机器人领域的计算机视觉
从缺陷检测到自主导航，使用 Ultralytics YOLO 为机器人行业构建实时视觉 AI 解决方案。
深受全球领先机构信赖
Ultralytics YOLO 如何应对机器人领域的挑战
与你的团队协作的实时 AI
Ultralytics YOLO 专为机器人领域打造，可利用你现有的基础设施优化工作流程，提供精准、快速且可用于生产环境的计算机视觉解决方案。
- 即插即用式部署：部署所需开销极少，将集成时间缩短至几天。
- 检测精度：在物体、环境和动态场景检测方面实现先进的实时检测性能。
- 低于 5 毫秒的推理速度：支持边缘端、云端或本地部署，并提供 17 种以上导出格式。
- 数小时即可投入生产：通过标注、训练和部署，缩短产品上市时间。
机器人领域的实证成果
可靠抓取、实时感知和更安全的协作：看看 Ultralytics YOLO 在现场机器人上的表现。
试用 YOLO26 推理
拖放图像，查看实时目标检测效果
覆盖机器人领域各个阶段的视觉 AI
为生产流程的每个阶段量身打造解决方案。
自主导航
使用 Ultralytics YOLO 实现自主移动
将 Ultralytics YOLO 与最新的检测和分割模型结合，为机器人提供在动态环境中安全、高效导航所需的感知能力。
- 实时感知：移动过程中检测障碍物、路径和地标。
- 适用于多种环境：可在仓库、工厂和户外环境中运行。
- 原生边缘部署：直接在设备上运行，无需依赖云端。
从 22 种导出格式中选择
训练一次，随处部署，从边缘微控制器到云端 GPU 集群。
以视觉 AI 变革各行各业
从工厂车间到手术室，Ultralytics 将视觉数据转化为实时决策。
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
“真正棒的一点是，这个模型在训练器的边缘硬件上能够实时出色运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，运行完全相同的流程。”
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 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将制造业安全违规事件减少 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，并在 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 模型自动化工作流程，实现 95% 的召回率。
SiteAssist 借助 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像，提升现场安全
了解 SiteAssist 如何利用 Ultralytics YOLO 模型提升施工现场安全。
Chef Robotics 借助 Ultralytics YOLO 将食品赠送量减少 67%
了解 Chef Robotics 如何使用 Ultralytics YOLO 模型实现精准食品组装。
Cali Intelligence 借助 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短 43%
了解 Cali Intelligence 如何使用 Ultralytics YOLO 模型进行目标检测，缩短零售结账排队时间。
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 如何使用 Ultralytics YOLO 改变水下目标检测。
Theia Scientific 借助 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 将电力线巡检时间减半
了解 eSmart Systems 如何使用 Ultralytics YOLO 提升缺陷检测速度并改造公用设施巡检。
Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何借助 Ultralytics YOLO，在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉处理。
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 借助 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高 34%
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ALYCE 借助 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升 20%
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Kiwitron 借助 Ultralytics YOLO 检测 30 米外的工业危险
了解 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，提升安全性。
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SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短 30%
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“真正棒的一点是，这个模型在训练器的边缘硬件上能够实时出色运行，而且我们可以在云端使用同一个模型，运行完全相同的流程。”
WG Tech Solutions 借助 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器，将安全违规事件减少 28%
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Stride 借助 Ultralytics YOLO，在 1 分钟内完成马匹步态分析
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常见问题
机器人领域的计算机视觉利用摄像头和 AI 模型，让机器人能够感知并理解周围环境，从而支持导航、目标检测、分拣以及人机协作。Ultralytics YOLO 模型可在机器人上实时运行，使机器人能够检测障碍物、识别物体并适应动态环境，而无需依赖云端连接。
机器人领域的计算机视觉，是指利用 AI 模型解读摄像头和传感器采集的视觉数据，自动执行导航、操作和检查等感知任务。Ultralytics YOLO26 运用深度学习识别基于规则的系统容易漏掉的细微差异，并适应新的物体和环境。
机器人感知涵盖检测、跟踪、分割和姿态估计，可用于避障、料箱抓取和人机协作等任务。Ultralytics YOLO26 可通过同一模型系列支持所有这些任务；当物体在传送带上相互接触或重叠，或场景杂乱时，分割掩码尤为重要。
对于机器人应用，你需要寻找一个能针对特定任务和环境训练模型，并将模型部署到机器人本身的边缘设备上以实现低延迟推理的平台。Ultralytics Platform 在一个平台上涵盖标注、训练和部署，并提供可用于生产环境的企业许可。
自主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 支持带重识别的跟踪，因此即使在拥挤场景中，或目标暂时离开画面时，机器人也能保持精准跟踪。
可以。Ultralytics YOLO26 可导出为适用于机器人边缘计算的格式，包括适用于 NVIDIA Jetson 的 TensorRT、适用于 Intel CPU 的 OpenVINO，以及适用于 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，并为生产机队提供企业许可。