跨域智能的核心在于如何通过跨域协同机制相互配合，以实现单一领域无法达到的功能。
物理与生物智能的融合将工程化结构与天然驱动相结合，弥补单一领域的不足。仿生结构 PI 通过模仿生物的几何形态（如细菌的螺旋形尾巴）来设计物理结构，使机器人能在低雷诺数流体中高效运动。仿生功能 PI 材料本身模仿生物对环境的敏感性，例如利用刺激响应水凝胶，在特定生化环境（如肿瘤酸性环境）中自动变形或释放药物。
在混合生物–物理系统中，细胞或微生物与合成材料组合，生物部分提供天然的运动能力和趋化性，合成部分提供外部可控性，可用于肿瘤治疗和抗菌治疗等复杂应用。
物理智能与计算智能的结合将物理实体与数据驱动的算法结合，解决复杂环境下的控制问题。其典型架构是场–具身反馈：CI算法负责全局感知和规划，控制外部场（磁场、声场等），而 PI物理结构负责将这些场转换为具体的运动或变形。系统通过反馈回路连接两者，实现分层控制。
双向耦合：1.利用机器学习算法来辅助设计微型机器人的形态和控制器，减少试错成本；2.利用物理先验知识来优化感知和控制算法，辅助神经网络在数据稀缺的情况下进行深度估计。
生物智能的适应性和化学通信与计算智能的感知与控制算法结合，关注感知与控制层面的功能互补。1.利用深度学习算法解决生物混合机器人在复杂背景下难以识别和追踪的问题；2.从生物的自然行为（如趋化性）中汲取灵感，利用强化学习训练控制策略。
计算智能与人类专家的合作可以在保证安全的前提下提升自动化水平。通过共享控制框架，算法负责低层级姿态稳定和路径规划，人类负责高层策略决策。增强现实（AR/VR）界面与触觉反馈提供沉浸式操作体验，专家可及时介入纠正异常。
PI–BI–CI 协同：典型场景为干细胞群的靶向递送。PI提供宏观运输能力，BI在到达后发挥生物治疗作用，CI负责整个过程的精确导航和成像监控。