PlantVLM-Edge：量化视觉语言模型让边缘设备离线诊断作物健康

论文提出 PlantVLM-Edge，一个可完全在边缘设备上离线运行的量化视觉语言框架，用于对话式作物健康诊断。框架与骨干无关，作者用 Qwen3-VL-2B 和 LLaVA-1.5-7B 两种 VLM、四种量化方案验证，并部署在 NVIDIA Jetson AGX Orin 上。4-bit AWQ 量化在植物病害和虫害两个诊断领域均保留 98.6% 的全精度回答质量，同时将 2B 骨干的权重内存减少 49%。最紧凑版本只需 2.01 GiB 权重内存，首 token 延迟约 0.12 秒，64 token 诊断回复在 0.78 秒内完成，全程无需云连接。