总体出货量累计3.17亿部，同比增长12.8%，上市新机型累计427款，同比增长3.1%。

  供需两旺造就了成熟的手机供应链，在各家出货量都有保障的前提下，为了刺激和吸引消费的人，各大手机

  在他们都使用浑身解数推新的繁荣背后，有一个问题被忽视了，那些迭代下来的手机去哪了？大多数人能想到的“闲置吃灰”、“零件回收”对于当下具有高算力的闲置手机来说是一种“无可奈何的浪费”。

  而这种“浪费”在一次闲置手机改造中，让人真切的感受到：看似过时的手机，只是放错了地方的宝藏。

  本身出现一些明显的异常问题。芯片作为手机上最重要的零部件以及算力核心，真正的使用的时间远未达到其设计寿命，闲置手机除了闲置

  本身，还闲置了算力。将闲置算力用于边缘计算，有没有可能？大多数手机搭载的安卓系统，不适合作为主流的

  系统适合，却没有好的办法部署到闲置手机上。AidLux 的出现，改变了这一局面。与以往借用虚拟机实现多系统共生的方法不一样，AidLux 通过共享 Linux 内核的独特方式实现了

  的跨 Android 和 Linux 系统平台，解决了虚拟机方式造成的性能损失， 赋予了手机作为边缘计算设备的先决条件：Android+Linux 。然而，可以≠适合。通过AidLux平台，闲置手机拥有了作为边缘计算设备的先决条件，但是也存在

  少、散热差的局限。想要解决这样一些问题，适应更广泛的边缘计算应用场景，就需要对原本手机进行“体面”的改造。

  机构Gartner认为，到2022年，随着数字业务的持续不断的发展，75%的企业生成数据将会在传统的集中式数据中心或云端之外的位置创建并得到处理。目前市面上大家能看到的边缘计算设备，除了采用不一样架构外，算力分布也呈两极态势。3T以内的低算力设备基本仅能满足个人用户或简单

  场景使用，15T以上的高算力设备则价格不菲，尤其在“缺芯”的大环境下，断货、涨价等情况更是频繁出现。这样一些问题在闲置手机改造的边缘计算设备上就不存在。

  、WIFI、热点、GPS、麦克风、扬声器等组件，同样拥有拓展接口，支持USB-A、HDMIRS232/485串口，RJ45网口等，外设支持通用性强，满足的应用场景多。加上AidLux平台集成了全球10大主流AI框架（TensorFlow、PyT

  ch、Caffe、MXNet、MNN、NCNN、MindSpore、PaddlePaddle、TNN、OpenCV）和AI应用所依赖的各种科学计算库，并做全面的环境部署和适配，做到了开箱即用。开发的人能把他们开发的AI应用快速迁移到 AidLux 中来，进行运行、调试与发布。同时还提供CPU

  + NPU 智能加速技术，从系统底层出发进行了深度优化，几乎所有运行在AidLux平台上量化后的AI应用，可获得15%-30%的AI运算提速，充分调用和发挥设备的AI计算能力。实际上将 Android 手机作为边缘计算设备的尝试，这件事的价值已经完全超过了算力设备本身。缓解“缺芯”问题

  今年上半年，工信部发布的一则报告数据显示，我国的二手手机存量累计超过20亿部，仅2020年产生的废旧手机就超过5亿部。

  855），远超目前市面上的热销的算力卡。闲置手机巨大的存量以及具备的不俗算力，若能够有效加以利用，将会在很大程度上缓解“缺芯”问题。

  废旧资源再生利用传统意义上的手机回收再利用，除了品相完好的能进行二手翻新以外，绝大多数的解决方法是回收元器件、提取贵金属等。

  AidLux 的出现，完全开辟了一条手机回收再利用的新道路——“算力芯生”。废旧资源再生利用已经不仅限于降低原来资源的消耗，在新模式下，还能够创造更高的价值。

  据了解，AidLux技术团队已完成“算力芯生”边缘计算设备改造的可行性验证和工程机试产，为更广阔的“算力芯生”生态建立奠定基础。

  未来，AidLux将继续专注平台能力提升和生态发展，赋能各行业打造符合自身需求的“算力芯生”边缘计算设备。

  这套“算力芯生”的方案，相较于传统边缘计算方案拥有极致性价比，可用于AI教育、极客开发等多种边缘计算场景。

  AidLux 团队表示，接下来准备拿出50个改造的边缘计算设备在AidLux官网及社区提供给有生态共建合作意向的企业申请试用，同时在AidLux开发者社区上线活动供开发者参与测试使用，阿加犀愿与各行业及广大开发者共同探索手机算力回收循环生态。

  和存储资源移动到离数据生成源头更近的位置，以便更快地处理数据和提供实时的服务。

  系统的组成及概念 /

  与部署方案 /

  已成为最受关注的技术趋势之一，随着所有的讨论，您可能认为是时候为您的物联网网络投资智能

  的优势 /

  通常需要连接4K 120帧高分辨率视频摄像头将采集到的原始图像数据流畅且实时显示出来。同时原始图像数据往往数据量巨大，需要快速及时进行预分析和数据处

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