在控制系統中，儀器儀表作為其構成元素，它的技術進展是跟隨控制系統技術的發展而發展的。目前，控制理論已發展到智能控制的新階段，自動化儀器儀表的智能化就成為必然了。
儀器儀表的智能化主要歸結于微處理器和人工智能技術的發展與應用。例如運用神經網絡、遺傳算法、進化計算、混沌控制等智能技術，使儀器儀表實現高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。再如，運用模糊規則的模糊推理技術，對事物的各種模糊關系進行各種類型的模糊決策。又如，用軟件實現信號濾波，如快速傅立葉變換、短時傅立葉變換、小波變換等技術，是簡化硬件，提高信噪比，改善傳感器動態特性的有效途徑；還如，充分利用人工神經網絡技術強有力的自學習、自適應、自組織能力，聯想、記憶功能以及對非線性復雜關系的輸入、輸出間的黑箱映射特性等。
當前，我國智能化領域最薄弱、最需要發展的是儀器、儀表、傳感器等基礎產業。隨著科學技術的飛速發展和自動化程度的不斷提高，我國儀器儀表行業也將發生新的變化并獲得新的發展。儀器儀表產品的高科技化，特別是智能化，將成為日后儀器儀表科技與產業的發展主流。基于智能控制理論基礎的智能儀器儀表目前大致有以下幾方面的進展：
① 專家控制器 專家控制系統(expertcontrolsystem，ECS)是典型的基于知識控制系統，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。它運用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，解決那些需要人類專家才能解決好的復雜問題。
② 模糊控制器 模糊控制器(FC-FuzzyController)，也稱模糊邏輯控制器(FLC-FuzzyLogicController)。由于模糊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模糊信息的能力，對無法建造數學模型的被控過程能進行有效的控制，能解決一些用常規控制方法不能解決的問題，因而模糊控制在工業控制領域得到了廣泛的應用。
③ 神經網絡控制器 神經網絡在工業控制系統中的應用提高了系統的信息處理能力，提高了系統的智能水平。所謂神經網絡控制，簡稱神經控制，它是指采用神經網絡這一技術對復雜的非線性對象進行建模，或擔當控制器，或優化計算，或進行推理，或故障診斷等工作。
需要注意的是：在儀器儀表的智能化領域，無論是神經元網絡、模糊控制或混沌控制，盡管我國學者發表的文章很多，但是，嚴格細致和自主創新的工作與成果卻并不多。一些高端儀器儀表還仍然需要向國外進口。