虽然属性上来说章鱼是无脊椎动物，但就其神经系统发达性而言完全可以说是无脊椎动物中的“异类”，章鱼居然拥有着5亿个神经细胞，这从数量级上简直秒杀了其他无脊椎类动物。
章鱼被广泛地称为章鱼和八爪鱼。与其他章鱼品种相比，章鱼的养殖适应性强，分布广泛，产卵能力强，营养价值高。因此，章鱼已成为最受欢迎的头足类物种之一。它看起来很普通，但它的养殖并不容易。由于从浮游阶段的幼虫过渡到底栖阶段，章鱼的死亡率非常高。，目前使用的章鱼苗都是来自海上，国内外虽有章鱼人工育苗的试验先例，但最终没有实现批量生产，走向市场。
要深入市场和企业，了解他们的需求，然后做出定位，市场需要什么品种，什么季节是旺季，搞清楚了，就可以根据市场需求进行有计划的养殖，提供市场需要的品种。搞养殖，销售是关键环节，你可以利用当地农户的销售渠道和你多年在外打拼建立的广泛联系，把你的家禽卖出去，你也可以去附近的大中城市和销售大户联系，建立销售网络，做好这些工作，心里就有底了。
"我们能坚持这么多年，是因为海里的捕捞量越来越小，需求量越来越大"。朱建国说，壶口的可食用部分高达95%，蛋白质丰富，脂肪含量高，具有补血益气的作用，在国内外都有很大的市场，特别是日本、韩国等地，每年需要进口数千吨的冷冻壶口产品。章鱼人工育苗和全人工的突破将为章鱼真正实现规模化生产打下良好基础，可促进莆田水产养殖业结构的调整升级，也将为我省水产养殖业增加一个新品种，让更多渔民受益。
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大多数人对章鱼的第一印象是长相怪异，其他海洋生物的身体构造要么符合鱼类的体型，要么自成一派，而章鱼那八只触手加上一个大脑袋，人类实在找不到第二种动物与其相似。也正是因为章鱼奇特的外形，让人容易将其与外星生命联系起来，因此不少影视作品和游戏作品都以章鱼为原型来塑造外星生命。
除了奇怪之外，章鱼还被一些沿海地区的渔民认为是愚笨的生物，因为他们往往只用一些海螺壳就能将章鱼吸引过去，然后对其实施捕捉。为什么章鱼会被吸引呢？原来是因为章鱼生性比较胆小，很喜欢找东西躲藏起来，看到空的海螺壳自然是不会放过这个机会，二话不说就钻进去，这时候渔民只需要快速将连串的海螺壳抽起来，就能捕捉到大量的章鱼。
从以上的案例来看，章鱼确实很容易上人类的当，但这并不意味着它是一种愚蠢的生物。研究表明，章鱼拥有无脊椎动物中数量最多的神经元，这些神经元分布在它的每一条触手上，当它触碰其他东西时神经元就会立马参与信号传递，因此章鱼的伸手十分敏捷。
更令科学家感到不可思议的是，自然界中绝大多数动物都只拥有一个神经中枢系统，而章鱼拥有多个神经中枢系统，其中一个位于大脑中，其他的分布在各条触手上。科学家表示，多个神经中枢系统的好处就在于能够迅速处理信息，从而方便章鱼控制躯体对外界环境做出反应。
由以上两种现象可知，章鱼并非渔民认为的那样愚蠢，它们只是在某方面表现得没那么聪明而已。之前有研究发现，章鱼的眼睛和人类的眼睛最为相似，因为两者的视网膜上都存在感光细胞、双极细胞和节细胞，那么章鱼也有拥有和人类相同的视觉吗？
为了证明这一点，科学家还专门做了一次对照实验，让章鱼在有3D眼镜和无3D眼镜的情况下辨别事物，结果发现章鱼并不能通过3D眼镜辨别事物，因为它的大脑中缺乏枕叶，这是一种处理视觉距离的结构。
近日，边缘计算概念已成A股焦点板块，数只个股实现多日涨停，其被认为是5G的下一个风口。
边缘计算是什么？
分析认为，边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。简单地说，我们可以把边缘计算看作一个位于数据源附近的小型数据处理中心，数据就近采集、分析做出判断，分担一部分云的任务。
国泰君安证券将边缘计算进行类比章鱼，章鱼是无脊椎动物中智商最高的，在捕猎时它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的神经元有60%分布在章鱼的八条腿上，脑部只有40%，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。
5G时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理，则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。边缘计算的优势在于其处理器更接近于数据源，减短了由数据传输速度和带宽限制带来的延时，并对本地数据做初步分析，为云分担一部分工作。
