fix(actpred): 落实 0812 代码审计 N-2/N-3 修复项

- 默认 batch_size 32→4（1920×1080 下 CPU/Pi 内存不可行）
- 速度基准报告补 1080p 复测注记（CPU 不可实时，需 NPU 或降分辨率）
- 附重写后首轮全量审计报告（含 N-1 checkpoint 兼容性回归记录）

docs/reports/actpred_inference_speed_benchmark_20260813.md

@@ -4,6 +4,16 @@
 设备：Raspberry Pi 5（4×A76）+ AI HAT 2（Hailo-10H）
 模型：actpred（~450K 参数，frame_len=3，history_len=5，action_dim=18）
 
+> ⚠️ **基线分辨率说明（2026-08-12 补注，N-3 修复）**
+>
+> 本报告 §1~§4 的全部数据均在 **640×480** 输入分辨率下测得。
+> 提交 `91b3004`（2026-08-12）已将模块默认输入分辨率改为
+> **1920×1080**（`config.py` 默认 `image_width/image_height`，与 pybot
+> 相机采集分辨率对齐）。**推理延迟随输入像素量近似线性增长
+> （1920×1080 ≈ 640×480 的 6.75 倍像素），本报告数字不能直接外推到
+> 新默认分辨率。** x86 参考机上的 1920×1080 复测数据见 §5；
+> Pi 5 / Hailo 板载在新分辨率下的数据待补测。
+
 ## 1. 测试方法
 
 - **PyTorch CPU**：`ActionPredictorInference(checkpoints/best_inference.pt)`，
@@ -45,6 +55,31 @@
    编译环境调研详见
    [actpred_hailo_hat2_inference_research_20260813.md](actpred_hailo_hat2_inference_research_20260813.md)
 
+## 5. 1920×1080 复测（2026-08-12，x86 参考机）
+
+分辨率重构（`91b3004`）后在新默认分辨率下补测 CPU 部分
+（Hailo 板载待有硬件环境后补测）：
+
+| 方案 | 输入分辨率 | 延迟 | 备注 |
+|---|---|---|---|
+| PyTorch CPU | 1920×1080 | 701.6 ms | 含 PIL 预处理，预热 2 次取 5 次均值 |
+| ONNX Runtime CPU | 1920×1080 | 326.3 ms | 纯推理，预热 2 次取 10 次均值 |
+
+测试机：Intel i3-3240（2 核 4 线程，2012 年款），7.7 GB 内存；
+与 Pi 5（4×A76）**不可直接横向对比绝对值**，仅用于观察分辨率影响趋势。
+
+**结论**：
+
+1. ONNX 相对 PyTorch 仍快约 2.2 倍，§4 的部署优先级方向不变；
+2. 即便在 x86 桌面 CPU 上，1920×1080 单帧推理也需数百毫秒，
+   **远不能满足实时闭环**（原 640×480 报告推算 Pi 5 上将超过 1 秒）。
+   1920×1080 全分辨率闭环推理必须依赖：
+   - Hailo HAT 2 NPU（uint8 量化 + 硬件加速，预期可压到几十毫秒级），或
+   - 训练/推理时降低实际分辨率（如 960×540 或 640×360），或
+   - 裁剪输入（ROI）后再推理；
+3. 建议在 Pi 5 + HAT 2 环境补测 1920×1080（ONNX CPU / HEF NPU），
+   并据此确定量产部署分辨率。
+
 ## 参考
 
 - [张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：将自定义模型编译为 Hailo NPU 的 .hef 模型](https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/articles/18597244.html)