自動化儀表的智能化趨勢主要體現在以下幾個方面：

　　功能多元化與智能化處理：

　　數據處理與分析：借助大規模集成電路技術、微處理器技術等，自動化儀表能夠對輸入信號進行非線性處理、溫度與壓力補償、量程刻度標尺變換、零點漂移與修正等操作。在此基礎上，還能利用嵌入式軟件協調內部操作，完成對工業過程的控制，使控制系統危險分散、功能增強。例如，智能化的流量變送器可包攬過去需三臺變送器分別測量流量、溫度和壓力并進行運算補償的任務。

　　故障診斷與預測：運用人工智能算法，如神經網絡、支持向量機等，對儀表運行數據實時分析，自動識別復雜故障模式，實現故障的快速診斷和預警。

　　像在智能工廠中，利用神經網絡算法能提前預測設備可能出現的故障，為維護和維修提供科學依據。還能通過機器學習算法對歷史運行數據、環境參數和傳感器信號進行深度學習，識別潛在故障征兆并提前預警，減少設備維修成本，提高生產效率。

　　智能控制與優化：儀表可根據實時運行數據和環境變化，利用機器學習算法自動調整設備參數和操作策略，實現精準高效的自動化控制。例如在制藥生產過程中，利用機器學習算法優化反應溫度、攪拌速度等參數，提高產品質量和生產效率。

　　通信與互聯能力提升：

　　遠程監控與操作：通信技術的發展使智能儀器儀表能更靈活地進行遠程監控和操作。隨著物聯網技術、5G技術的不斷進步，自動化儀表可通過工業物聯網協議（如MQTT、OPC UA）和云平臺接口，實現與其他設備、系統以及企業級管理平臺的數據互聯互通。用戶能通過網絡實時訪問儀表數據，進行遠程參數配置和故障處理，還能將儀表數據與生產線、ERP系統等整合，實現業務數據共享和分析。

　　數據共享與協同控制：儀表設備之間可實現數據傳輸和共享，達成系統的協同控制和監測。在工業生產中，將生產設備與儀表設備連接，能實現設備間的實時通信和數據共享，實現生產過程的自動化調控和監測。

　　人機交互更加智能便捷：

　　自然交互方式：人機交互技術通過界面設計、聲音識別、手勢識別等，實現人與智能儀器儀表的自然交互。隨著虛擬現實技術、增強現實技術和人工智能技術的發展，交互方式更加智能、直觀，用戶使用儀表更加便捷。

　　邊緣計算與云計算結合：

　　邊緣計算實時處理：邊緣計算將數據處理靠近傳感器位置，降低延遲、提高實時性，并減輕網絡負擔。在智能制造場景中，可利用邊緣計算技術實現實時生產數據的分析和反饋，提高生產效率和產品質量。

　　云計算大數據分析：云計算為自動化儀表提供數據存儲、處理和分析能力，構建智能化、可擴展的工業互聯網平臺。用戶可通過云平臺遠程訪問儀表數據，實時監控生產情況，進行遠程維護和控制，降低運營成本并提升效率。

　　個性化定制服務：

　　滿足多樣需求：根據不同行業和客戶的需求，自動化儀表提供靈活的解決方案和定制化開發服務。例如針對石油天然氣行業的特殊需求，開發具備高壓、高溫耐腐蝕等特性的自動化儀表；針對食品行業的衛生安全要求，開發符合GMP標準的自動化儀表。

　　用戶參與設計：一些自動化儀表廠商引入用戶參與產品研發，通過在線平臺收集用戶需求，進行共創設計，打造更符合市場實際的個性化產品