論文の概要: Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06886v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 01:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 03:58:18.387252
• Title: Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI
• Title（参考訳）: 物理世界とサイバー空間の整合性: 体操AIに関する包括的調査
• Authors: Yang Liu, Weixing Chen, Yongjie Bai, Jingzhou Luo, Xinshuai Song, Kaixuan Jiang, Zhida Li, Ganlong Zhao, Junyi Lin, Guanbin Li, Wen Gao, Liang Lin,
• Abstract要約: 人工知能(Embodied AI)は、人工知能(AGI)の実現に不可欠である MLMとWMは、その顕著な知覚、相互作用、推論能力のために、大きな注目を集めている。 本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.59422037881085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) is crucial for achieving Artificial General Intelligence (AGI) and serves as a foundation for various applications that bridge cyberspace and the physical world. Recently, the emergence of Multi-modal Large Models (MLMs) and World Models (WMs) have attracted significant attention due to their remarkable perception, interaction, and reasoning capabilities, making them a promising architecture for the brain of embodied agents. However, there is no comprehensive survey for Embodied AI in the era of MLMs. In this survey, we give a comprehensive exploration of the latest advancements in Embodied AI. Our analysis firstly navigates through the forefront of representative works of embodied robots and simulators, to fully understand the research focuses and their limitations. Then, we analyze four main research targets: 1) embodied perception, 2) embodied interaction, 3) embodied agent, and 4) sim-to-real adaptation, covering the state-of-the-art methods, essential paradigms, and comprehensive datasets. Additionally, we explore the complexities of MLMs in virtual and real embodied agents, highlighting their significance in facilitating interactions in dynamic digital and physical environments. Finally, we summarize the challenges and limitations of embodied AI and discuss their potential future directions. We hope this survey will serve as a foundational reference for the research community and inspire continued innovation. The associated project can be found at https://github.com/HCPLab-SYSU/Embodied_AI_Paper_List.
• Abstract（参考訳）: Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI)は、AGI(Artificial General Intelligence)を達成するために不可欠であり、サイバースペースと物理世界を橋渡しする様々なアプリケーションの基盤として機能する。 近年,MLM(Multi-modal Large Models)やWM(World Models)の出現が注目されている。 しかし、MLMの時代には、Embodied AIに関する包括的な調査は行われていない。 本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。 まず,ロボットとシミュレータの代表的な研究の最前線をナビゲートし,研究の焦点とその限界を十分に理解する。 そして、主な研究対象を4つ分析する。 1)知覚の具体化。 2) 相互作用の具体化。 3)具体化剤、及び 4)シム・トゥ・リアルな適応、最先端の手法、必須パラダイム、包括的なデータセットを網羅する。 さらに,仮想および実実施エージェントにおけるMLMの複雑さを考察し,動的デジタルおよび物理環境における相互作用を促進することの重要性を強調した。 最後に、具体化AIの課題と限界を要約し、今後の方向性について論じる。 この調査が研究コミュニティの基礎的な参考として役立ち、継続的なイノベーションを刺激することを期待しています。 関連するプロジェクトはhttps://github.com/HCPLab-SYSU/Embodied_AI_Paper_Listにある。

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