一、写在前面：为什么我们需要认真聊移动端部署？2026年，边缘AI早已不是一个新鲜词。但真正把YOLOv11这样的SOTA目标检测模型塞进一部手机里，并且让它跑得流畅、不烫手、不掉帧——这件事依然让大量开发者头疼。我最近在为一个零售行业的客户部署移动端商品识别系统时，深刻体会到了几个关键痛点：模型大小需要控制在10MB以内、推理速度要低于30ms、同时还要保持足够的检测精度。经过多轮测试比较，最终选择了YOLOv11搭配TFLite（Android）和CoreML（iOS）的方案。2026年的移动端部署生态已经和两年前大不相同。Ultralytics官方在2026年7月发布了YOLO Flutter官方插件，支持YOLO26和YOLO11两个模型家族，在Android上使用LiteRT（TFLite），在iOS上使用CoreML。同时，Ultralytics YOLO iOS App也于2026年8月更新，SDK同时支持YOLO11（带CoreML NMS）和YOLO26（无NMS，Swift侧后处理）。这意味着什么？意味着官方工具链已经相当成熟，但我们仍然需要在量化策略、推理框架选型、平台适配和安全防护上做大量功课。本文将完整走通YOLOv11从PyTorch模型到Android/iOS终端部署的全流程，重点覆盖TFLite与CoreML的量化策略、平台集成方案、性能对比以及部署安全四大模块。