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导语：Jetson Nano只有472 GFLOPS算力、4GB内存，却要跑YOLO做实时检测，这个矛盾怎么破？本文从模型选择、量化策略、TensorRT引擎构建到DeepStream流水线部署，给出一套可落地的完整方案，附实测数据和踩坑记录。

一、为什么Jetson Nano仍然是边缘部署的“硬骨头”？

Jetson Nano发布于2019年，采用Maxwell架构GPU，算力仅472 GFLOPS，4GB内存。放在2026年，这个配置确实有些捉襟见肘。但现实是，大量工业现场、农业监测、教育科研项目仍然在用这块板子——便宜、生态成熟、JetPack支持稳定。

问题也随之而来：在Jetson Nano上直接跑PyTorch推理，YOLOv8n大约只有7 FPS，YOLOv11n实测约6.16 FPS。这个帧率做实时检测远远不够。

更让人头疼的是环境兼容性。Jetson Nano的JetPack 4.6.x自带CUDA 10.2、TensorRT 8.2、Python 3.6，而Ultralytics YOLO要求Python 3.7+和PyTorch 1.10+，直接用pip安装会遭遇一连串版本冲突。Sensor Tower在2026年9月发布的一份部署报告指出，Jetson Nano的JetPack 4.x与YOLOv8的依赖不兼容问题曾经导致部署“卡死”，最终通过Docker容器方案才解决。

所以第一个结论很明确：在Jetson Nano