边缘计算作为一个趋势，哪些公司究竟能受益呢？国信证券认为，边缘计算才刚刚起步，最终可能像公有云市场一样，是大玩家的游戏，具体受益者还仍需观望。预判市场将由三大运营商主导，提供计算平台，如浪潮、曙光、华为、中兴等主流设备商提供服务器，此外对上游FPGA和GPU厂商需求将增加。
市场规模空间巨大
据IDC估计，到2025年，互联网设备产生的数据总量将超过40万亿字节。届时，海量的数据及数据实时处理的特性，对数据处理的技术手段提出新的要求，现行的数据处理方式不足以满足需求，边缘计算的出现则为这个难题带来了很多好处。
同时该机构预测，2020年将有超过500亿的终端与设备联网，而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。边缘计算市场规模将超万亿，成为与云计算平分秋色的新兴市场。
根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到672亿美元。虽然市场空间巨大，但是仍是一个新兴领域。目前来看，主宰云计算市场的公司正在成为边缘计算领域的领先者。随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。
此外东吴证券认为，未来边缘计算发展将继续拉动CDN等行业发展，市场空间大。5G流量比4G增长10倍以上，边缘流量占比更高，边缘计算产业链各环节的价值量至少新增10倍以上。
未来可应用于自动驾驶
边缘计算作为5G衍生概念，在当下各国进入5G“攻坚战”的关键时期，得到了更多人的关注。目前这项技术能够应用于自动驾驶、物联网、机器人、工业、医疗、安防等诸多行业。
MilesGL资本认为，自动驾驶是其中比较突出的一个应用。一个决定无人驾驶车辆是否安全的重要因素是其对不同路况的反应时间。利用计算云来收集并分析行车数据并及时对车辆提供适当的指令是很困难的。英特尔前首席执行官Brian Krzanich估计，一辆连接自动驾驶汽车平均每小时将生成4000兆字节的数据；微软CEO Satya Nadella的评估也类似——每小时6000兆字节的数据。
而从带宽的角度来看，就算是5G的速度也仅仅能达到10兆位/秒，还不到连续上传自动驾驶汽车数据所需的一半。由于在行车安全方面反应速度的任何延迟都可能是灾难性的，数据分析这个任务只能由距离车辆较近/车载的边缘服务器来完成。
另一个相似的应用是在石油勘探和开采上。和自动驾驶车辆一样，一个在深海的石油钻井平台每秒产生约1 GB的数据。这些数据为钻井平台提供足够的信息来决定进一步钻井的策略。由于数据很快就会变得陈旧，因此平台需要对这些数据进行实时处理和分析。
电力行业应用不容忽视
据了解，电网在 2019 年两会报告中提出建设世界一流能源互联网企业的重要物质基础是要建设运营好“两网”，即“泛在电力物联网”和“坚强智能电网”。
对此，电网还提出了国网提出了两个阶段的战略安排，即到2021年初步建成泛在电力物联网，到2024年建成泛在电力物联网，包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构，全面实现业务协同、数据贯通和统一物联管理，全面形成共建共治共享的能源互联网生态圈。
数据显示，目前电网已拥有庞大的联网设备规模与海量数据。接入智能电表等各类终端54亿台，采集数据日增量超过60TB，覆盖全国约471亿客户的用电信息实现在线采集，车联网接入充电桩超过28万个。
另据输配电联盟披露的数据，目前除了电表，国网系统接入的各类保护、采集、控制设备达数千万台。规划到2030年，接入系统的设备数量将达到20亿，整个泛在电力物联网有望成为接入设备最多的物联网生态圈。
中信建投证券认为，由于边缘计算具有显著的三大特点，即：靠近数据源；低时延且响应快；数据安全性高，边缘计算技术近乎是为“泛在电力物联网”的特定需求而量身打造的，因此被国网选中成为“泛在电力物联网”感知层的核心技术。泛在电力物联网作为未来可能接入设备最多的物联网生态圈，是一个被严重低估的边缘计算应用场景。
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