其次，智能自动化技术也可以通过微处理器和微型芯片在分散系统的不同仪器中实现模糊控制，设定各种测量数据的临界值，并运用模糊规则进行推理。这种方法的优势在于无需建立被控对象的数学模型，也不需要大量测试数据，只需依据经验制定合适的控制规则，便能利用芯片进行离线计算和现场调试，以产生精确分析和及时控制。特别是在传感器测量领域，智能自动化技术应用广泛，可通过软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换等技术，以简化硬件、提高信噪比，但需要确定传感器动态模型；神经网络技术可实现高性能自相关滤波。此外，在气体识别、食品味觉检测以及布匹质量评定等领域，智能自动化已取得显著成效。

(2) 虚拟仪器结构设计中的应用

虚拟仪器结合了计算机技术与仪表技术，不仅提升了测量精度与智能水平，还促进了硬件软化、软件模块化发展，以及与网络资源统一优化性能配置，为迅速提升仪表智能水平提供了条件。在虚拟仪器设计中，厂家提供源代码形式驱动程序以简化用户操作与开发过程，同时考虑兼容VXI总线即插即用标准，并采用最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具自动生成驱动代码，使得编程更加直观易用、高效运行。

此外，一系列手法如状态管理、多线程并行测试以及强大的仿真功能，使得驱动程序运行安全、高效且灵活。而初始化函数区分接口总线方式，无论是实质性还是地域性的异用，都能够实现统一运行，从而全面解决过去VXI标准下的缺陷，如低效率、编程困难等问题。

(3) 仪器网络中的应用

随着网络连接，即可发挥模式识别、神经网络自学习能力等特点，对网上各类资源进行合理配置，与其他计算机或设备共享资源，为1+1>2带来组合优势。分布式数据采集系统跨越网络远程测量并存储分类信息，而多个用户可同时监控同一过程，无需亲临现场即可收集数据决策，或建立数据库分析现象规律。一旦问题发生，可立即展现或重新配置以应对，或商讨决策采取措施。

未来，将继续融入新科技，如光电束流最高速物性基础上的人脑机制与生物DNA芯片有机交互，以及电子光子计算速度无机智能优势相结合，使材料更具智慧能力，与虚拟交互提高整体效果。而光互连技术将为超高速通信奠基，大大提高并行处理能力，为人类社会生产力不断推向新的更高境界。