为了扩大雾计算的使用，IEEE制定了一个新的标准，该标准将奠定官方基础以确保设备、传感器、监视器和服务是可互操作的，并将共同处理来自物联网、5G和人工智能（AI）系统大量的数据流。

该标准被称为IEEE 1934，由OpenFog Consortium开发，其中包括ARM、思科、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学。

雾计算定义

IEEE 1934将雾计算定义为“系统级水平架构，分配计算、存储、控制和网络的资源和服务。它支持行业垂直和应用领域，使服务和应用程序能够更接近数据生成源，并通过网络边缘、云和跨多个协议层进行扩展。

OpenFog Consortium主席兼思科高级主管Helder Antunes在一份声明中表示，“我们现在有一个行业支持的蓝图，将通过雾计算推动新应用和商业模式的发展。”

根据OpenFog网站的说法：“物联网、5G和AI应用程序的广度和规模需要多个层面的协作，包括硬件、边缘和云软件，以及支持我们所有的“things”能够通信的协议和标准。

现有的基础设施根本无法跟上物联网设备产生的数据量和速度，也无法满足某些用例（如紧急服务和自动驾驶车辆）所需的低延迟响应时间。

通过将云扩展到接近网络边缘的地方，雾可以在靠近数据生成传感器的地方执行对延迟敏感的计算，从而提高网络带宽的效率，提供功能更强、效率更高的物联网解决方案。雾计算还通过更深入、更快速的洞察力、更高的安全性和更低的运营成本来为业务提供更大的灵活性。