大数据时代，信息爆炸式增长，数据来源也慢慢变得广泛，而且数据还具有多维性特征、多维大多数表现在数据属性的多样性上，即对同一对象从不同视角提取的数据，如内容主题维度、类型维度、结构维度、时间维度、空间维度等。面对海量、复杂的数据，一方面难以挖掘出有价值的信息，另一方面单来源单维度数据难以满足辅助科学决策的需要，对于多源多维数据融合技术的需求越来越迫切。与此同时，物联网、云计算、人工智能等新兴技术的发展，不仅提高了数据获取与数据分析处理的能力，促进了数据融合的发展，也增加了数据融合的研究热度。

  据了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)的开发团队正在开展多源多维数据融合技术的研究。多源多维数据融合是将多种来源的数据结合起来，利用计算机进行数据处理，得到单个或单类信息源无法获取的有价值的综合信息。并依据数据融合的目的和所处层次，选择恰当的数据融合结构和算法，通过对描述对象不同来源不同维度的数据来进行抽取、清洗、分选等预处理，提取出数据特征并进行关联组合，从而得到更准确完整信息的过程。多源数据和多维数据都是数据融合的处理对象，多源数据是按照数据的来源进行划分，多维数据的划分标准是数据的属性。利用多源多维数据融合技术可更好地抓取和分析数据，探究多源数据的可信度，为科学决策提供有价值的信息。

  WIMI对多源数据来进行采集、组合、分析、处理和估计的多层次、多方面处理，其多源、多维数据融合技术大致上可以分为数据预处理和数据融合。

  数据预处理最重要的包含对数据来进行抽取、清洗、分选等。数据融合主要是根据不同的数据融合目的及数据融合所处层次，选择恰当的数据融合算法，将提取的特征或多维数据来进行合成及计算。多源、多维数据融合包括对所获数据来进行研究与理解，对数据来进行转换与建立结构、多维数据关联组合、建立分析数据集等。

  WIMI研究的多源多维数据融合技术的应用场景范围十分广泛，目前主要使用在于图像识别、三维建模、目标检测、智慧城市、机器人等领域。

  随着计算机水平的逐步的提升，数据融合算法一直在改进，数据融合理论普适化程度也在不断推进，在这个信息爆炸的大数据时代，数据已成为战略资产，有信息、有数据的地方，就会有数据融合的需求。在新时代国家信息化发展的策略推动下，智慧城市、智慧交通、智能制造等各领域的数字化建设也在稳步推进，这些领域的数字化建设将对数据融合处理提出更加高的要求。能预见，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)研究的多源多维数据融合技术将在更多的行业领域得到实际应用，创造更高的社会经济效益。