70年代以来，随着科学的发展和社会的进步，现代的工业、电力、交通、生物、生态以及军事指挥等大规模的生产和管理系统愈来愈多，日益复杂。例如大型钢铁企业的控制和管理系统；全国或地区性的商品供销量的实时监督和分类调度；货币的发放和回笼，储蓄业务的存取自动化管理等银行业务管理；包括人事档案管理自动化和职工每日出勤记录，以及总出勤率的自动化统计分析等的大企业和部门的人事自动化管理；生态系统和环境污染的分析、管理和控制；人口的发展计划和控制，人口长期预报；工业区和大城市郊区的公路网上的交通信号管制，乘客密度的实时分析和车辆调度等等。现今对于那些能够在大范围内采集数据，处理数据，分析情况，从而进行指挥管理和控制的系统，往往统称为大系统。对于这样一些大规模的复杂的系统评价、设计、控制与管理，只能求助于运用系统工程学的方法，对其实施系统控制。如通过分别解决大系统中各自独立而又相互制约的子系统的最优化问题，来达到全系统的整体最优化目的。

    大系统是系统工程学发展的一个新阶段，大系统的理论和实践，主要是研究解决系统工程中关于事物发展过程的定量描述、模拟、预测和控制的那一部分问题。因此可以说，系统工程也是自动化技术科学工作者的重要研究内容之一，系统工程研究的问题概括起来不外是两个方面：一个是工程技术系统，二是社会经济系统。各类系统工程的共同理论基础是运筹学，目的是实现各类系统的组织和管理技术。作为从事自动化技术的人员，则是要研究系统各个构成部分，如何进行组织，以便实现系统的稳定和有目的的行动。由于系统工程在实现一个国家现代化中处于十分重要的地位，加强这方面研究工作的开展，必然能在技术上、经济上和社会上见诸效益。

    大系统通常具有下面三个特点：信息的采集和处理量大面广；系统的多级结构模型；集中与分散的控制方式。如从地理上看，需要从各地区或各部门去采集数据，经过对大量数据的处理加工，再由控制中心进行分析并作出决定，最后再反馈到这些部门或地区去执行。或者虽不具备上述地理分布上的特征，但由于设备多，任务过程复杂，具有多级控制结构的系统，也可作为其特征之一。因为在很多情况下，复杂的大系统可以分解为较小的相互作用的子系统进行分析，然后再重新组合为大系统。这些分解方法产生了子系统的分级模型，对分级结构中的每一层需经该层的性能测度，实现每层的控制最优化，最后再力图实现整个系统的综合最优化。因此，要实施对这类大系统的分析，就要对已有的系统实现“模型化”，也就是要根据需要与可能，建立系统的数学模型，用以描述系统的动态和静态特性、性能指标、运行状态的数学表达式等；或建立系统的网络模型，绘制出表示系统信息流或物质流、时间顺序、逻辑关系等相互联系的网络图(由支路、节点等组成)和计划评审图等；如果有条件，还须进一步建立系统的物理模型，用以对大系统进行仿真，模仿实际系统的物理过程、运动状态、生理或心理的活动等等。对于尚待筹建的大系统，则通常要根据大系统的总任务、总目标，选择设计方案，确定控制规律，制定管理办法，这就要实施对大系统的综合。综合的目的，就是要对大系统进行决策、规划、设计，对大系统的筹建过程与实际运行，进行科学的计划协调与组织管理。有这样一个实例，一个复杂的战略防御系统的战术单位，它包括几台大型计算机联合控制预警雷达，精密相控阵雷达，并承担导弹的发射和引导以及模拟训练等任务。在这个复杂系统中，它实时控制六个子系统，具有735 000条软件指令，还包含有580 000条软件指令的六个支援子系统，以及含软件指令830 000条的六个方面的调试维护系统，这样一个大系统，它的控制、支援和维护使用都用计算机实现了自动化。也只有在计算技术发展到今天，才有可能实施对大系统进行实时的、不间断的、自动化的监视和控制。现代自动化技术科学的一些内容，如动态规划，评价问题，决策问题，对策问题等已引起了自动化工作者的关注，一些著名学者和研究机构亦纷纷转向该问题的研究。1965年美国学者切斯纳特(H．Chesnut)以系统模型化、最优化、信息处理等为核心，归纳成系统工程学的方法，并担任了国际自动控制联合会中新成立的系统工程学技术委员会的主席，正式把生产系统和经济系统问题作为活动内容之一。以后每隔一、二年召开一次有关问题的讨论会。着重从控制与信息的观点，研究各种大系统的结构方案、总体设计中的“分解”方法和协调等问题。大系统理论应运而生，有人称之为“第三代”控制理论。

