随着计算机技术、通信技术的快速发展，作为数据处理的新兴技术——数据融合技术，在近十多年中得到惊人发展，并已进入军事等诸多应用领域。
（一）数据融合的基本概念
数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断等。
例如，在军事战场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时完整的评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。
（二）数据融合技术在物联网中的应用
数据融合与多传感器系统密切相关，物联网的许多应用都用到多个传感器或多类传感器构成协同网络。在这种系统中，对于任何单个传感器而言，获得的数据往往存在不完整、不连续和不精确等问题。而利用多个传感器获得的信息进行数据融合，对感知数据按照一定规则加以分析、综合、过滤、合并、组合等处理，可以得到应用系统更加需要的数据。数据融合的基本目标是通过融合方法对来自不同感知节点、不同模式、不同媒质、不同时间和地点以及不同形式的数据进行融合后，得到对感知对象更加精确、精练的一致性解释和描述。
另外，数据融合需要结合具体的物联网应用寻找合适的方式来实现，除了上述目标，还能节省部署节点的能量，提高数据收集效率等。目前，数据融合已经广泛应用于工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视和管理等多传感器系统的物联网应用领域中。
1.在军事上的应用实例
数据融合技术为先进的作战管理提供了重要的数据处理技术基础。
数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，使许多原来由军事操作人员和情报分析人员完成的工作均由数据处理系统快速、准确、有效地自动完成。
例如，现代作战强调纵深攻击和遮断能力，要求各军事设备能更准确地描述目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了现有常规传感器的性能水平。未来的战斗车辆、舰艇和飞机将对射频和红外传感器呈很低的信号特征。为维持其低可观测性，它们将依靠无源传感器从远距离信息源接收信息。那么，对这些信息数据的融合处理就至关重要了。
数据融合技术还是作战期间对付敌人使用隐身技术（如消声技术、低雷达截面、低红外信号特征）及帮助进行大面积目标监视的重要手段。数据融合技术将帮助战区指挥员和较低层次的指挥员从空间和水下进行大范围监视，预报环境条件，管理电子对抗和电子反对抗设备等分散资源。同样还能协助先进的战术机、直升机的驾驶员进行超低空导航。
2.在自动化制造中的应用实例
高速、低成本及高可靠性的数据融合技术不仅在军事领域得到越来越广泛的应用，在自动化制造领域、商业部门，乃至家庭中都有极其广阔的应用前景。
例如，自动化制造过程中的实时过程控制、传感器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制等均离不开数据融合技术的应用。
数据融合技术为需要可靠地控制本部门敏感信息和贸易秘密的部门提供了实现新的保密系统的控制擅自进入的可能性。
对来自无源电子支援测量、红外、声学、运动探测器、火与水探测器等各种信息源的数据进行融合，可以用于商店和家庭的防盗防火等。
军事应用领域开发的一些复杂的数据融合应用同样可以应用于民用部门的城市规划、资源管理、污染监测和分析以及气候、作物和地质分析，以保证在不同机关和部门之间实现有效的信息共享。(https://www.xing528.com)
（三）数据融合的种类
数据融合一般有3类，即数据级融合、特征级融合、决策级融合。
1.数据级融合
它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据级融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程，这是低层次的融合。例如，成像传感器中通过对包含若干像素的模糊图像进行图像处理，从而确认目标属性的过程，就属于数据级融合。
2.特征级融合
特征级融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取（特征可以是目标的边缘、方向、速度等），然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征级融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度地得出决策分析所需要的特征信息。
3.决策级融合
决策级融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论，然后通过关联处理进行决策级融合判决，最终获得联合推断结果。
（四）数据挖掘与数据融合的联系
数据挖掘与数据融合既有联系，又有区别。它们是两种功能不同的数据处理过程，前者发现模式，后者使用模式。
二者的目标、原理和所用的技术各不相同，但功能上相互补充，将二者集成可以达到更好的多源异构信息处理效果。
（五）知识拓展：解放双手改变传统生活的智能语音系统
智能语音系统是一种软件交互平台，通过语音输入、语音识别、信号转换及内容比对等融合而成。目前最为常见的智能语音系统产品是手机中的语音助手和通话功能，如苹果手机的SiYi就属于智能语音助手。
智能语音系统是通过一个收发平台，在内核心嵌入识别芯片功能的整体化产品。它可以根据不同的语言、业务需求及产品应用进行相关定制。
如日常使用的智能语音拨号功能，只需要识别用户所使用的语言，通过话筒接收语音信号，通过主电路板进行震动编码转换，并将收集到的信息发送至语言库进行识别、判断和比对，再根据比对结果进行信号传输工作，将结果反馈给用户即可完成。
相比这种简单的过程而言，具备搜索及娱乐功能的智能语音系统助手在整体流程上更为复杂。除了要判断和识别用户使用语言及声音振动所带来的传感信号外，它还要对语言库及信息库进行完善工作，让其具备更加智能力的判断和理解能力。而对于庞大的语言库、信息库的完善工作就需要依托现有云端和网络作为支持，所以这一功能还将涉及网络传输和云存储等技术支持。
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