凌晨四点，环卫工人老李驾驶着智能清扫车穿过空旷街道。车顶摄像头扫描着路面，AI系统本该识别出前方散落的玻璃碎片，然而车载系统却卡顿延迟。当警报声响起时，车轮已不可逆转地碾过那片尖锐的危险——这并非虚构场景，而是早期环卫AI在真实边缘环境中遭遇的典型困境。
环卫作业场景对AI部署提出了独特且苛刻的要求：
移动性与严酷环境：车辆设备持续移动，暴露于雨雪、沙尘、震动及极端温湿度环境中；
资源高度受限：车载或手持设备计算能力薄弱，内存小，电池续航能力有限；
毫秒级响应需求：识别路面障碍物、违规倾倒等事件，必须实时告警才能确保安全与处置效率。
若将臃肿的云端AI模型直接移植，犹如让大象在钢丝上跳舞，注定步履蹒跚甚至跌落。推理优化正是让AI得以在环卫扫帚尖上轻盈奔跑的关键密码。
环卫AI推理优化是一套针对性的“瘦身”与“提速”组合拳：
模型压缩与剪枝：利用知识蒸馏等技术，让大模型“教导”出轻量级学生模型，再通过结构化剪枝剔除冗余参数，模型体积可压缩数倍；
量化技术：将高精度浮点运算（如FP32）转换为低精度（如INT8）甚至二值化，计算量骤降，速度显著提升；
硬件加速：专用AI加速芯片（NPU/TPU）与优化推理引擎（TensorRT、OpenVINO）协同，释放极致边缘算力；
持续学习与模型更新：在边缘端建立轻量级增量学习机制，让模型能自主适应新出现垃圾类型或季节变化特征，保持“与时俱进”。
某沿海城市部署了经过深度优化的路面垃圾识别AI系统于新型清扫车。原始模型体积达数百MB，在车载设备上延迟超过500毫秒。经过模型剪枝、INT8量化及TensorRT加速后，模型缩小至30MB以内，识别延迟稳定在80毫秒以下。更关键的是，功耗降低近40%，使得设备在严寒冬季的续航时间大幅延长。系统上线三个月，
