速度与激情：Android Python + CameraX 零拷贝实时推理指南

1. 痛点场景：为什么你的 App 卡成 PPT？

想象一下，你正在处理摄像头画面（30 FPS），每秒有 30 张 1080P 的图片涌入。
传统流程（数据搬运工的悲剧）：

• Java 层：CameraX 拿到一帧图像数据（假设 5MB）。
  
• JNI 桥接：为了传给 Python，系统不得不把这 5MB 数据从 Java 堆内存拷贝一份给 Python 虚拟机。
  
• Python 层：Python 接收数据，再转换成 NumPy 数组（可能又是一次拷贝）。
  
• 推理：AI 模型终于开始工作。
  

后果：仅仅是“搬运”数据就消耗了 20ms+，加上 AI 推理的 50ms，总耗时 70ms+，帧率直接跌破 15 FPS，手机发烫，电量狂掉。
2. 解决方案：Zero-Copy（零拷贝）

核心理念：“不要移动山，我们要去山那边。”
我们不再把数据从 Java 拷贝给 Python，而是让 Java 和 Python 共享同一块物理内存地址。

• Java 说：“数据在这个地址。”
  
• Python 说：“好的，我直接往这个地址看。”
  

这就是 Zero-Copy。此时，数据传输耗时几乎为 0ms。

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3. 概念拆解：内存里的“共享白板”


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