（本文转载自公众号：中国公共安全）

日前，在电气电子工程师学会（IEEE）年度媒体交流会上，国际雾计算产学研联盟大中华区主任、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授透露，全球首个雾计算参考架构国际标准（IEEE 1934）已经发布，同时相关机构正在积极推动开发雾计算节点设备。

“如果说云计算是现在时，那么雾计算就是将来时。在雾计算技术被大规模应用后，通信网络将实现完全智能化，计算服务将进入新时代。”杨旸说。

那么，什么是雾计算？它和云计算、边缘计算有什么关系？

“雾计算是一个从云（Cloud）到物（Thing）的系统级多层次计算架构，具有分发计算、通信、存储、控制和联网等多种功能，更加靠近用户端。它通过资源共享机制、协同服务架构来有效提升生产效率和用户体验。”杨旸解释道。

尽管对于大多数普通用户来说，雾计算还是一个相对较新的概念。然而，早在2012年，美国思科公司就给出了雾计算的详细定义。那么，和人们相对熟悉的云计算、边缘计算相比，雾计算有哪些特点？

杨旸认为，云计算类似于公司的“最高管理者”，处理最重要的事务并做出最终决策。因此，云计算负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要工作。边缘计算则类似于“一线工作人员”，资源来源于简单、独立的低成本设备，处理本地收集的数据并做出及时决策，就近提供边缘智能服务或应用。

而雾计算类似于“中层干部”，它不仅是负责上传下达的信息通信管道，更能够分析和处理更大区域范围内的相关复杂数据，做出及时而准确的决策。雾计算的计算资源分布在从云到物连续环境的任何地方，连接集中式的数据中心和分散式的网络边缘，实现云计算到边缘计算的全面融合。

随着IEEE 1934的发布、演进和完善，雾计算将成为通用的多层次计算技术框架，支持智能物联网、5G通信和人工智能等数据本地化和计算密集型的应用需求。

“通过本地化的数据计算，可有效减少数据传输的负载，提升数据处理效率，这是雾计算的特点之一。”杨教授以火灾救援机器人为例进行解释，当机器人进入救援现场，首先用激光扫描现场地形，然后进行数据处理，建立现场地图，最后才能采取搜救行动。由于现场采集的数据量较大，如果将全部数据传送到云端进行处理，难以及时作出反应。此时，倘若在救援现场附近，临时布置雾计算节点，便可使机器人具备强大的信息处理能力，实现快速响应。

据介绍，雾计算技术的实际应用领域主要包括：对服务响应的端到端时延性能有上限要求的网联汽车和无人机遥控；对实时数据的网络传输速率有下限要求的3D虚拟现实游戏和自动驾驶汽车；对连接可靠性和服务安全性有严苛要求的工业控制系统和智慧城市管理系统。

云计算、大数据给人们生活带来的便利显而易见。同样，随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用，智能物联网将越来越便捷、越来越贴近人类社会的组织架构和决策机制，从而能用更自然和人们更熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。