粒度是描述模糊不確定對象的工具。
1979年，學者Zadeh在論文《Fuzzy sets and information granularity》中提出了“信息粒”的說法，引起研究者極大關注，T.Y.Lin與1997年正式提出了“粒子計算”的概念，很快成為人工智慧研究領域的一個熱點方向之一，目前關於粒度計算的理論與方法，主要有3個：詞計算理論（Theory of Works Computing）、粗糙集理論（Theory of Rough Set）、商空間理論（Theory of Quotient Space）。
粒度就是取不同大小的對象。也就是說，將原來“粗粒度”的大對象分割成為若干“細粒度”的小對象，或者把若干小對象合併成一個大的粗粒度對象，進行研究。我國學者張鈸院士曾經指出：“人類智慧型的一個公認的特點，就是人們能從極不相同的粒度上觀察和分析同一問題。人們不僅能在不同粒度的世界上進行問題的求解，而且能夠很快地從一個粒度世界調到另一個粒度世界，往返自如，毫無困難。”粒度計算是模仿人類思考問題的方式，用來處理不完全、不可靠、不精確、不一致和不確定的知識
粒度計算是新近興起的人工智慧研究領域的一個方向。粒度計算是一把大傘它覆蓋了所有有關粒度的理論,方法論,技術和工具的研究。粗略地說，粒度計算是模糊信息粒度理論的超集，而粗糙集理論和區間計算是粒度數學的子集。
粒計算作為一種方法論， 旨在有效地建立基於外部世界、並以用戶為中心的概念， 同時簡化我們對物理世界和虛擬世界的認識並以此為基礎， 在求解問題的過程中， 用粒度合適的粒”作為處理的對象， 從而在保證求得滿意解的前提下， 提髙解決問題的效率。合適的粒度常常是由提出的問題及問題的環境來決定的， 這一點對設計基於粒計算的數據處理框架有重要意義舉一個關於時間的例子例如張先生問他的朋友；“你什麼時候回國的”， 回答這個問題所選擇的時間粒度其實是由朋友回國的時間到現在有多久決定的如果沒超過一天， 那么他會說：“昨天中午； 如果有十來天了， 他可以說：“上周”； 再如果是朋友回國了好幾年， 張先生才得知訊息， 那么年”就可以是一個滿意的答案了注意到上面幾個答案具有不同的粒度， 分別是午、周和年如果不採用合適的粒度， 統一都用計算機上常見的時間戳格式來回答： 年月日下午時分”， 顯然不太合理， 讓人覺得十分彆扭。
粒度計算與雲計算將會成為計算機未來的兩大主流套用技術。
