Skip to main content

AidLux常见问题解答（FAQ）

AidLux平台是什么？​

AidLux平台是成都阿加犀智能科技公司独创的融合系统平台，可在一块芯片上同时支持Android系统 + Linux系统，采用非虚拟机方式，无性能损耗的同时，更加稳定可靠，无需重启即可在两个系统之间自由切换。

AidLux平台安全可靠吗？​

AidLux 同时为 Android 系统和 Linux 系统内运行的用户应用提供了可进行双向交叉访问的融合系统进程通信框架。此框架将系统层资源访问（如共享内存访问，系统服务等）进行了严格的限制和保护，确保用户应用在进行跨系统访问时更加安全可靠。

一般在什么场景下会使用AidLux平台​

泛安防、工业质检、机器人、大模型、智能驾驶等AI场景。

已有的算法想在此平台上运行加速，实现过程复杂吗？​

不复杂。我们有一整套AI工具链，可以快速帮助开发者进行算法迁移，其中包括AIMO（模型优化平台）、AIC（模型训练平台）、Aidlite（模型推理加速框架），使用这些工具仅需几步界面化操作，即可帮助开发者快速在边缘计算实现算法迁移落地。

这些工具是否免费提供？​

可以提供SAAS化服务，如需实现私有部署，请联系商务。

有没有内置算法？内置算法可以商用么？​

内置算法案例代码说明

https://www.aidlux.com/examples/#/

内置的是案例，非商业算法，商业算法需要另行购买

什么是神经网络处理器NPU（Neural Processing Unit）？​

NPU专为实现以低功耗加速AI推理而全新打造，其架构随着新AI算法、模型和用例的发展不断演进。Al工作负载主要包括由标量、向量和张量数学组成的神经网络层计算以及非线性激活函数。优秀的NPU设计能够为处理这些AI工作负载做出正确的设计选择，与AI行业方向保持高度一致。

想体验AidLux平台，该如何获取？​

通过官方网站下载

安装使用问题​

AidLux 安装失败​

  • Android 系统版本 < 6
  • CPU 不支持 arm64-v8a 架构
  • 剩余存储空间 < 650MB (AidLux1.1)

AidLux 启动失败​

启动后退出​

  • 设备已root
  • 解决方案查看在 root 设备上使用 AidLux
  • 当天的第一次启动连接网络失败
  • 本次启动时间点 (设备时间) 早于上次启动时间点 (设备时间)

初始化失败​

  • 剩余存储空间 < 1.75GB (AidLux1.1)

停留在启动页​

  • 特殊架构 CPU 存在部分 CPU 虽然支持 arm64-v8a 架构，但是会将部分指令集转换为 armeabi-v7a 执行, 导致错误, 例如采用 Cortex-A53 架构的 CPU
  • CPU 规格可查看: 高通处理器规格表 联发科/华为/三星等处理器规格表
  • Linux 环境系统启动文件被错误修改 通过安装ToSAF，到对应目录将错误修改的文件修正，如果不知道错误原因，可以通过ToSAF将重要数据复制到sdcard备份，然后清除AidLux数据后，重新初始化即可解决
  • 设备本地默认 IP 地址为 ipv6 将设备本地默认 IP 地址设置为ipv4，下个版本的 AidLux 会对该问题进行优化

停留在校验系统文件对话框​

用户进行了非常规的错误操作, 包括但不限于:

  • AidLux 初始化完成后, 将其存储权限取消 重新开启存储权限即可解决
  • AidLux 从 > 1.0 版本降低至 1.0 版本 重新安装 > 1.0 版本即可解决

停留在进度加载页​

  • Aid-Desktop 服务启动文件被错误修改 解决方案和停留在启动页-Linux 环境系统启动文件被错误修改相同
  • 系统Android System WebView版本 < 72 安装 >= 72 的版本(Android System WebView 97)即可解决,最新版本请查看GooglePlay

SSH远程连接失败​

经测试，在一些较老的设备平台上安装AidLux并使用ssh远程连接时，会连接失败并报错。如果遇到该情况可以尝试使用sshkey连接。

第三方工具插件使用问题​

Docker​

Android阉割了Linux内核中Docker所需要的cgroups和namespace等功能，因此个人版AidLux无法支持Docker。不过你可以编译一个支持Docker的内核，来在AidLux上使用Docker。

我们搭载商业版的ARM板卡通过自己编译内核可以支持Docker的。

conda​

我们在应用中心提供了conda-forge，该包也只能实现Conda部分可用，因为conda-forge还未兼容arm64的移动设备。安装conda-forge后，能实现py3.9和AidLux自带的3.7.3的环境切换。创建其他环境会无法使用，创建环境生成python可执行文件会出错。

vscode​

VSCode已适配完成，可以在aid应用中心下载使用。