了解 Ultralytics Platform：一个集数据标注、计算机视觉模型训练与生产级视觉 AI 部署于一体的一站式工作空间。

深圳2026年3月18日 美通社 －－ 今天，Ultralytics Platform迎来正式发布，全面简化从数据到部署的视觉 AI 工作流程。过去，构建和部署计算机视觉系统往往需要在数据标注、模型训练以及生产部署等多个环节之间拼接使用不同的工具，流程复杂且效率低下。

全新的Ultralytics Platform，将完整的视觉 AI 生命周期整合于统一环境。无论是个人开发者还是团队，都可以更高效地完成数据标注、模型训练，并快速部署生产级视觉 AI 系统。

该平台的设计与功能，源自我们社区用户、开发者，以及一线部署视觉 AI 系统团队的真实反馈，致力于打造真正贴合实际需求的高效解决方案。

我们始终密切关注视觉 AI 社区的反馈，发现在开发者们在实际操作中，普遍会遇到数据准备繁琐、部署流程复杂，以及机器学习工具零散不统一的问题。简单来说，要把视觉AI模型真正落地到实际场景中，操作起来远比想象中麻烦。

团队仍需花费大量时间管理数据集、协调各类工具、为不同环境适配模型，以及在系统部署后进行监控。而Ultralytics Platform的诞生，正是为了简化这一流程，加速从模型开发到实际场景部署的全流程进度。

从研究成果走向真实世界应用

过去十年，计算机视觉领域取得了长足发展。曾经只存在于研究实验室中的技术，如今已在各个行业的实际应用系统中发挥作用。

深度学习、开源工具以及计算基础设施的不断进步，让开发者们更容易搭建出精准、可靠的视觉AI模型。也正因为如此，越来越多的企业开始将计算机视觉技术融入自身的产品和服务中。

比如，视觉AI能够实现制造业质量检测的自动化，驱动机器人系统运行，为零售分析提供支持，还能让物流运营变得更智能。可以说，计算机视觉正迅速成为企业构建智能化、数据驱动系统的核心能力之一。

尽管打造高性能模型变得前所未有地容易，将这些模型真正转化为能在真实环境中稳定运行的可靠系统，仍然充满挑战。AI开发团队往往需要处理海量数据、协调多款开发工具、为不同的部署环境适配模型，才能最终实现业务价值的落地。

目前视觉 AI 技术栈的核心痛点

在与众多开发视觉AI系统的开发者、初创企业及企业客户深入合作的过程中，我们发现了几个反复出现的核心痛点。尽管如今训练高性能模型已变得更加容易，但要打造稳定、可落地的应用，整体工作流程依然复杂且难以高效管理。

以下是当前团队普遍面临的几大核心痛点：

• 数据标注瓶颈：高质量的视觉模型离不开大量标注规范的数据集。但收集、标注并维护这些数据，往往需要投入大量人力成本，而且随着数据集规模扩大，管理难度也会不断增加。
• 边缘部署鸿沟：模型训练完成后，要让它在不同设备、不同硬件配置和生产环境中稳定运行，会带来新的复杂度，还需要额外的基础设施支持。
• 工具碎片化成本：很多团队会使用不同的平台分别处理标注、模型训练、实验跟踪和部署工作。管理这些相互独立的工具，不仅会拖慢开发进度，也分散了团队对核心视觉应用本身的关注。

这些障碍减缓了计算机视觉模型落地为实际应用系统的步伐，也正是基于这些真实挑战，Ultralytics Platform 的设计应运而生。

Ultralytics Platform：从数据到部署，一站式搞定

Ultralytics Platform的设计初衷，就是将整个视觉AI工作流整合到同一个环境中。无需在标注、训练、部署等不同环节切换各类工具，团队如今可以在单一环境内，完成计算机视觉全生命周期的管理。

借助 Ultralytics Platform，开发者可以轻松完成数据集上传与管理、图像与视频标注、训练包括 Ultralytics YOLO 在内的视觉模型，并直接部署生产级系统，全程无需在多个服务之间来回切换。各个流程环节无缝衔接，让团队能更高效地从原始数据，快速落地到实际应用中。

这种一体化的设计，有效降低了视觉 AI 开发中常见的运维复杂度。通过简化数据、模型及部署流程的管理方式，Ultralytics Platform 让开发者和企业能将重心聚焦于打造与扩展真实场景下的视觉 AI 解决方案。

Ultralytics Platform 核心功能亮点

Ultralytics Platform 集成了构建、训练并规模化部署视觉 AI 系统所需的全部核心工具，助力团队实现从开发到规模化落地的全流程闭环。

核心功能概览：

• 智能数据标注：平台内置高效标注工具，加速数据集创建。支持基于 Segment Anything Model（SAM）的智能标注、用于快速定位关键点的姿态骨架模板，以及自定义快捷键，全面优化标注流程。
• 原生支持 Ultralytics YOLO 模型训练：开发者可直接在平台内训练 Ultralytics YOLO26、Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型。训练过程支持实时监控，团队可随时追踪关键指标、对比实验结果，并评估模型性能。
• 灵活多样的部署方案：根据不同的项目需求，平台提供多元化的部署路径。模型可导出为 17 种经过验证的格式（如 ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 及 OpenVINO 等）以适配外部环境；也可通过共享推理服务快速测试及搭建轻量应用；或依托覆盖 43 个全球区域的专属推理端点，实现规模化生产部署。
• 内置监控系统：平台配备集中式仪表盘，帮助团队实时监控请求量、延迟、错误率及系统健康状态，确保对模型在真实生产环境中的表现全程可视、可控。

立即上手体验 Ultralytics Platform

现在就可以通过免费方案体验 Ultralytics Platform，方案包含云端训练额度，可直接使用数据集管理、标注、模型训练及部署等核心功能。随着项目推进，团队还可以升级至更高级的方案，获取更多计算资源、存储空间、协作功能以及部署能力。

平台采用灵活的积分制，用于云端训练与托管部署。开发者和企业可以在平台内高效开展实验、训练模型并部署视觉 AI 系统，同时实时追踪资源使用情况，实现更精细化的成本与效率管理。

引领视觉 AI 新未来

Ultralytics Platform 承载着我们一直以来的使命：让强大的视觉 AI 工具触手可及。通过打通从数据到部署的全流程，帮助团队更快将创意转化为真实世界中的 AI 应用。我们也期待全球视觉 AI 社区在此之上创造更多可能。

欢迎加入我们的社区与 GitHub 仓库，深入了解 AI 的更多应用与实践。浏览我们的解决方案页面，探索 AI 在物流与制造业中的实际应用场景。了解我们的授权方案，即刻开启你的视觉 AI 项目。

媒体联系：

Olivia wang
ziyue＠ultralytics.com
Ultralytics
公司官网：https：www.ultralytics.comzh