Ultralytics YOLO 与 DEEPX 合作：用于物理 AI 的边缘 AI 推理

在 Ultralytics，我们观察到随着 AI 在物理世界中变得更加深入，越来越多的 计算机视觉模型 开始直接在边缘设备上运行。从机器人和工业机械到智能摄像头和自动驾驶汽车，越来越多的智能系统被要求无需依赖云端，即可实时查看、理解并做出行动。

这股全新的智能系统浪潮被称为物理 AI，它需要能够在现实世界中自主运行的高性能、超高能效计算能力。现实世界中的系统需要能够在边缘硬件上本地、可靠且高效运行的视觉 AI。

像 Ultralytics YOLO26 这样的 Ultralytics YOLO 模型是为实时计算机视觉而设计的，但在边缘端充分发挥其潜力，需要软件与硬件的完美结合。为此，我们很高兴宣布与 DEEPX 达成新的合作伙伴关系。

我们已与 DEEPX 达成合作，推出了一项全新的导出集成功能，使 Ultralytics YOLO 模型能够在 DEEPX NPU 硬件上实现高效、高性能的部署。我们将共同为物理 AI 的构建、部署和扩展设立一个统一的全球标准。

Link to this section对物理 AI 未来的共同愿景#

作为全球采用率最高的计算机视觉框架，Ultralytics 为这些系统提供了“眼睛”。作为最高效的 NPU 制造商之一，DEEPX 则提供了大规模运行它们的“大脑”。

在 Ultralytics 和 DEEPX，我们始终信奉并致力于无障碍、高性能和以开发者为先的设计。通过将 Ultralytics 和 DEEPX 的生态系统结合，我们提供了一条单一且值得信赖的商业部署视觉 AI 的途径，无论是正在交付首款产品的早期机器人公司，还是在数千家工厂部署视觉 AI 的财富 500 强制造商，都能从中受益。

这意味着：

• 更快的上市时间： 从标注到部署只需几天，而不是几个月。
• 更低的部署成本： 以极低的功耗和芯片成本获得 GPU 级性能，让你以 2-4 W 的功耗实现 250+ FPS 的帧率。
• 新的收入机会： 构建并交付以往经济上不可行的边缘 AI 产品。
• 面向未来的扩展性： 专门的 CI/CD 流水线确保每一个新的 Ultralytics 版本都能与 DEEPX 硬件开箱即用，并有 DEEPX 的多年供货承诺作为保障。

Link to this section探索 DEEPX 的 NPU 技术#

在深入了解新的导出集成之前，让我们先了解一下 DEEPX 以及其 NPU 在实现高效物理 AI 方面所扮演的角色。

DEEPX 是一家 AI 半导体创新企业，提供高效的边缘 AI 硬件，专为像 Ultralytics YOLO 这样的视觉模型而打造，具有无可比拟的每瓦帧数 (FPS/W)。

DEEPX 芯片通过专注于现实世界中的效率而非理论指标重新定义了性能，让开发者能够以极低的功耗预算实现 GPU 级的成果。

DEEPX 的方法之所以特别创新，在于其全栈设计。DX-M1 NPU 专为加速计算机视觉模型的计算模式而设计，具有被动散热和低功耗特性，非常适合追求每瓦性能和长期可靠性的生产级部署。DX-M1 现正通过三星晶圆代工厂进行 5nm 大规模生产，而 DX-M2 已被列入基于三星 2nm GAA 的路线图中，旨在将这一效率优势扩展到智能体 AI 时代。

Link to this section开始将 Ultralytics YOLO 模型导出到 DEEPX#

Ultralytics Python package 和 Ultralytics Platform 为训练、评估和部署 YOLO 模型提供了一个完整、统一的五项计算机视觉任务环境。无论你倾向于使用代码还是无摩擦的可视化工作流，这两种途径都能让你以一致且可扩展的方式完成从数据到部署的模型开发。

Through this partnership, Ultralytics has introduced a new export integration with DEEPX, enabling YOLO models to be exported for deployment on DEEPX NPU hardware with a single command: format=deepx. The integration is fully supported across the Ultralytics ecosystem, meaning developers can export to DEEPX from the Python package or directly from Ultralytics Platform after annotating and training their model. During export, the model is compiled and INT8-quantized into an optimized .dxnn binary, with EMA-based calibration ensuring maximum NPU performance without sacrificing model quality.

