一些研究者出於解決行業領域內具體問題這一目的，從資訊收集、感知方法及過程等角度研究態勢感知。如討論軍事與國土安全決策支援及知識管理，從資訊獲取、儲存、解釋等角度分析態勢感知技術。又如討論網路安全態勢感知，將態勢預測方法分為基於事件、環境兩類。而專門討論視覺化技術，從視覺化的需求、目的、內容等角度進行分類。
SA的正式定義是“一定時間和空間環境中的元素的感，對它們的含義的理解，並對他們稍後狀態的投影（恩茲利，1988）。態勢感知這個詞來自於軍隊飛行員的領域，在這個領域中實現高水平的態勢感知是至關重要的同時也富有挑戰。態勢感知在許多其他領域也很重要，雖然命名可能不同。例如，在空中交通管制者的世界裡，他們一般指的是一種想象，一種情境在意識中的表現形式，也是他們做出決策的基礎。
實現SA的第一步是感知環境中的相關元素的狀態，屬性和動態。對於每個域和作業型別，所需的要求是完全不同的。飛行員需要感知的要素，如其他飛機，地形，系統狀態和警告燈，以及他們的相關特性。在駕駛艙裡，持續監控所有相關的系統和飛行資料，其他飛機，和導航資料的任務相當繁重。一個軍官需要探測敵人，平民和友軍的位置和行動，地形特徵，障礙和天氣。一個空中交通管制或汽車司機有一套不同的態勢感知。
資訊的感知可以透過視覺，聽覺，觸覺，味覺，嗅覺，或一種組合。例如，一個葡萄酒製造商可能會在發酵過程中透過味道和氣味和透過視覺檢查收集關鍵的資訊的狀態。醫生使用所有的感官和可以得到的資訊，以評估病人的健康狀況。這些線索十分的敏感微妙。一個訓練有素的醫生可以聽到心跳的節奏細微的差別和可以在心電圖上觀察到顯著的模式，而未受過訓練的觀察者做不到這一點。一個有經驗的飛行員只是聽到發動機的音調或看到在空氣場上的燈光模式可以知道有些東西出了錯誤。在許多複雜的系統中，電子顯示器上會有著重的提示和讀取提供的。
常規來說態勢感分為三個層次：L1感知層，L2理解層，L3預測層
人機互動看起來似乎就是點點滑鼠敲敲鍵盤，其實是有嚴密邏輯的。不僅僅侷限於HMI操作，人和人的交流，裝置和裝置的訊號傳遞，都是人機互動體系的一部分。人機互動的本質就是透過不斷調整的目標驅動操作和資料驅動反饋迴圈，完成階段性任務目標。
物聯網對態勢感知應用的意義是巨大的，人機互動會從讓人來決策逐漸變成機器可以參與決策，這就是人工智慧的雛形。人的態勢感知能力是有限的而且會變得更加有限，相對於科技的發展，使用者總是相對滯後的，在未來人機互動的決策重心將發生變化，機器決策會承擔起更多的責任，而人更多地是把握任務目標的走向。
態勢感知還可以從時間概念上進行理解，那就是：剛才發生了什麼，現在應該做什麼，接下來會發生什麼，也就是態勢感知的根本任務，瞭解昨天、思考今天，預測明天。
總而言之，態勢感知的強大就在於它可以非常簡單，也可以非常複雜，包容萬物，潛力巨大，目前態勢感知在網路安全大資料領域已經有了很多運用，相信態勢感知會在今後的物聯網技術發展當中與控制室裡的硬體設施，軟體和人產生更多互動，在關鍵任務領域有突破性的應用。