隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，越來越多的設備和傳感器接入網絡，產生了海量數據。單純依賴傳統的云計算模式已難以滿足物聯網應用對實時性、低延遲和高效率的需求。在這種背景下，高華辰提出：物聯網技術的落地，不僅需要“云”，更需要“霧”。

“云”計算作為物聯網的核心基礎設施，提供了強大的數據存儲和處理能力。通過云端平臺，企業可以集中分析物聯網設備收集的數據，實現智能決策、遠程控制和資源優化。例如，在智能家居、工業監控和城市管理中，云服務幫助用戶從宏觀層面管理和優化系統。但云計算的局限性也日益顯現：數據傳輸到云端需要時間，可能導致延遲；大量數據上傳會增加網絡帶寬負擔，并帶來隱私和安全風險。

相比之下，“霧”計算（Fog Computing）作為一種分布式計算模式，將計算資源部署在數據源附近的邊緣設備上，如路由器、網關或本地服務器。這有效彌補了云計算的不足。霧計算能夠實時處理數據，減少延遲，提高響應速度。例如，在自動駕駛汽車中，霧節點可以即時分析傳感器數據，做出緊急避障決策；在智能制造中，霧計算支持設備間的快速協作，提升生產效率。

物聯網應用服務的成功落地，依賴于“云”與“霧”的協同融合。云負責大數據分析和長期存儲，而霧則處理實時任務和本地決策。這種混合架構不僅優化了資源分配，還增強了系統的可靠性和安全性。隨著5G和人工智能技術的普及，物聯網將更加依賴這種“云-霧”結合的模式，推動智慧城市、健康醫療和工業4.0等領域的創新。

物聯網技術的發展不能僅停留在“云”端，必須重視“霧”計算的應用。只有在云與霧的協同下，物聯網才能真正實現高效、智能的服務落地，為社會帶來更多價值。