在实际操作中，这意味着商业团队只需三个命令即可从标注数据转变为在 DEEPX NPU 上运行的生产级模型：

# Step 1: Install Ultralytics
pip install ultralytics

# Step 2: Export your YOLO model to DEEPX format
yolo export model=yolo26n.pt format=deepx

# Step 3: Run inference on DEEPX hardware
yolo detect predict model=yolo26n_deepx_model

关于完整设置细节（包括运行时安装以及使用 DEEPX 的 dxtron 图形查看器进行可视化），请参阅 DEEPX 集成文档。

Link to this section在 DEEPX NPU 上运行 Ultralytics YOLO 模型的主要优势#

以下是使用该新集成在 DEEPX 硬件上部署 Ultralytics YOLO 模型的一些关键优势：

• Seamless integration with the Ultralytics workflow: Exporting YOLO models for DEEPX deployment fits naturally into the Ultralytics Python package, with a single format=deepx command standardizing the edge deployment process.
• 支持多种计算机视觉任务：你可以在 YOLOv8、YOLO11 和 YOLO26 上部署用于目标检测、分割、姿态估计、旋转边界框 (OBB) 检测和分类的模型。
• 超高效边缘推理：DEEPX NPU 以极低的功耗提供 GPU 级性能，其被动散热和超低功耗特性是生产级部署的理想选择。
• 面向未来的基础：专门的 CI/CD 流水线保证了与每一个新的 Ultralytics 版本的开箱即用兼容性，而从 DX-M1 到 DX-M2 的路线图将相同的软件栈扩展到了智能体 AI 时代。
• 可扩展至各种物理 AI 应用：从智能监控和工业检测到机器人和自动驾驶系统，该集成支持广泛的现实用例。

Link to this sectionUltralytics YOLO 和 DEEPX 硬件可以在哪些方面产生影响#

那么，Ultralytics YOLO 模型可以在哪些现实场景中通过 DEEPX 硬件部署于常见的物理 AI 应用呢？

Link to this section边缘智能监控#

现代监控系统需要在不影响隐私或连接性的前提下进行实时检测。在 DEEPX NPU 上运行的 Ultralytics YOLO 模型使监控摄像头和管理系统能够在本地分析视频流，实时识别人员、车辆和异常活动，且功耗低且无需依赖云端。随着 GDPR 在欧洲的强制执行力度加大，且市政采购日益强制要求数据驻留，端侧推理正成为一种技术优势，也是合规层面的胜算。

Link to this section工业自动化与质量控制#

在工厂和制造设施中，视觉 AI 正被越来越多地用于自动化质量控制、缺陷检测和过程监控。将 Ultralytics YOLO 模型与 DEEPX 硬件相结合，可实现能够在严苛的工业环境中 24/7 可靠运行的端侧检测，从而帮助减少浪费、提高产品质量并保障工人安全。

Link to this section机器人与自动驾驶系统#

对于机器人而言，速度和响应能力至关重要。无论是仓库导航、在动态工业环境中操作，还是与人类并肩工作，机器人都需要即时解读周围环境。在 DEEPX NPU 上运行的 Ultralytics YOLO 模型使机器人能够实时检测障碍物、跟踪人员并识别物体，从而在不依赖持续云连接的情况下支持更安全的移动和更高的自主性。

Link to this section关键要点#

Ultralytics YOLO models and DEEPX NPUs make it easier than ever to bring high-performance Physical AI to the edge. By simplifying deployment with the new format=deepx standard and optimizing models for DEEPX's energy-efficient hardware, this partnership helps bridge the gap between development and real-world commercial applications. As Physical AI continues to grow, this collaboration is a step toward making production-grade vision AI accessible, affordable, and scalable for businesses of every size.

准备好更快地将你的边缘 AI 产品推向市场了吗？

• 申请许可证 以获取商业支持和 Enterprise YOLO 模型。
• 尝试 Ultralytics Platform 来标注、训练并部署你的第一个 DEEPX 就绪模型。
• 成为 Ultralytics 合作伙伴 以探索联合部署机会。
• 阅读文档 获取完整的技术指南。

了解像 机器人 AI 和 制造 AI 这样的创新如何塑造未来。