写在前面：边缘AI的“最后一公里”困境做计算机视觉的工程师都懂一个痛：模型在服务器上跑得飞起，一到边缘设备就“原形毕露”。训练时动辄几十FPS的YOLOv8，部署到Jetson Nano上可能连5FPS都跑不到——CPU占用拉满、GPU利用率上不去、显存动不动就OOM。这不是个例。根据2026年7月发表在MDPI《Machine Learning and Knowledge Extraction》上的一篇系统性评测，YOLOv8在不同单板计算机上的推理性能差异极大，Jetson Nano在默认配置下跑YOLOv8n甚至难以达到实时检测的基本门槛。但好消息是：通过TensorRT深度优化，YOLOv8在Jetson Nano上完全能做到10+ FPS的实时推理。本文基于2026年夏季THWS Schweinfurt工业项目团队的真实落地经验，以及Ultralytics官方最新版本（v8.4.63）的TensorRT 11导出支持，完整拆解从模型训练到TensorRT引擎部署的全链路优化方案。所有代码和配置均经过产线验证，可直接复用。你会学到什么：YOLOv8s在Jetson Nano上达到mAP@50=0.849、10+ FPS的完整技术路线从.pt到ONNX再到TensorRT引擎的“避坑”导出参数FP16 vs INT8量化的精度-速度权衡与实测数据预处理/后处理流水线的CPU瓶颈分析与优化