一些研究者出于解决行业领域内具体问题这一目的，从信息收集、感知方法及过程等角度研究态势感知。如讨论军事与国土安全决策支持及知识管理，从信息获取、存储、解释等角度分析态势感知技术。又如讨论网络安全态势感知，将态势预测方法分为基于事件、环境两类。而专门讨论可视化技术，从可视化的需求、目的、内容等角度进行分类。
SA的正式定义是“一定时间和空间环境中的元素的感，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影（恩兹利，1988）。态势感知这个词来自于军队飞行员的领域，在这个领域中实现高水平的态势感知是至关重要的同时也富有挑战。态势感知在许多其他领域也很重要，虽然命名可能不同。例如，在空中交通管制者的世界里，他们一般指的是一种想象，一种情境在意识中的表现形式，也是他们做出决策的基础。
实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
信息的感知可以通过视觉，听觉，触觉，味觉，嗅觉，或一种组合。例如，一个葡萄酒制造商可能会在发酵过程中通过味道和气味和通过视觉检查收集关键的信息的状态。医生使用所有的感官和可以得到的信息，以评估病人的健康状况。这些线索十分的敏感微妙。一个训练有素的医生可以听到心跳的节奏细微的差别和可以在心电图上观察到显著的模式，而未受过训练的观察者做不到这一点。一个有经验的飞行员只是听到发动机的音调或看到在空气场上的灯光模式可以知道有些东西出了错误。在许多复杂的系统中，电子显示器上会有着重的提示和读取提供的。
常规来说态势感分为三个层次：L1感知层，L2理解层，L3预测层
人机交互看起来似乎就是点点鼠标敲敲键盘，其实是有严密逻辑的。不仅仅局限于HMI操作，人和人的交流，设备和设备的信号传递，都是人机交互体系的一部分。人机交互的本质就是通过不断调整的目标驱动操作和数据驱动反馈循环，完成阶段性任务目标。
物联网对态势感知应用的意义是巨大的，人机交互会从让人来决策逐渐变成机器可以参与决策，这就是人工智能的雏形。人的态势感知能力是有限的而且会变得更加有限，相对于科技的发展，使用者总是相对滞后的，在未来人机交互的决策重心将发生变化，机器决策会承担起更多的责任，而人更多地是把握任务目标的走向。
态势感知还可以从时间概念上进行理解，那就是：刚才发生了什么，现在应该做什么，接下来会发生什么，也就是态势感知的根本任务，了解昨天、思考今天，预测明天。
总而言之，态势感知的强大就在于它可以非常简单，也可以非常复杂，包容万物，潜力巨大，目前态势感知在网络安全大数据领域已经有了很多运用，相信态势感知会在今后的物联网技术发展当中与控制室里的硬件设施，软件和人产生更多交互，在关键任务领域有突破性的应用。