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与 Ultralytics 一起深入探索 AI 和计算机视觉的最新趋势。从 YOLO 的进步到突破性的应用，探索我们如何塑造技术的未来。
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Ultralytics 在 2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day 上的主要亮点
回顾 Ultralytics 在 2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026 上的表现：活动演示、亮点与交流。
Ultralytics 在 CVPR 2026 的核心亮点
回顾 Ultralytics 在丹佛 CVPR 2026 期间的精彩瞬间，我们在会上进行了展示、发表了研究成果，并与全球计算机视觉社区进行了深入交流。
在 Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) 上使用 OpenVINO 加速 Ultralytics YOLO26
了解如何将 Ultralytics YOLO26 模型导出为 OpenVINO 格式，并在包括 CPU、GPU 和 NPU 在内的 Intel 硬件上加速推理。
Ultralytics 中国社区见面会：全球机器学习关注度最高的国家
Ultralytics 首次深圳见面会亮点：YOLO 向全能计算机视觉平台的演进，以及中国 AI 社区的未来展望。
Ultralytics 在 2026 年嵌入式视觉峰会上的重点亮点
欢迎加入，一起回顾 Ultralytics 在 2026 年嵌入式视觉峰会 (Embedded Vision Summit 2026) 上的精彩时刻。我们在会上展示了 Ultralytics YOLO26，并与圣克拉拉的 AI 社区进行了交流。
Ultralytics 在 AMD Dev Day 上海站：本地 AI 遇上智能体系统
Ultralytics 分享关于 AMD Dev Day 上海站有关 AMD AI 的见解：本地 AI 部署、智能体系统 (agentic systems)、ROCm 和 Ryzen AI Max 395。
Ultralytics YOLO 与 DEEPX 合作：用于物理 AI 的边缘 AI 推理
了解全新的 DEEPX 导出集成如何为 NPU 驱动的边缘 AI 硬件带来 Ultralytics YOLO 推理能力。
如何使用 Ultralytics Platform 导出 Ultralytics YOLO 模型
使用 Ultralytics Platform 轻松导出视觉 AI 模型。探索如何通过几次点击为边缘、移动端和云端部署准备模型。
使用 Ultralytics YOLO26 检测不安全的托盘堆叠
了解 Ultralytics YOLO26 如何用于检测仓库中不安全的托盘堆叠，从而帮助提升安全性、降低风险并维持高效运营。
Ultralytics Platform 多边形标注指南
了解多边形标注，它如何实现精确的对象分割，以及如何通过 Ultralytics Platform 轻松创建标注。
Ultralytics 在 2026 年德国汉诺威工业博览会上的重点亮点
欢迎加入，一起回顾 Ultralytics 在 2026 年德国汉诺威工业博览会 (Hannover Messe 2026) 上的精彩时刻，我们在会上展示了 Ultralytics YOLO 模型如何赋能工业 AI 解决方案。
在计算机视觉项目中选择 PyTorch 或 TensorFlow
了解 PyTorch 与 TensorFlow 在计算机视觉项目中的对比，以及哪种框架最适合你的视觉工作流。
使用 Ultralytics YOLO26 进行货架图合规性检测
了解如何使用 Ultralytics YOLO26 等视觉 AI 模型构建货架图合规性系统，以检测错误摆放的产品并自动化零售货架检查。
查看我们模型的实际应用
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短了 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 实现停车场巡逻自动化，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新时间从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何利用 Ultralytics YOLO 和联邦学习在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据的安全。
RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 实现鲑鱼检查自动化，实时检测缺陷，并节省了一周的工程工作量。
Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
了解 Project Ocean Oasis 如何使用 Ultralytics YOLO、边缘 AI 和自主监控系统来扩展珊瑚礁保护和海洋智能。
Volley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
WG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Pixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化工作流程并实现 95% 的召回率。
SiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型改善施工现场安全。
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
探索 Chef Robotics 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现精准的食品装配。
Cali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型通过目标检测来缩短零售结账队列。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测方式。
Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 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 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提高缺陷检测速度并实现电力巡检转型。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
STMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
了解 Specialvideo 如何使用 Ultralytics YOLO 模型为实时 AI 食品检测提供动力，从而确保质量、减少浪费并提高效率。
Vivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型加强工业自动化，提高效率，减少停机时间并确保工作场所安全。
Videologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
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 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动化幻灯片元素检测，在保持结构和设计的同时将处理时间缩短至 10 秒以内。
ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 模型来提高数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市构建人工智能驱动的交通解决方案。
Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
探索 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，从而提高安全性。
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