在控制系统中，仪器仪表作为其构成元素，它的技术进展是跟随控制系统技术的发展而发展的。目前，控制理论已发展到智能控制的新阶段，自动化仪器仪表的智能化就成为必然了。

仪器仪表的智能化主要归结于微处理器和人工智能技术的发展与应用。例如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。再如，运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。又如，用软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件，提高信噪比，改善传感器动态特性的有效途径；还如，充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力，联想、记忆功能以及对非线性复杂关系的输入、输出间的黑箱映射特性等。

当前，我国智能化领域最薄弱、最需要发展的是仪器、仪表、传感器等基础产业。随着科学技术的飞速发展和自动化程度的不断提高，我国仪器仪表行业也将发生新的变化并获得新的发展。仪器仪表产品的高科技化，特别是智能化，将成为日后仪器仪表科技与产业的发展主流。基于智能控制理论基础的智能仪器仪表目前大致有以下几方面的进展：

① 专家控制器 专家控制系统(expertcontrolsystem，ECS)是典型的基于知识控制系统，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。它运用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家才能解决好的复杂问题。

② 模糊控制器 模糊控制器(FC-FuzzyController)，也称模糊逻辑控制器(FLC-FuzzyLogicController)。由于模糊控制技术具有处理不确定性、不精确性和模糊信息的能力，对无法建造数学模型的被控过程能进行有效的控制，能解决一些用常规控制方法不能解决的问题，因而模糊控制在工业控制领域得到了广泛的应用。

③ 神经网络控制器 神经网络在工业控制系统中的应用提高了系统的信息处理能力，提高了系统的智能水平。所谓神经网络控制，简称神经控制，它是指采用神经网络这一技术对复杂的非线性对象进行建模，或担当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等工作。

需要注意的是：在仪器仪表的智能化领域，无论是神经元网络、模糊控制或混沌控制，尽管我国学者发表的文章很多，但是，严格细致和自主创新的工作与成果却并不多。一些高端仪器仪表还仍然需要向国外进口。