雾计算
简单来说，拓展了云计算的概念，相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。通俗一点讲：“雾计算”的名字源自“雾是比云更贴近地面（数据产生的地方）”。最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的，当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵，后来思科进行了理论性发展。雾计算可理解为本地化的云计算。
边缘计算
进一步推进了雾计算的「LAN内的处理能力」的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。这样，通过把传感器连接到可编程自动控制器(PAC)上，使处理和通信的把握成为可能。和雾计算相比的优点，根据它的性质单一的故障点比较少。各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。以吸尘器为例说明，边缘计算的解决方案里传感器各自判断有没有垃圾，来发送启动吸尘器的信号。虽然这2个解决方案带来的东西有点相似，但是数据的收集，处理，通信的方法确实是不同的。都有各自的长处和短处，在各种情况下也会出现适合或不适合。
霾计算
这里你可以理解为比较差劲的云计算或雾计算，因为这两者虽然概念先进，但也不是没有缺点。第一，隐私与安全。现在的互联网世界，遭黑客攻击简直就是家常便饭的事，因此客户的隐私数据很容易泄漏。第二，网络延迟或者中断。云计算都是通过互联网远程访问的，虽然现在网速提高很快，但和局域网相比，速度还是有所延迟的，虽然在延时方面雾计算稍微好点，但如果网络中断，无论云计算或者是雾计算，服务都无法访问。第三，带宽会耗费预算，厂商按流量收费有时会超出预算、应用软件性能不够稳定，数据可能不值得放在云上，规模过大难以扩展，缺乏人力资本等都是造成霾计算的根源所在。
认知计算
认知计算包含了信息分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互，专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论。
认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。
传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。
目前随着科学技术的发展以及大数据时代的到来，如何实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，从而做出正确的决策，显得尤为重要，这给认知计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。
海计算
海计算（Sea Computing）是2009年8月18日，molina在2009技术创新大会上所提出的全新技术概念。海计算为用户提供基于互联网的一站式服务，是一种最简单可依赖的互联网需求交互模式。用户只要在海计算输入服务需求，系统就能明确识别这种需求，并将该需求分配给最优的应用或内容资源提供商处理，最终返回给用户相匹配的结果。
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