先进控制项目中很多会强调软测量技术，而且软测量的开发往往要消耗项目很大的资金或资源。一般说来软测量是把生产过程知识有机的结合起来，应用计算机技术对难以测量或者暂时不能测量的重要变量，选择另外一些容易测量的变量，通过构成某种数学关系来推断或者估计，以软件来替代硬件的功能。
关于软测量从广义的角度看普遍存在。孔板或者涡街传感器必须经过一个公式才能转化为流量。差压液位计也并不是直接测量液位。基于光谱分析的测量更离不开偏最小二乘等数据算法。先进控制的支持计算例如回流比、压差、摩尔比、空燃比、温差本质上也是软测量。
有的软测量机理建模非常昂贵。例如裂解炉模拟软件。如果在线应用还需要原料性质的实时测量，这部分费用也不低。如果要在线应用自动校正机制、数据预处理等也要花费很大代价。在乙烯先进控制中裂解炉在线模拟能消耗项目很高比例的资源。
软测量数据建模的不可靠。生产过程数据遍历性不足，相关影响因素不能全覆盖，基于过程数据的数据挖掘有根本问题。基于数据建模的软测量往往需要增加校正机制。如果校正机制依赖于人我没有见过能长期成功应用的软测量。自动的校正机制非常重要。很多软测量的文章都有漂亮曲线，虽然成本较低没有被工业接受主要是可靠性问题。
之前我也介绍过脱甲烷塔塔釜甲烷和乙烯精馏塔塔釜乙烯的软测量，短期看趋势一致而且没有纯滞后。但是没有自动校正机制增加了维护难度影响了投用效果。
有人把操纵变量作为软测量的输入这其实逻辑上是有问题的。例如有的软测量使用回流作为塔顶组成软测量的输入。当回流变化时会引起塔顶组成的变化。但是如果增加一个塔顶温度和回流的控制回路，这种因果关系就消失了。
我也设计过反应器转化率的软测量控制。这个软测量并不是使用了机理的或数据的建模方法，而是设计了一种机制，能够根据负荷和转化率化验分析数据自动修改反应器温度控制的设定值。这属于使用PID代替人工决策的知识自动化的工作。
使用大量过程数据想建立普遍适应的软测量模型要谨慎。使用基于机理的简单计算要推广。在软测量上消耗大量资源往往得不偿失。