信息物理系统可以定义成一个由传感器、执行器和实时与物质世界交互的计算单元组成的系统，它拥有分布式资源受限的控制系统的全部特点。
关于物质世界的直接信息是通过很多局部仪器获得的，这些仪器在空间上是分散的并且通常是不同性质的。它们感知不同的内容（温度、亮度、速度、触电压力、声音、化学药品），拥有不同的精度和量程，利用不同的采样技术（大概也有不同的时钟）。另一方面，运行性能的需求既有局部的又有全局的，每个部分都有自己的目标但也有系统的整体特性。这样，信息物理系统需要异构物理层、全局决策和控制网络之间的集成，通过分散的和分布式局部传感/执行结构来执行。这种网络的一个很大的困难在于解释传感器数据，甚至识别它们时间上的先后顺序都很难。
信息物理系统的应用和实例在许多技术领域都出现了，包括公用网络、汽车、航天、交通网络、远程通信网络、环境监控、生物医学和生物系统（比如身体网络），还有国防系统。
自治的无人驾驶飞行器控制系统现在可以管理一队自治无人驾驶飞机/潜水艇/汽车，来执行持续从几小时到几天的协作任务。所有成队的自治交通工具有局部导航、引导、故障检测/修复和数据处理能力。它们通过数据交换，尤其是共享传感器信息来协作。任务控制以有限时间和有限燃料为目标优化路径，避免恶劣的环境条件，将任务的效用最大化。在未来，信息物理系统可以在非结构化的环境中执行被指派的任务。它们与其他主动或者被动的部分相互影响并通过反馈优化资源的效用，譬如提高寿命。反馈是处理过程不确定性的一种很好的方法。但在这种情况下，不确定性延伸到了很多其他问题当中，包括即时任务、资源使用、处理智能体或信息处理的决策。
在大多数（可以预见的）场景中，我们可以看见自治的元素（交通工具、机器人、人）在非结构化环境中相互作用，接受来自机载传感器和环境里网络化传感器的数据，与其他周围的智能体交换数据完成预设任务。一个正在进行的项目（PATH[1]），利用网络协调汽车驾驶来提升高速公路的效用，如图12-3所示。这个想法来自“BetterPlace”（一个以减少运输油耗为目标的公司），依靠网络的反馈和控制来实现这个目标。
与结构化环境交互的信息物理系统将复杂的人类意图转化为优先事项和物理行动都是非常困难的，更不要说在非结构化环境，并且很多优先级相互冲突。在这些发展中，CCC（计算、通信和控制）需要以一种比现存方式更合理的方式结合。为了实现诺伯特.维纳在机械环境下真正自治的最初梦想，控制还需要长足的发展，才能产生与人类社会无缝连接并服务社会的机械环境。
设计这样的信息物理系统的主要挑战如下：(www.xing528.com)
1）有效的空间、时间物理系统建模和对这种模型有效性或不确定性的估算；
2）从一系列潜在的、又相互冲突的目标中选择并优化相关的目标；
3）在局部和全局层面保证安全；
4）协调局部活动，在资源有限的情况下参与全局活动。
图12-3 成队高速行驶的汽车
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