去年秋天，我一个做边缘安防的朋友老张，半夜给我打电话，声音里带着绝望：“我把YOLOv8s训练好了，在RTX 3060上跑得飞起，28ms一帧。可一放到树莓派4上，直接掉到380ms，一秒两帧多点，这还看个屁的监控啊！”他问我，有没有办法在不换硬件、不改模型结构的前提下，把推理速度压到50ms以内？我告诉他，有，而且今天这篇文章，就是要教会你这件事——模型量化，特别是INT8量化，让YOLOv8s在树莓派4上跑出接近8ms的速度，同时精度损失控制在1%以内。别觉得这是玄学，后面我会给你看实测数据。痛点拆解：为什么你的量化“越做越慢”？很多人一听到量化，第一反应就是：把FP32的权重直接转成INT8不就行了？然后写个几行代码，一跑，发现推理速度不仅没变快，反而更慢了，甚至模型直接“崩了”，输出全是NaN。反例代码（千万别这么干！）：importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 加载一个预训练的YOLOv8s（这里用ResNet示意）model