現如今經濟發達的，大部分都是制造業發達的。面對著非常激烈的競爭，要使中國從一個“制造業大國”轉變成一個“制造業強國”，必須要實施信息化帶動工業化的戰略，如果沒有一個的儀器儀表行業的支持，那就是不可能完成這個任務。
在儀器儀表結構、性能改進中的應用
先是，智能自動化技術為儀器儀表還有測量的相關領域的應用開辟了廣闊的前景。運用了智能化軟硬件，使得每臺儀器儀表能隨時準確地分析、處理好當前的和以前的數據信息，恰當地從低、中、高等不同層次上對測量過程進行抽象，得以提高現有測量系統的性能和效率，擴展傳統的測量系統的功能，如運用神經網絡、遺傳算法、進化計算、混沌控制等這些智能技術，使得儀器儀表實現高速、、多功能、高機動靈活等這些性能。
其次，也可以在分散系統的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等這些微型芯片技術，設計模糊的控制程序，設置好各種測量數據的臨界值，運用好模糊規則的模糊推理技術，對于事物的各種模糊關系進行各種類型的模糊決策。
其優勢是在于不必建立被控對象的數學模型，也不需要大量的測試數據，只需根據經驗，總結好合適的控制規則，應用好芯片的離線計算、現場調試，按照我們的需要和度產生準確的分析和準時的控制動作。
特別是在傳感器測量當中，智能的自動化技術的應用更為廣泛。用軟件來實現信號濾波，比如快速傅立葉變換、短時傅立葉變換、小波變換等技術，是簡化硬件，提高信噪比，改善傳感器的動態特性等有效途徑，但是需要確定傳感器的動態數學模型，而且高階濾波器的實時性比較差。運用了神經網絡技術，可以實現高性能的自相關濾波和自適應濾波。
充分地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、記憶功能還有對非線性復雜關系的輸入、輸出間的黑箱的映射特性，無論是在適用性還是快速實時性等各方面都將大大超過復雜函數式，可以充分利用多傳感器資源，綜合獲取更準確、更可信的結論。
其中實時跟非實時的、快變與緩變的、模糊還有確定性的數據信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此時，對象特征的提取、融合，直至終決策，作出正確的判斷，將成為難點。
于是神經網絡或者模糊邏輯將成為值得選用的方法。例如，氣體傳感陣列等用于混合氣體識別，在信號處理方法上面可采用自組織映射網絡和BP網絡相結合，行分類，再識別組分，將傳統方法的全程擬合轉化成為分段擬合，以求降低算法的復雜度，提高識別率。又如，食品味覺信號的檢測還有識別的難度，曾經一度是研究與開發單位的主要障礙所在。
如今我們可以利用小波變換進行數據壓縮和特征提取，然后把數據輸入用遺傳算法訓練過的模糊神經網絡，那么就可以大大提高了對簡單復合味的識別率。再如，在布匹的面料質量的測定，作為手對觸覺信號的處理，機器的故障診斷的領域，智能自動化技術也都取得了非常多的成功實例。
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