自从世界第一台物联网设备——可乐机于1982年在美国卡内基梅隆大学问世以来，物联网已经有了长足的发展，这是一种可以远程报告是否装有可乐的机器。37年后，物联网设备已经从新奇产品变成了日常生活中必不可少的一部分。
今天，万物互联、泛在物联已经成为物联网发展的必然趋势。据行业预估，到2020年，全球物联网设备将超过200亿台。以中心为基础进行万物互联，就意味着这海量IoT设备产生的数据都被发送到数据中心的少数计算机上，其体量和速度都对云计算模式提出了严峻的挑战。越来越多的设备连接将迫使IoT制造商将计算模式从云计算模式转移到一种称为“雾计算”的新模式。
物联网和人工智能的发展将带来价值数以亿计的数据。分布广泛的传感器、智能终端等每时每刻都在产生大量的数据。尽管云计算拥有“无限”的计算和存储资源池，但云数据中心往往是集中化的且距离终端设备较远，当面对大量的分布广泛的终端设备及所采集的海量数据时，云不可避免地遇到了三大难题：
如果大量的物联网和人工智能应用部署在云中，将会有海量的原始数据不间断地涌入核心网络，造成核心网络拥塞；
终端设备与云数据中心的较远距离将导致较高的网络延迟，而对实时性要求高的应用则难以满足需求；对可靠性和安全性要求较高的应用，由于从终端到云平台的距离远，通信通路长，因而风险大，云中备份的成本也高。
因此，为满足物联网和人工智能等应用的需求，作为云计算的延伸扩展，雾计算(Fog Computing)的概念应运而生。雾计算最早由思科提出，它是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网设备 / 传感器之间的中间层，它提供计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算主要使用边缘网络和泛在网络中的设备，可以是传统网络设备，如网络中的路由器、交换机、网关等，也可以是专门部署的本地服务器。这些设备的资源能力都远小于一个数据中心，但是它们庞大的数量可以弥补单一设备资源的不足。在物联网中，雾可以过滤、聚合用户消息，匿名处理用户数据以保证隐秘性，初步处理数据以便实时决策，提供临时存储以提升用户体验，而云则可以负责大运算量或长期存储任务，与雾计算优势互补。通过雾计算，可以将一些并不需要放到云上的数据在网络边缘层直接进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。雾计算以其广泛的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、支持高移动性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅速被物联网和人工智能应用领域的企业所接受并获得广泛应用，例如，M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能医疗、无人驾驶等应用。与边缘计算(Edge Computing)不同的是，雾计算可以将基于云的服务 , 如IaaS、PaaS、SaaS，拓展到网络边缘，而边缘计算更多地专注于终端设备端。雾计算可以进行边缘计算，但除了边缘网络，雾计算也可以拓展到核心网络，也就是边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。
融合云平台和雾计算，一方面可通过云降低传统 IT采购、管理和运维的开支，将 IaaS、 PaaS、 SaaS作为云服务输出；另一方面，通过雾计算可保证边缘端数据的实时搜集、提取和分析速度，提高网络资源部署使用和管理效率，有助于提高人机协同效率，为企业业务创新、服务品质提升提供技术支持。下图是“云”和“雾”的典型案例和应用场景。
基于雾计算，通过奶牛身上装的传感器，进行近实时数据采集分析、处理，实现精细化运营，保证乳制品生产全流程的监控、管理、优化。同时，基于云的乳业生命周期管理平台，实现乳制品生产流程自动化管理，通过物联网和大数据分析，对每头奶牛从食料、喂养、健康、牛奶质量和产量进行全流程监控分析，实现精细化和自动化乳业生产。将云的整体业务管理和雾端的优化农场间协作以及奶源监控管理紧密连接起来，在提高乳制品生命周期管理效率的同时，提升了协同和协作效率，加速企业业务创新的速度。在智能交通中，可通过传感器搜集信息，进行实时数据分析和交通部署，以提高公共安全。通过雾计算，控制系统中的一个雾节点可以共享收集到的交通信息，以缓解高峰时段的交通拥堵、定位交通事故，并可以通过远程控制缓解交通拥堵区域的交通状况。同时，在每个用户的电话和公共交通中，基于雾计算的应用程序允许用户在没有持续网络连接的情况下，共享并通过附近的用户下载内容。此外，自动化车辆的安全系统、道路上的监控系统以及公共交通的票务系统，都可以从传感器和视频数据中收集大量信息。聚合后的数据将传输到云上，根据用户的需求进行数据提取和分析，再基于雾计算实现边缘数据实时分析，从而为用户快速提供精准信息，以保障公共交通的畅通和安全。从商业运营模式到工作生活方式，智能物联网技术正深刻改变着人类社会。要让物联网拥有无处不在的智能，就必须充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等能力，通过资源共享机制和协同服务架构来有效提升生产效率或用户体验。当前，雾计算技术的研究和标准化工作刚刚起步。我们面临的主要技术挑战和研究热点为：如何在雾计算节点之间建立信任关系，如何在它们之间推动资源充分共享，如何在云—雾—边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作，如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配等。可以预见，随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用，物联网将越来越便捷、越来越真实地借鉴和映射人类社会的组织架构和决策机制，从而能用更自然和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。
