近几十年来，人类的生活方式发生了非常重大的变化，这凸显了对远程和自动化流程的需求。然而，今天的机器人还不够复杂，无法执行日常任务，例如操纵物体或在不可预测的复杂环境中移动。此外，当今的机器人不够安全，无法与人类和室外环境互动。大脑和身体的适当平衡是创造行为更自然和完全集成的智能机器人的先决条件。通过使用软件，机器人设计已实现自动化并取得了相当大的成功，但由于涉及更广泛的技能组合，设计新材料和开发机器人方法需要人工参与。例如，在新兴的软体机器人领域，目前还没有一种将材料选择和合成与结构设计和控制器设计相结合的方法，以获得所需的机器人功能。因此，未来十年机器人领域的一个主要差距是开发新材料和结构，用于机器人身体和身体形态与智能控制系统和基于学习的方法的共同进化。为了填补这一空白，机器人界的一个重要发展趋势是机身、控制、形态、运动执行和感知的共同进化。它在这里被称为物理人工智能（PAI）。PAI是指能够执行通常与智能生物相关的任务的物理系统，该领域包括理论和实践。PAI方法最初考虑了材料、设计和制造。使用PAI开发的机器人可以利用自身身体的物理和计算特征，再加上大脑的计算能力，从而有可能在非结构化环境中自动执行任务并保持体内平衡。与生物体类似，PAI机器人既可以替代数字人工智能，又可以通过连接大脑为数字人工智能提供协同协助。许多小型机器人（那些计算能力有限的）没有专门的中央大脑，它们的性能是由身体的计算指导的。类似于自然多样性的原则，PAI合成是指具有任意功能、形状、大小和栖息地的机器人系统，特别强调化学、生物和基于材料的功能的集成。因此，PAI与身体变化的方法无关，不同于具身智能（embodiedintelligence）。PAI合成的本质在于成功组合了从材料层面到形态层面再到机器人系统层面的许多不同的功能特性。
