面向各行各业的 AI 驱动创新
了解 Ultralytics 解决方案如何借助先进的 AI 工具赋能各行各业，推动创新和效率提升。
用于航拍影像的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 将无人机和航拍影像转化为针对农业、水产养殖、环境监测、自然保护及地理空间分析的实时洞察。
航空航天中的计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型将视觉 AI 引入空中监测。使用计算机视觉解决方案赋能无人机、航空航天工作流、环境保护与地理空间行业。
安全领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型保护每个站点。视觉 AI 赋能周界监控、威胁检测、车牌识别和工作场所安全。
机器人计算机视觉
借助 Ultralytics YOLO 模型打造更智能的机器。机器人技术中的视觉 AI 可实现自主导航、感知、目标跟踪和实时控制。
物流计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型提升物流效率。视觉 AI 可实现包裹检测、分拣、车辆跟踪和仓库安全实时监控。
零售计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型重新构想零售。视觉 AI 为库存跟踪、货架监控、队列管理和更智能的客户洞察提供支持。
医疗领域的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型构建医疗解决方案。医疗领域的视觉 AI 可实现更快的医学影像处理、更智能的诊断和患者监护。
制造业中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型优化制造业。视觉 AI 可推动质量控制、缺陷检测、PPE 合规和装配线自动化。
汽车行业中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型在汽车行业应用计算机视觉。视觉 AI 提升道路安全、驾驶辅助和车辆自动化水平，让道路更加智能。
农业中的计算机视觉
使用 Ultralytics YOLO 模型将视觉 AI 带入智能农业。为作物监测、牲畜追踪和精准农业提供支持，提升产量与智能化水平。
我们的客户案例
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
了解 RTM 如何使用 Ultralytics YOLO26 赋能 7x24 小时工厂安全监控，将制造商已拥有的硬件上的推理成本降低 28%。
SK Godelius 使用 Ultralytics YOLO 检测采矿输送机上的 3,400 个缺陷
了解 SK Godelius 如何使用 Ultralytics YOLO 自动检测缺陷和异常，帮助采矿厂提高安全并优化工作流。
Camerite 借助 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
了解 Camerite 如何使用 Ultralytics YOLO 自动执行视频监控，将开发时间缩短，并帮助城市转向主动式安防。
OnsiteIQ 借助 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%，并将争议解决速度提升至 3 倍。
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 自动执行铁路数据采集，将耗时最多减少 100%，并将错误减少 90%。
Glacier Robotics 将美国各回收设施的 PET 泄漏减少了 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，并自动执行废物分拣。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车监控时间减少 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 自动执行停车场巡检，将巡检时间减少 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何使用 Ultralytics YOLO 和联邦学习，在确保敏感数据安全的同时，于边缘设备上微调 AI 模型。
RapiD Engineering 借助 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制部署提前 1 周完成
了解 RapiD Engineering 如何使用 Ultralytics YOLO 自动执行鲑鱼检测、实时发现缺陷，并节省一周的工程工作时间。
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，扩大珊瑚礁保护和海洋智能的规模。
Volley 借助 Ultralytics YOLO 为 250+ 名场上训练者提供 AI 训练
“真正令人满意的是，该模型在训练器上的边缘硬件上能够很好地实时运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，执行完全相同的流程。”
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI Accelerator 将安全违规减少 28%
了解 WG Tech Solutions 如何借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI Accelerator，将制造业中的安全违规减少 28%
Stride 借助 Ultralytics YOLO 在 1 分钟内完成马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在 1 分钟内完成完整的步态分析。
Pixelabs 借助 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现 95% 召回率
了解 Pixelabs 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动执行工作流程，并实现 95% 的召回率。
SiteAssist 通过使用 Ultralytics YOLO 处理 770K+ 张图像，提升现场安全性
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提升施工现场安全性。
Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品赠送率降低 67%
探索 Chef Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO 模型实现精准食品组装。
Cali Intelligence 借助 Ultralytics YOLO 将结账队列缩短 43%
探索 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型，通过对象检测减少零售结账排队。
MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 实现水下监测，正常运行时间达到 96% 以上
了解 MarineSitu 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下对象检测。
Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提升 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 借助 Ultralytics YOLO 将电力线路巡检时间缩短一半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提升缺陷检测速度，改变公用设施巡检。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何利用 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，实现边缘侧精准的实时推理。
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 将食品检测准确率提升至 99%
了解 Specialvideo 如何使用 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、减少停机时间并确保工作场所安全。
Videologic Analytics 借助 Ultralytics YOLO 将 AI 摄像头许可规模扩大至 10K
了解 Videologic Analytics 如何集成 Ultralytics YOLO 模型以增强视频监控，提升检测准确率、减少误报并优化实时威胁监测。
Prezent 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提升 34%
了解 Prezent 如何利用 Ultralytics YOLO 模型自动检测幻灯片元素，在保留结构和设计的同时，将处理时间缩短至 10 秒以内。
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 模型提升数据准确性、优化城市交通，并为可持续发展的智慧城市打造 AI 驱动的交通解决方案。
Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 检测 30 米外的工业危险
探索 Kiwitron 如何在其 KewiEye 解决方案中使用 Ultralytics YOLO 模型检测并处理工业危险，提升安全性。
RTM 使用 Ultralytics YOLO26 将推理成本降低 28%
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Camerite 借助 Ultralytics YOLO 将开发时间缩短 25.2%
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mtrail 的 TrainVision 将铁路数据采集时间缩短近 100%
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Glacier Robotics 将美国各回收设施的 PET 泄漏减少了 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，并自动执行废物分拣。
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车监控时间减少 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 自动执行停车场巡检，将巡检时间减少 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新从数周缩短至数小时
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