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精选动态
Ultralytics YOLO26 将为 Intel 处理器带来实时计算机视觉
Ultralytics 与 Intel 携手通过 OpenVINO 将 YOLO26 引入 Intel 处理器；在受支持的 CPU 和 GPU 场景中，据报告推理时间低于 5 毫秒。
News
HackerNoon
了解 HackerNoon 的作家聚焦专题，其中介绍了 Glenn Jocher。
News
Medium
进一步了解 Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher，以及这家开发了广受欢迎的 YOLO 开源计算机视觉模型的公司。
News
公路
了解 Ultralytics 如何从开源领域的强大力量发展为一体化平台。
News
技术报告
Ultralytics 开发了一种方法，可在普通的低成本硬件上运行先进的视觉检测。
News
AiThority
Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher 在这次 AiThority 访谈中探讨了普及 AI 的重要性。
Press release
Ultralytics Platform 重磅推出：以最智能的方式标注、训练和部署视觉 AI
在专为团队打造的一站式端到端工作空间中，完成计算机视觉模型的标注、训练和部署，让模型随时满足生产环境需求。
News
El Espanol
了解由西裔美国人 Glenn Jocher 创立的这家初创公司的模型，如何逐渐融入整个生产体系。
Press release
Ultralytics 以 YOLO26 重新定义先进视觉 AI
了解 Ultralytics YOLO26 如何在速度、简洁性和实际部署能力方面为视觉 AI 树立新标准，覆盖从边缘设备到大型服务器的各种场景。
News
Deepx
了解 DEEPX 如何在 CES 2026 上以物理 AI 基础设施公司的身份亮相
News
EMPRENDEDORES
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元 A 轮融资。
News
El Confidencial Digital
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元 A 轮融资。
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Europa press
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元 A 轮融资。
我们的媒体资料包
查看我们的模型实际运行效果
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
了解 RTM 如何使用 Ultralytics YOLO26 实现工厂全天候安全监控，并利用制造商已有的硬件将推理成本降低 28%。
SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测矿山传送带上的 3,400 处缺陷
了解 SK Godelius 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测缺陷和异常，帮助矿厂提升安全性并简化工作流程。
Camerite 使用 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
了解 Camerite 如何使用 Ultralytics YOLO 自动化视频监控、缩短开发时间，并帮助城市转向主动安防。
OnsiteIQ 使用 Ultralytics YOLO11 将项目延误减少 20%
了解 OnsiteIQ 如何使用 Ultralytics YOLO11 监控施工现场，将项目延误减少 20%，并以快 3 倍的速度解决纠纷。
mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
了解 mtrail 的 TrainVision 如何使用 Ultralytics YOLO 自动采集铁路数据，将耗时最多缩短 100%，并将错误减少 90%。
Glacier Robotics 将美国回收设施中的 PET 流失率降低了 70%
了解 Glacier Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO11 将 PET 泄漏减少 70%、提升回收准确率并实现废弃物分拣自动化。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 自动执行停车场巡逻，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新周期从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何使用 Ultralytics YOLO 和联邦学习，在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据安全。
RapiD Engineering 借助 Ultralytics YOLO，将海鲜质量控制系统的部署时间缩短了 1 周
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测鲑鱼，在实时检测缺陷的同时，节省一周的工程开发时间。
Project Ocean Oasis 借助 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，扩大珊瑚礁保护规模并提升海洋智能水平。
Volley 借助 Ultralytics YOLO 为 250 多台球场 AI 训练器提供支持
了解 Volley 如何使用 Ultralytics YOLO 进行姿势估计、球检测和球场分类，为约 250 台场上训练设备提供实时指导。
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将安全违规事件减少 28%
了解 WG Tech Solutions 如何借助边缘端的 Axelera Metis AI 加速器和 Ultralytics YOLO，将制造业安全违规减少了 28%。
Stride 借助 Ultralytics YOLO，在 1 分钟内完成马匹步态分析
了解 Stride 如何在 iPhone 上使用 Ultralytics YOLO26 姿势估计，无需特殊硬件，约一分钟即可完成全面的离线马匹步态分析。
Pixelabs 借助 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现 95% 召回率
了解 Pixelabs 如何在其 AI-Engine 中使用 Ultralytics YOLOv8 自动分析视网膜图像，助力早期阿尔茨海默病研究，召回率最高达 95%。
SiteAssist 借助 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像，提升现场安全
了解 SiteAssist 如何使用 Ultralytics YOLO26 实时核验施工安全照片，处理超过 770,000 张图像并检测出超过 130 万个对象。
Chef Robotics 借助 Ultralytics YOLO 将食品赠送量减少 67%
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 检测托盘和食材，实现 99.5% 的准确率，并帮助 Cafe Spice 将餐食产量提高一倍以上。
Cali Intelligence 借助 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短 43%
了解 Cali Intelligence 如何在现有门店监控摄像头上使用 Ultralytics YOLO，借助实时警报和预测将平均结账队列长度缩短 43%。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 进行水下监测，系统正常运行时间达到 96% 以上
了解 MarineSitu 如何在边缘硬件上运行 Ultralytics YOLO，检测潮汐涡轮机周围的海洋野生动物，并将每日视频审查时间缩短至一两个小时。
Theia Scientific 借助 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提升 43 倍
了解 Theia Scientific 如何在 Theiascope™ 平台中使用 Ultralytics YOLO，实时检测、分割和测量 TEM 图像。
eSmart Systems 借助 Ultralytics YOLO 将电力线巡检时间减半
了解 eSmart Systems 如何在 Grid Vision® 中使用 Ultralytics YOLO 检测电网组件和缺陷，将公用事业巡检时间缩短 50%。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何将 Ultralytics YOLO 集成到 Voyager SDK 中，借助 Metis AIPU 实现快速、准确且节能的边缘视觉处理。
意法半导体在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅耗电 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何在低功耗微控制器上高效部署 Ultralytics YOLO 模型，从而在边缘端实现准确的实时推理。
Specialvideo 借助 Ultralytics YOLO 将食品检测准确率提升至 99%
了解 Specialvideo 如何利用 Ultralytics YOLO 模型实现实时 AI 食品检测，确保质量、减少浪费并提升效率。
Vivity AI 借助 Ultralytics YOLO 每年为工业运营节省 500 万美元以上
了解 Vivity AI 如何利用 Ultralytics YOLO 模型增强工业自动化，提升效率、减少停机时间并保障工作场所安全。
Videologic Analytics 借助 Ultralytics YOLO 将 AI 摄像头许可扩展至 1 万个
了解 Videologic Analytics 如何使用 Ultralytics YOLO 提升视频监控准确率、减少误报并缩短产品上市时间。
Prezent 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高 34%
了解 Prezent 如何使用 Ultralytics YOLO 检测幻灯片元素，将准确率从 65% 提升至 87%，并在 10 秒内处理完幻灯片。
ALYCE 借助 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升 20%
了解 ALYCE 如何使用 Ultralytics YOLO 提高交通数据准确性、节省两个月的开发时间，并打造更智能的城市交通工具。
Kiwitron 借助 Ultralytics YOLO 检测 30 米外的工业危险
了解 Kiwitron 如何在 KiwiEye 系统中使用 Ultralytics YOLO 模型，检测最远 30 米外的工业危险，让作业现场更安全、更高效。
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