开篇前，我想起上周帮朋友调试的一个项目。他在Jetson Nano上部署YOLOv8s，FP32推理跑了28ms，觉得已经不错了，但客户要求实时处理4路1080P视频流，每帧必须控制在8ms以内。他试了TensorRT，结果模型要么报错，要么精度掉到没法用。他苦笑着跟我说：“TensorRT文档看得我头皮发麻，到底怎么调才能又快又准？”这不是个例。很多人在边缘设备上跑模型，只关注“能不能部署”，忽略了“如何高效部署”。今天这篇，我们就彻底解决这个问题——用TensorRT在Jetson Nano上把YOLOv8s从28ms压到6ms，同时保证不掉精度。痛点拆解：常见错误实现与认知误区误区1：直接调用trtexec转换模型就能用很多人以为跑一句trtexec --onnx=yolov8s.onnx --saveEngine=yolov8s.engine就完事了。结果跑出来的engine要么推理报错，要么精度暴跌。为什么？反例代码（错误做法）：# 错误：直接用trtexec默认参数转换importsubprocess subprocess.run