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经典控制理论这个名称是1960年在第一届全美联合自动控制会议上提出来的。这次会议把系统与控制领域中研究单变量控制问题的学科称为经典控制理论，研究多变量控制问题的学科称为现代控制理论。
20世纪50年代以后，经典控制理论有了许多新的发展。高速飞行、核反应堆、大电力网和大化工厂出现了新的控制问题，促使一些科学家对非线性系统、继电系统、时滞系统、时变系统、分布参数系统和有随机输入的系统的控制问题进行了深入的研究。20世纪50年代末，科学家们发现把经典控制理论的方法推广到多变量系统时会得出错误的结论，即经典控制理论的方法有其局限性。
1957年，苏联成功地发射了第一颗人造卫星，继而出现了很多复杂的系统问题，迫切需要加以解决，用古典控制理论很难解决其控制问题，于是现代控制理论产生了。通过对这些复杂工业过程和航天技术的自动控制问题——多变量控制系统的分析和综合问题的深入研究，使得现代控制理论体系迅速发展，形成了系统辨识（System Identification）、建模（Modelling）与仿真（ Simulation）、自适应控制（ Self-adaptive Control）和自校正控制器（Self tuning Regulator）、遥测（Telemetry）、遥控（Remote Control）和遥感（Remote Sensing）、大系统（Large-scale System）理论、模式识别（Image Recognition）和人工智能（Artificial Intelligence）、智能控制（Intelligent Control）等多个重要的分支。
系统辨识是根据系统输入、输出数据为系统建立数学模型的理论和方法。系统仿真是在仿真设备上建立、修改、复现系统的模型。
自适应控制是在对象数学模型变动和系统外界信息不完备的情况下改变反馈控制器的特性，以保持良好的工作品质。自校正控制器具有对被控对象的参数进行在线估计的能力，并借此对控制器参数进行校正，使闭环控制系统达到期望的指标。
遥测是对被测对象的某些参数进行远距离测量，一般是由传感器测出被测对象的某些参数并转变成电信号，然后应用多路通信和数据传输技术，将这些电信号传送到远处的遥测终端，进行处理、显示及记录。遥控是对被控对象进行远距离控制。遥控技术综合应用自动控制技术和通信技术来实现远距离控制，并对远距离被控对象进行监测。遥感是利用装载在飞机或人造卫星等运载工具上的传感器，收集由地面目标物反射或发射出来的电磁波，再根据这些数据来获得关于目标物（如矿藏、森林、作物产量等）的信息。以飞机为主要运载工具的航空遥感发展到以地球卫星和航天飞机为主要运载工具的航天遥感以后，使人们能从宇宙空间的高度上大范围地、周期性地、快速地观测地球上的各种现象及其变化，从而使人类对地球资源的探测和对地球上一些自然现象的研究进入了一个新的阶段，现已应用在农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、环境保护和军事侦察等领域。
20世纪60年代末，生产过程自动化开始由局部自动化向综合自动化方向发展，出现了现代大型企业的多级计算机管理和控制系统（如大型钢铁联合企业），大型工程项目的计划协调与组织管理系统（如长江三峡施工组织管理系统），全国性或地区性的供电网络的调度、管理和优化运行系统，社会经济系统，大都市的交通管理与控制系统，环境生态系统以及航天运载火箭、洲际导弹等典型的大系统。所谓大系统，就是规模宏大、结构复杂的系统。对这类大系统的建模与仿真、优化和控制、分析和综合，以及稳定性、能控性、能观测性和鲁棒性等的研究，统称为大系统理论。大系统理论研究的对象是规模庞大、结构复杂的各种工程或非工程系统的自动化问题。大系统理论的重要作用在于对大系统进行调度优化和控制优化，通过分解、协调，以较短时间计算出优化结果，使需要在线及时求取大系统优化解并实施优化控制成为可能。目前在大系统的研究中，主要有3种控制结构方案，即多级（递阶）控制、多层控制和多段控制。
模式识别使用电子数字计算机并使它能直接接受和处理各种自然的模式消息，如语言、文字、图像、景物等。早期的人工智能研究是从探索人的解题策略开始的，即从智力难题、弈棋、难度不大的定理证明入手，总结人类解决问题时的心理活动规律和思维规律，然后用计算机模拟，让计算机表现出某种智能。人工智能的研究领域涉及自然语言理解、自然语言生成、机器视觉、机器定理证明、自动程序设计、专家系统和智能机器人等方面。20世纪60年代末—70年代初，美、英等国的科学家们注意到将人工智能的所有技术和机器人结合起来，研制出智能机器人。智能机器人会在工业生产、核电站设备检查及维修、海洋调查、水下石油开采、宇宙探测等方面大显身手。随着人工智能研究的发展，人们开始将人工智能引入自动控制系统，形成智能控制系统。
智能控制中常用的理论和技术包括专家控制系统（Expert Control System， ECS），模糊控制系统（Fuzzy Control System），神经网络控制（Neural Networks Control）和学习控制（Learning Control）。这些理论和技术已广泛应用于故障诊断、工业设计和过程控制，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。另外，一般系统论、耗散结构理论、协同学和超循环理论等也对自动化技术的发展提供了新理论和新方法。
现代控制理论的形成和发展为综合自动化奠定了理论基础。在这一时期，微电子技术有了新的突破。1958年出现晶体管计算机，1965年出现集成电路计算机，1971年出现单片微处理机。微处理机的出现对控制技术产生了重大影响，控制工程师可以很方便地利用微处理机来实现各种复杂的控制，使综合自动化成为现实。20世纪70年代以来，微电子技术、计算机技术和机器人技术的重大突破，促进了综合自动化的迅速发展。一批工业机器人、感应式无人搬运台车、自动化仓库和无人叉车成为综合自动化强有力的工具。
在过程控制方面，1975年开始出现集散型控制系统，使过程自动化达到很高的水平。在制造工业方面，采用成组技术、数控机床、加工中心和群控的基础上发展起来的柔性制造系统（FMS）及计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）系统成为工厂自动化的基础。柔性制造系统是从20世纪60年代开始研制的，1972年，美国第一套柔性制造系统正式投入生产。20世纪70年代末—80年代初，柔性制造系统得到迅速的发展，普遍采用搬运机器人和装配机器人。20世纪80年代初，出现了用柔性制造系统组成的无人工厂。
柔性制造系统是在生产对象有一定限制的条件下有灵活应变能力的系统，其着眼点主要放在具体的硬设备上。为了进一步实现生产的飞跃，自动机械上用的软件成为突出的问题。而最终的目标是要使整个生产过程软件化，这就要研究计算机集成制造系统（CIMS）。它是指在生产中应用自动化可编程序，把加工、处理、搬运、装配和仓库管理等真正结合成一个整体，只要变换一下程序，就可以适用于不同产品的全部加工过程。