进入80年代，复杂系统的控制问题已提到日程，这是由于人们面对复杂工业过程、生物医学、社会经济、环境、资源等一类找不到精确的但又可处理的模型的复杂系统，发现单纯运用70年代发展起来的分解、降阶、集结等简化方法，以及递阶协调、分散化等控制技术，还不足以解决那些由于系统规模庞大带来的诸如信息采集、通讯、计算、决策的复杂性、可靠性、费用昂贵等问题。认识到大系统并不一定与复杂系统等价，复杂系统的“复杂”并不一定与系统的维数高、尺度大而成线性关系，而且也注意到不同种类子系统相互耦合时的数学困难和不同宏、微观层次上运动形态有着质的差异。与此同时，在数学等一些学科的研究领域，亦提出了一些有关微分动力系统、突变和分岔理论，以及耗散结构、协同学、混沌、分维和分形等一系列新的理论，加深了自动化工作者对复杂系统行为的认识。例如对于大型的航天器结构来说，包括有刚体、液体和细薄而长的挠性体，各有不同的数学模型而且其间耦合关系非常复杂。对于计算机集成制造系统，需要从功能结构、信息结构和物料处理等多方面分别描述，其中物料处理既是一种由离散事件驱动的过程，又要按操作逻辑顺序、时间调度、随机排队等几个层次而采用不同的数学模型来描述。智能机器人则包括行走、抓取等功能的机械运动控制以及触觉、视觉图像处理等不同的子系统。这一类控制和决策问题都对原有的系统控制理论提出了严峻的挑战。

    80年代中后期，人们在研究复杂系统的过程中，又进一步认识到复杂性还有不同的层次，提出了巨系统的概念。在巨系统中，组成的部件或子系统数量极多、成千上万乃至无法枚举。例如一团气体，它包含有大量分子，但品种不多、结构也较简单，通常可用统计方法处理，故称为简单巨系统。而象生物体中大量细胞构成的各种组织、器官、大脑中亿万的神经元等一类系统，其子系统品种繁多，且处在复杂的组织结构之中，故称为复杂巨系统。这一类系统组织结构通常由“自组织”的演化过程形成，因此它必须是开系统，和外界环境具有物质、能量或信息的交换。从而进一步发展了只能用从定性到定量的综合集成方法，借助于计算机等处理定量信息和处理定性知识的能力加以实现。

    进入90年代，这类问题已成为许多学科所共同关注的研究课题。但对于自动控制学科来说，由于复杂控制系统包含着复杂受控对象，复杂多变而不确定的工作环境，以及具有很强信息处理能力的复杂的控制机构这三个方面的复杂性以及它们的相互作用，与“自在”的复杂系统相比，其复杂性和处理的困难程度是明显的，也就决定了系统控制工作者必须具有自己独特的思维方式和发展系统控制理论，现今正孕育着在大系统理论的基础上进一步发展复杂系统控制的理论体系的趋向。一些国家已将上述系统控制问题，列为首要的重大研究课题，以求在不远的将来取得重大突破。可以说，这是自动化技术科学向广度发展的一种趋势，反映出自动化技术科学已进入控制与信息科学、经济管理科学、生物与环境科学等各种不同科学领域互相渗透的阶段。