Ultralytics 的最新动态
隆重推出 Ultralytics Platform：标注、训练和部署视觉 AI 的最智能方式
在一个为交付现实世界视觉 AI 的团队打造的端到端工作区中，进行生产就绪型计算机视觉模型的标注、训练和部署。
El Espanol
Ultralytics 以 YOLO26 重新定义最先进的视觉 AI
了解 Ultralytics YOLO26 如何在速度、简易性和从边缘设备到大规模服务器的现实部署能力方面，为视觉 AI 树立新标准。
Deepx
了解 DEEPX 如何在 CES 2026 上以物理 AI 基础设施公司的身份展示其视觉能力
Bolsamania
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元的 A 轮融资
El Confidencial Digital
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元的 A 轮融资
El Referente
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元的 A 轮融资
EMPRENDEDORES
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元的 A 轮融资
Europa press
了解 Ultralytics 如何获得 3000 万美元的 A 轮融资
Ultralytics 筹集 3000 万美元，以突破计算机视觉的界限
了解 Ultralytics 最近的 3000 万美元 A 轮融资情况以及未来的展望，包括加速 Ultralytics YOLO 的研发和企业解决方案。
Innovaspain
探索 Ultralytics 如何为机器配备人工智能界限内的先进视觉 AI。
Infineon
Infineon 利用 Ultralytics YOLO 模型增强其 Edge AI 平台，为边缘设备解锁先进的计算机视觉功能。
Raspberry Pi
了解如何将 Ultralytics YOLO 模型部署到 Raspberry Pi 上，为低成本边缘设备带来强大的实时计算机视觉能力。
我们的媒体工具包
公司概况
Ultralytics 构建用于实际部署的开源和企业级视觉 AI 工具。
品牌资产
获取用于编辑和合作伙伴报道的已批准标志、截图和视觉资料。
媒体联系
联系 Ultralytics 团队获取媒体报道、合作和公司公告。
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。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短了 30%
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RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
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Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
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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%
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