在無人幹預的情況下能自主地驅動智慧型機器實現控制目標的自動控制技術（見自動控制系統）。對許多複雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。隨著人工智慧和電腦技術的發展，已經有可能把自動控制和人工智慧以及系統科學中一些有關學科分支結合起來，建立一種適用於複雜系統的控制理論和技術。智慧控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制技術的最新發展階段，也是用電腦類比人類智慧進行控制的研究領域。。
簡史 1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發式推理規則用於學習控制系統。20年後，建立實用智能控制系統的條件才逐漸成熟。1985年，在美國首次召開瞭智能控制學術討論會。1987年又在美國召開瞭智能控制的首屆國際學術會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。
特點 智能控制具有交叉學科和定量與定性相結合的分析方法特點。1971年，傅京孫提出把人工智能與自動控制結合起來的思想。1977年,美國G.N.薩裡迪斯進而提出把人工智能、控制論和運籌學結合起來的思想。1986年，中國蔡自興又提出把人工智能、控制論、信息論和運籌學結合起來的思想。按照這些思路已經研究出一些智能控制的理論和技術，用以構造適用於不同領域的智能控制系統。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似於人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要註意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為瞭完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
智能控制系統 目前已經提出的用以構造智能控制系統的理論和技術有分級遞階控制理論、分級控制器設計的熵方法、智能逐級增高而精度逐級降低原理、專傢控制系統和學習控制系統等。分級遞階智能控制系統和專傢控制系統是兩種較重要的智能控制系統。
分級遞階智能控制系統 它是在學習控制系統的基礎上將人工智能與適應控制系統和自組織系統結合起來逐漸形成的,現已提出兩種較重要的理論。①知識基/解析混合多層智能控制，由意大利A.維拉提出，用於解決復雜離散事件的控制設計問題。這類設計問題的主要困難是復雜系統及其驅動事件的描述存在不確定性和控制結構復雜。這種理論把復雜系統分為幾段，分別建立各段的數學模型，並把集結算子（見大系統模型降階）用於段模型集,求出近似的總體模型,從而構造出系統的兩層遞階控制結構。在對事件進行檢測分類的基礎上，高層解決大規模事件的辨識（見系統辨識）以及全局控制設計和目標協調問題，低層解決小規模事件的辨識和局部設計問題。最後對知識基辨識和控制過程以及解析控制進行數學描述，完成整個系統的控制功能。這種混合控制理論已經在一些智能控制系統中得到應用。②薩裡迪斯三級智能控制理論。整個系統由組織級、協調級和執行級組成，並具有控制精度隨控制智能提高而降低的特點。組織級起主導作用，涉及知識的表示和處理，主要運用人工智能。協調級在組織級和執行級之間起連接作用，涉及決策方式的表示，采用人工智能和運籌學實現控制。執行級是底層，具有很高的控制精度，采用常規控制。在系統中，采用概率模型來表示組織級的推理、規劃和決策的不確定性，並據以指定協調級的任務和執行級的控制作用；采用熵來度量智能機器執行指令的效果和進行最優決策。這種方法已在工業、航天、核處理和醫學等方面的自主控制系統的設計中得到應用。
專傢控制系統 它能模仿人類控制專傢和操作人員的控制技能和經驗，有專傢控制系統和專傢式控制器兩種形式。前者結構復雜、造價高，因而用得不多；後者結構較簡單，又能滿足工業過程控制的要求，因而應用日益廣泛。已經根據不同的應用場合研制瞭多種不同結構的專傢控制器。例如，以知識庫為核心再配以特征信息識別處理、推理機和控制規則集等功能塊構成的專傢控制器。它的知識庫由數據庫和學習適應器組成，用以存放有關工業生產過程的領域知識。推理機是另一個關鍵部分，用以記憶所采用的規則、控制策略和推理策略，並根據知識庫提供的信息使整個控制器以邏輯方式協調工作，進行推理,作出決策,尋求理想的控制作用。另一種比例積分控制專傢調節器具有按任務分級的軟件結構。這種軟件結構由多個反映人類專傢思考決策過程的部分構成，並把每個分級的基本任務分解為適於采用實時控制和專傢系統技術的子任務，通過相應子系統完成子任務來實現整個系統的控制功能。專傢模糊控制器（見模糊控制）是另一種研究得十分活躍的專傢控制器。
研究領域 智能控制的研究領域很多，它們的研究課題既具有獨特性，又相互關聯。目前研究得較多的是以下6個方面：①智能機器人。②智能過程規劃,即由計算機完成把生產設計轉換為加工計劃的過程。③智能過程控制，即用計算機模擬人的經驗,建立知識基模型,實現自動推理、決策和控制，使生產過程的某些物理量保持在一定精度范圍內（見過程控制系統）。④專傢控制系統,其任務是自適應地管理對象或過程的未來行為,診斷可能發生的問題，不斷修正和執行控制計劃（見專傢系統）。⑤語言控制，即把自然語言理解用於自動控制，例如對機器人進行語音控制、根據語音自動查找電話號碼、用語音監控設備等。⑥智能儀表。電子儀表與計算機技術和人工智能技術結合起來能大大增強功能和通用性。目前智能儀表尚處於初級階段。