什么是量化（Quantization）？

量化（Quantization）在人工智能领域，特指一种模型优化技术，通过降低神经网络权重和激活值的数值精度（如从32位浮点数降至8位整数），来压缩模型大小、提升推理速度并减少计算资源消耗。这一过程在保持模型性能的前提下，使其更易于部署于资源受限的环境。

在AI产品开发的实际落地中，量化技术广泛应用于移动端、嵌入式设备或边缘计算场景，例如智能手机上的实时图像识别或语音助手应用。通过量化，模型内存占用大幅减小，推理延迟显著降低，从而优化用户体验并降低能耗；尽管可能引入轻微精度损失，但结合量化感知训练等技术，可有效平衡效率与准确性，推动AI产品的规模化部署。

对于延伸阅读，推荐Ian Goodfellow等人所著的《Deep Learning》（MIT Press, 2016）中相关章节，或参考Benoit Jacob等人的论文《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》（arXiv:1712.05877, 2017）。

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