10月26日，YOLO Vision 2025（YV25）在深圳华侨城创意文化园首次亮相中国。本次大会吸引了200多名与会者亲临现场，还有许多的伙伴们通过Bilibili和YouTube在线参加了活动，在Bilibili共计有2w+的观看量。

这是继今年9月在伦敦举办的YOLO Vision之后，今年举办的第二届YOLO Vision，也是YOLO Vision首次来到中国，我们非常开心能够在深圳和Vision AI社区的小伙伴们一起见面，也非常的荣幸能够邀请到AI领域内知名的企业以及社区一同分享大家的成果以及洞见。

Ultralytics YOLO模型的发展历程

Ultralytics 创始人兼首席执行官Glenn Jocher带来了当天的首场主题演讲，分享了Ultralytics YOLO模型如何从一次研究突破，现在成长为全球最广泛应用的视觉人工智能模型之一。

Glenn 回顾道，自己在早期的核心目标其实很简单——让YOLO更易用。他将模型迁移至PyTorch框架，完善了文档，并将所有成果开源共享，让世界各地的开发者都能在此基础上创新。

正如他回忆的那样：“2018年我一头扎进了这个领域，当时我就知道——这就是我未来要走的路。”

从一位开发者的个人探索开始，YOLO最终发展成了一场全球性的开源浪潮。

Glenn Jocher在深圳YOLO Vision 2025大会上发言

如今，Ultralytics YOLO模型每天为全球数十亿次推理提供动力。Glenn在演讲中提到，这样的成就并非一人之功，而是来自无数人的共同努力。来自世界各地的研究者、工程师、学生、爱好者与开源贡献者，一起把YOLO打磨成了如今这款被广泛使用的视觉AI模型。

“在全球范围内，有近千名贡献者参与其中。我们对此深表感激——没有他们，就没有今天的YOLO。”

Ultralytics YOLO26：迈向更快、更强、更智能的下一代视觉模型

在今年早些时候的YOLO Vision 2025伦敦站上，Ultralytics首次发布了YOLO26。而在深圳站，Glenn Jocher带来了这一模型的最新进展，向AI社区展示了过去数月中它的成长与演进。

Glenn介绍道，YOLO26的设计目标十分明确：让模型更小、更快、更准，同时依然足够实用，适应真实世界的落地场景。过去一年，团队不断打磨架构、在多设备上进行性能基准测试，并广泛吸收社区和研究领域的反馈。团队的核心理念是——在不增加部署难度的前提下，追求最先进的性能表现。

YOLO26的新特性亮点

超参数优化新策略：YOLO26将引入专门的超参数调优机制，从“完全从零训练”转向基于更大数据集的精调策略。这一改变更贴近实际应用场景，让模型更高效地适应多样任务。

更简洁的模型结构：移除了DFL层，使模型结构更轻、更快，同时保持原有精度不变。