情况并不常见，但正是你最关心的事情，因为最可能需要了解系统是否会在最关键的时候按预期运行。”

在边缘计算方面，与会者讨论了 Arm 在 Raspberry Pi 5 上提升 YOLO 性能的工作，以及在小巧、易于获取的设备上运行功能日益强大的模型，可能会如何拓展视觉 AI 的实用场景。

座谈还展望了超越当下应用的可能性：小型、快速的视觉模型如何与更大型的视觉语言模型协同工作；下一波重大进展会来自模型、数据、传感器，还是理解物理世界的新方式；以及未来五年可能普及的能力。

图 2. Ultralytics 伦敦见面会。“视觉 AI 的未来方向”座谈。（图片来源：Ultralytics）

连接视觉 AI 社区#

除了主题活动，见面会也旨在汇聚社区成员。

在共享美食和饮品的轻松氛围中，与会者有机会结识 Ultralytics YOLO 贡献者、开发者、客户、合作伙伴、研究人员，以及其他从事 AI 和计算机视觉工作的人士。现场有可供体验的演示、Ultralytics 周边产品，还有充足时间与团队交流、交换想法。

这场见面会恰逢 Ultralytics 团队来自美国和欧洲各地的成员齐聚伦敦的一周，其中包括几位新团队成员；这也为团队和更广泛的社区成员创造了另一个线下相聚的机会。

从线上线下结合的 Ultralytics YOLO Vision 到伦敦见面会，我们将继续为视觉 AI 社区创造机会，让大家交流、分享正在构建的项目，并探索计算机视觉的未来方向。

想了解接下来的动态吗？加入 Ultralytics YOLO27 候补名单。