摘要与核心要点
如果你正在将 ConvNeXt 从服务端“下放”到移动端或边缘设备，那么本文提供了一条关键的技术路线：利用 RepViT 的结构重参数化与 Token/Channel 分离思想，在几乎不损失推理速度的前提下，大幅降低 ConvNeXt Block 的计算开销和参数量。本文将深入剖析 RepViT 从 ViT 视角重新审视移动 CNN 的核心方法论，展示如何将这套方法论“反向注入”ConvNeXt 架构，实现移动端适配。同时，我们还将系统性地覆盖三套主流移动端推理框架（Core ML、LiteRT、NCNN）的部署方案、七款轻量级模型的全面性能对比、以及移动端模型特有的安全风险评估，帮助你打造真正可落地的移动端视觉系统。
通过阅读本文，你将收获：
- 理解 RepViT 的设计理念如何与 ConvNeXt 融合，打造差异化架构优势
- 获得可直接使用的 Block 改造代码（PyTorch 实现）
- 掌握移动端三大框架的最新优化策略
- 获取 ConvNeXt、RepViT、E-ConvNeXt、RepNeXt、MobileNetV4、EfficientFormerV2 等模型在 ImageNet、iPhone 等平台上的完整性能对比数据
- 了解移动端模型对抗攻击的防护方案
- 明确 2025-2026 年的技术趋势与落地建议
