智慧城市是指利用信息技术手段，对城市的各种资源进行智能化管理和优化，提高城市的运行效率和服务水平，实现城市可持续发展的一种城市形态。智慧城市建设需要大量的数据支撑，而这些数据来自于不同的部门、不同的系统、不同的格式，如何将这些数据进行融合，成为智慧城市建设的基础，是本标准的主要内容。

本标准规定了智慧城市数据融合的概念，即将来自不同部门、不同系统、不同格式的数据进行整合，形成一个统一的数据集，以支持智慧城市的各种应用。同时，本标准还规定了数据融合的基本原则，包括数据共享、数据安全、数据质量、数据标准化等。

数据融合的主要任务包括数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储、数据分析和数据应用等。其中，数据采集是指从各个数据源中获取数据；数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、纠错等处理；数据集成是指将清洗后的数据进行整合，形成一个统一的数据集；数据存储是指将整合后的数据存储到数据库中；数据分析是指对存储在数据库中的数据进行分析，提取有用的信息；数据应用是指将分析出的信息应用到智慧城市的各种应用场景中。

数据融合的基本流程包括需求分析、数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储、数据分析和数据应用等环节。其中，需求分析是指对智慧城市应用的需求进行分析，确定需要融合的数据类型和数据源；数据采集是指从各个数据源中获取数据；数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、纠错等处理；数据集成是指将清洗后的数据进行整合，形成一个统一的数据集；数据存储是指将整合后的数据存储到数据库中；数据分析是指对存储在数据库中的数据进行分析，提取有用的信息；数据应用是指将分析出的信息应用到智慧城市的各种应用场景中。

数据融合的主要技术包括数据采集技术、数据清洗技术、数据集成技术、数据存储技术、数据分析技术和数据应用技术等。其中，数据采集技术包括传感器技术、无线通信技术、云计算技术等；数据清洗技术包括数据去重、数据去噪、数据纠错等；数据集成技术包括数据格式转换、数据标准化等；数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库等；数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等；数据应用技术包括智能交通、智能环保、智能医疗等。

数据融合的应用场景包括智能交通、智能环保、智能医疗、智能安防等。其中，智能交通是指利用数据融合技术，对城市交通进行智能化管理和优化，提高交通运行效率和服务水平；智能环保是指利用数据融合技术，对城市环境进行智能化管理和优化，提高环境质量和生态保护水平；智能医疗是指利用数据融合技术，对医疗资源进行智能化管理和优化，提高医疗服务水平和医疗资源利用效率；智能安防是指利用数据融合技术，对城市安全进行智能化管理和优化，提高城市安全保障水平。

相关标准
GB/T 36625.2-2018 智慧城市数据融合 第2部分：数据融合技术
GB/T 36625.3-2018 智慧城市数据融合 第3部分：数据融合应用
GB/T 36625.4-2018 智慧城市数据融合 第4部分：数据融合管理
GB/T 36625.5-2018 智慧城市数据融合 第5部分：数据融合安全
GB/T 36625.6-2018 智慧城市数据融合 第6部分：数据融合质量