自动化的内容按其理论途径、技术手段和处理对象的不同，可以将之大致划分为控制理论、工程系统与控制、系统科学与系统工程、模式信息处理、智能系统与知识工程，以及机器人学和机器人技术六大部分。 控制理论研究的是如何按被控对象和环境的特性，通过能动地采集和运用信息施加控制作用而使系统正常运行并具有预定的功能。控制理论在20世纪的人类科技进步中起到了举足轻重的作用，为解决当今社会的许多挑战性问题产生了积极的影响，提供了科学的思想方法论，为许多产业领域实现自动化奠定了理论基础。如今，它更是成功的运用并渗透到工农业生产、科学技术、军事、生物医学、社会经济及人类生活的众多领域。 工程系统与控制研究各种工程系统控制和设计的问题。从单一的自动控制装置到一个生产过程的自动化，直到整个工厂、企业的控制、管理和经营决策一体化，都是其研究的内容。工程系统与控制技术广泛应用于制造生产的各个领域。其中最具影响力的、发展前景最为可观的当属现代集成制造系统（CIMS）。从最广的意义说，CIMS可以包括从企业长远规划、市场分析、研发策略、产品规划、设计投产、资源分配，到车间一级的具体计划调度、生产活动的监督控制、质量控制、产品检验，直到销售服务、市场反馈等整个企业经营的全过程。这样一种全盘、综合自动化的生产过程可以使企业以更高效高质的服务更好地满足市场要求，提高企业效益，增强企业的商业竞争能力。 系统科学研究的是在最一般意义下，由相互作用、相互联系的事物按一定结构组成并具有某种总体功能的各种系统的运动规律、行为特征以及如何进行设计和控制的问题。它主要应用于运筹学、控制论、信息论等多个学科分支，成为自动化学科的一个重要研究领域并得到蓬勃的发展。 模式识别，亦称模式信息处理，其本来意义是研究用计算机对一般由人类感觉器官接受的图象、文字、语音等模式信息进行处理、描述和分类的学科。在更广的含义下，模式识别也可泛指任何对一般事物抽取概念特征进行判断和分类的过程。模式识别的应用方向包括计算机视觉，文字、文本识别，语音识别和理解等多个领域。中国在模式识别领域正处于世界领先地位，许多中国学者都为此做出了重要贡献。 人工智能研究的主要是如何用机器模仿人类智能活动的某些方面，延伸人脑功能的问题。现代科学技术的迅速发展和重大进步，已经对控制和系统科学提出了新的更高的要求，自动化控制理论正面临着新的发展机遇和严峻挑战。传统控制理论在解决一些具有不确定性、难以构建精确数学模型、复杂多变的问题上遇到了不少难题。这就需要建造出这样的机器，使它能够在复杂变化的环境中，能够实时应变，进行灵活判断、决策以实现更高层次的自动化系统智能控制。简单地说，自动控制的出路之一就是实现控制系统的智能化[5]。人工智能作为一个前沿科学，发展极为迅速，最具影响力的分支有基于“知识表达”的专家系统和“简单处理器的复杂系统”——人工神经元网络。这些领域不仅具有深刻的认识论意义，对许多科学和技术领域的发展有深远的影响，而且在自动控制、信息处理以及将计算机用于判断决策和问题求解的应用领域里都得到了广泛的应用，表现出巨大的生命力。机器人学与机器人技术机器人是一类特殊的自动化机器，它具有与人的四肢相比拟的运动机构，可接受视觉、听觉、触觉等传感信息，在处理器的指挥下完成各种机器操作功能。机器人不仅可以把人类从恶劣条件、繁重单调的作业中解放出来，而且在力量、精度和速度，以及在特殊环境下生存和工作能力各方面都有人类无法替代的优点。正因如此，机器人技术在工业、国防和科学技术中得到了日益广泛的应用，并且有力地推动了相关学科和技术领域的发展，从而使它成为现代自动化学科中一个活跃而富有魅力的研究领域。
丁国栋3
