跨域智能微型机器人要走向临床，需解决硬件与集成、控制与协调、自主性与安全性和评估与基准测试等方面的难题。
多功能集成仍是微型机器人的主要瓶颈：在微米尺度上同时集成响应性材料、磁/电子元件和生物元素复杂。材料兼容性有限——刺激可能损伤细胞，磁性或电子模块存在生物毒性；而制造流程往往依赖手工装配，难以规模化。
未来需要开发新型生物兼容材料、统一的微纳制造工艺，并推动模块化、可重复生产的设计。
智能材料和生物混合机器人的行为具有高度非线性，且生物组件具有随机性，传统的控制算法难以应对。强化学习等方法需要大量数据和试错，不适用于体内场景；模拟尚未能准确描述流体、化学和生物过程；群体控制受视觉和噪声干扰。
解决方案包括发展物理约束的学习算法、可靠的数字孪生环境以及混合群体通信策略，实现从体外到体内的策略迁移。
提升自主性必须建立在安全可控的前提下。高自主性水平的微型机器人执行的是医疗行为，需要严格的监管；决策不仅受算法影响，还要遵循材料和生物安全约束。因而需要人机协同控制、可解释决策以及符合医疗法规的安全认证。
聚焦于共享控制、可验证的安全策略及伦理规范，使自主系统在临床中可接受。
目前缺乏统一的标准和测试平台，不同实验条件导致结果难以比较，阻碍了设计优化和监管审批。需要跨领域的评估框架，结合数字孪生和标准化实验，量化性能和安全边界。
建立公开数据集、标准任务和评价指标，推动透明、公正的技术验证。