模型量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）是一种在深度学习模型训练过程中主动引入量化模拟的技术，通过在训练阶段模拟低精度（如8-bit整数）计算操作，使模型适应量化带来的误差，从而在后续部署到资源受限设备时保持高精度，同时显著减少模型大小、内存占用和计算开销。与传统训练后量化不同，QAT在训练时就优化权重和激活值的表示，有效缓解量化导致的性能下降问题。
在AI产品开发中，QAT技术对于实际落地至关重要，尤其在移动端、边缘计算和嵌入式系统等资源受限场景，它能大幅提升模型推理效率并降低硬件成本。产品经理可通过QAT优化模型部署，实现低延迟响应和高能效运行，推动AI应用在智能手机、物联网设备中的规模化普及。随着硬件加速器的演进，QAT正成为模型优化工具箱的核心组件，其发展将进一步赋能轻量级AI解决方案。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？