對于云計算，想必各位都不會陌生，像現在應用較多的文件存儲，備份，測試和開發，云桌面，游戲云等等，在提高IT基礎結構靈活性的同時，還能利用大數據分析和移動計算。但是，對于接下來我們要說的這幾種“計算”你卻未必樣樣知曉。例如，什么是霧計算？霾計算又是什么？海計算又是什么鬼？

眾所周知，物聯網對于數據的處理能力要求非常高，要想從海量數據中篩選出對我們有價值的信息，除了我們熟知的云計算外，上面提到的霧計算、霾計算以及邊緣計算自然也是必不可少。那么，它們到底是什么，彼此間又是一種什么關系呢？

啥是霧計算？

實際上，霧計算（Fog Computing）是云計算的延伸概念。相比“云”的縹緲，“霧”更接近地面，且由性能較弱的、更分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及我們物質生活中的各類用品。這個概念最初起自美國紐約哥倫比亞大學的Prof． Stolfo教授起，只不過當時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵，后來思科進行了理論性發展。所以，你可以將霧計算可理解為本地化的云計算。

看到這里，感覺仿佛是在說邊緣計算，那么霧計算和邊緣計算兩者間是什么關系呢？可以說邊緣計算進一步推進了霧計算‘LAN內的處理能力’這一理念，處理能力更靠近數據源，其是在網絡內的各設備實施處理，通過將傳感器連接至可編程自動控制器（PAC）上，使處理和通信的把握成為可能。與霧計算相比，其優點在于單一故障點比較少，各個設備獨立動作，可以判斷數據是保存在本地還是云端；另一方面，霧計算不像邊緣計算那樣分散，但確進一步減少了通過網絡或向上傳輸到云計算層的數據量，有助于邊緣層中“節點”之間的通信和協作。兩者各有各的長處和短處，適用于不同的場景當中。

霧計算有哪些實際應用？

鑒于霧計算可以有效地分散計算和分析能力，不僅可以解決聯網設備的自動化問題，更關鍵的是，它對數據傳輸量的要求更小，這使得很多業務都可以部署，比如無人駕駛。如果車輛、傳感器和控制器是城市智能交通系統的邊緣層，這意味著就要進行邊緣計算，就需要構建和運營微型數據中心，那么很可能采用微型數據中心和網狀路由器以及服務器作為“霧計算層”。

不僅如此，霧計算還可應用于工業領域中的自動庫存系統，隱藏于供應鏈中的多個倉庫和工廠之間。工業用途中，霧計算層可用來“檢查和平衡”多個位置的材料、設備和供應水平，并且自動觸發重新訂單。

什么是霾計算？

感覺今天的主題都繞不開天氣，說完了霧計算，我們再來聊聊什么是霾計算。其實，你可以理解為較差的云計算或霧計算，盡管兩者概念先進，卻也不是沒有缺點。首先，讓人擔心的就是隱私和安全。要知道現在的網絡世界，被黑客攻擊已是家常便飯，所以客戶的隱私和數據很容易泄漏。

其次，就是網絡延遲或中斷。要知道，云計算都是通過網絡進行遠程訪問，盡管網速提高很快，但與局域網相比，速度仍無法避免有所延遲。雖說霧計算在延時上表現稍好，但如果出現斷網，霧計算也只能無可奈何。再者，就是帶寬會耗費預算，廠商按流量收費有時會超出預算，應用軟件性能不夠穩定，數據可能不值得放在云上，規模過大難以擴展，缺乏人力資本等等，都是造成霾計算的根源。

啥？還有海計算？

除了云、霧、霾之外，你還對海計算有了解嗎？2009年8月18日，molina在2009技術創新大會上所提出的全新技術概念，海計算（Sea Computing），可為用戶提供基于互聯網的一站式服務，是一種最簡單且值得依賴的互聯網需求交互模式。作為用戶，只需在海計算輸入服務需求系統就能明確識別該需求，并將此需求分配給最優的應用或內容資源提供商處理，最終返回給用戶相匹配的結果。

認知計算又是什么？

文章的最后，我們再來說說認知計算又是什么。我們說，認知計算代表了一種全新的計算模式，它包含了信息分析、自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新，能夠幫助決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察，能夠以對人類而言更自然的方式進行交互，專門獲取海量不同類型的數據，根據信息進行推論。

認知計算的其中一個目標，就是讓計算機系統能夠像人的大腦一樣學習、思考，并做出正確的決策，認知計算系統可以成為一個很好的輔助性工具，配合人類進行工作，解決人腦所不擅長解決的一些問題。

相比人腦，傳統的計算技術是定量的且著重于精度和序列等級，相比之下，認知計算則試圖解決生物系統中的不精確、不確定和部分真實的問題，以實現不同程度的感知、記憶、學習、語言、思維和問題解決等過程。隨著科學技術的發展以及大數據時代的到來，如何實現類似人腦的認知與判斷，發現新的關聯與模式，從而做出正確的決策，顯得尤為重要，而這正給認知計算的未來發展，帶來了新的機遇和挑戰。

認知計算與人工智能有何不同

看到這里，你或許心生疑問，認知計算與人工智能是何關系？這樣說吧，雖然認知計算包括部分人工智能領域的元素，但它涉及的范圍更廣。認知計算欲在放大人類智能，以幫助人類更好地思考。概括而言，認知計算與人工智能，一個更偏向技術體系，一個更偏向最終的應用形態，相輔相成。