机器人计算机视觉
从缺陷检测到自主导航，利用 Ultralytics YOLO 为机器人行业构建实时视觉 AI 解决方案。
深受全球领先组织信赖
Ultralytics YOLO 如何助力机器人技术
与您的团队协同工作的实时 AI
Ultralytics YOLO 专为机器人而生，它简化了工作流程，助你利用现有基础设施构建精确、快速且可投入生产的计算机视觉解决方案。
- 即插即用部署：以极低的开销进行部署，将集成时间缩短至数天。
- 检测精度：在各种物体、环境和动态场景中实现最先进的实时检测。
- 低于 5 毫秒的推理速度：支持边缘、云端或本地部署，并提供 19 种导出格式。
- 数小时内投入生产：标注、训练和部署，缩短产品上市时间。
体验 YOLO26 推理
拖放一张图像以查看实时目标检测
机器人技术全阶段的视觉 AI
为你的生产流程的每个阶段量身定制的解决方案。
自主导航
使用 Ultralytics YOLO 实现自主移动
利用 Ultralytics YOLO 及其最新的检测和分割模型，为你的机器人提供所需的感知能力，以便在动态环境中安全高效地导航。
- 实时感知：随时随地检测障碍物、路径和地标。
- 多环境就绪：适用于仓库、工厂和户外环境。
- 边缘原生部署：直接在设备上运行，无需依赖云端。
利用视觉 AI 变革行业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 将视觉数据转化为实时决策。
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%
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%
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。
常见问题解答
机器人计算机视觉利用摄像头和 AI 模型，赋予机器人感知和理解环境的能力，从而支持导航、物体检测、分拣和人机协作。Ultralytics YOLO 模型在机器人上实时运行，使它们无需依赖云连接即可检测障碍物、识别物体并适应动态环境。
机器人计算机视觉是利用 AI 模型解读来自摄像头和传感器的数据，从而自动化导航、操控和检查等感知任务。Ultralytics YOLO26 使用深度学习来识别基于规则的系统所遗漏的细微差异，以适应新的物体和环境。
机器人感知涵盖了检测、跟踪、分割和姿态估计，适用于避障、箱子抓取和人机协作等任务。Ultralytics YOLO26 通过同一模型系列支持所有这些任务，当物体在传送带或混乱场景中接触或重叠时，分割掩码至关重要。
对于机器人应用，请寻找一个能够针对你的特定任务和环境进行模型训练，并部署到机器人边缘设备上以实现低延迟推理的平台。Ultralytics Platform 在一个平台上集成了标注、训练和部署功能，并提供可用于生产环境的企业许可。
自动移动机器人和无人机利用计算机视觉在户外和仓库环境中进行导航、跟随人员、避障和目标检测。Ultralytics YOLO 支持带有重识别的跟踪，因此即使在拥挤的场景中，或者当目标暂时移出画面时，机器人也能保持精确跟踪。
可以。Ultralytics YOLO26 可导出为多种机器人边缘计算格式，包括用于 NVIDIA Jetson 的 TensorRT、用于 Intel CPU 的 OpenVINO 以及用于 Hailo 加速器的 HEF。轻量级 YOLO26n 变体可在移动机器人和无人机的内存与功耗限制内运行，并提供用于生产车队的企业许可。