論文の概要: Vision-Language-Action Models: Concepts, Progress, Applications and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04769v1
• Date: Wed, 07 May 2025 19:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.661801
• Title: Vision-Language-Action Models: Concepts, Progress, Applications and Challenges
• Title（参考訳）: ビジョン・ランゲージ・アクション・モデル:概念・進歩・応用・課題
• Authors: Ranjan Sapkota, Yang Cao, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee,
• Abstract要約: Vision-Language-Actionモデルは、知覚、自然言語理解、実施された行動を単一の計算フレームワーク内で統一することを目的としている。 この基礎的なレビューは、ビジョン・ランゲージ・アクションモデルにおける最近の進歩の包括的合成を提示する。 主要な進歩分野は、アーキテクチャの革新、パラメータ効率のトレーニング戦略、リアルタイム推論アクセラレーションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.180065442680541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models mark a transformative advancement in artificial intelligence, aiming to unify perception, natural language understanding, and embodied action within a single computational framework. This foundational review presents a comprehensive synthesis of recent advancements in Vision-Language-Action models, systematically organized across five thematic pillars that structure the landscape of this rapidly evolving field. We begin by establishing the conceptual foundations of VLA systems, tracing their evolution from cross-modal learning architectures to generalist agents that tightly integrate vision-language models (VLMs), action planners, and hierarchical controllers. Our methodology adopts a rigorous literature review framework, covering over 80 VLA models published in the past three years. Key progress areas include architectural innovations, parameter-efficient training strategies, and real-time inference accelerations. We explore diverse application domains such as humanoid robotics, autonomous vehicles, medical and industrial robotics, precision agriculture, and augmented reality navigation. The review further addresses major challenges across real-time control, multimodal action representation, system scalability, generalization to unseen tasks, and ethical deployment risks. Drawing from the state-of-the-art, we propose targeted solutions including agentic AI adaptation, cross-embodiment generalization, and unified neuro-symbolic planning. In our forward-looking discussion, we outline a future roadmap where VLA models, VLMs, and agentic AI converge to power socially aligned, adaptive, and general-purpose embodied agents. This work serves as a foundational reference for advancing intelligent, real-world robotics and artificial general intelligence. >Vision-language-action, Agentic AI, AI Agents, Vision-language Models
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、知覚、自然言語理解、実施された行動を単一の計算フレームワーク内で統一することを目的とした、人工知能の変革的な進歩を示すモデルである。 この基礎的なレビューは、この急速に発展する分野の風景を構造化する5つの主題的柱を体系的に構成したビジョン・ランゲージ・アクション・モデルにおける最近の進歩の総合的な合成を提示する。 まず、VLAシステムの概念的基盤を確立することから始め、モーダルな学習アーキテクチャから、視覚言語モデル(VLM)、アクションプランナー、階層型コントローラを密に統合する汎用エージェントへの進化をたどる。 我々の方法論は厳格な文献レビューフレームワークを採用しており、過去3年間に80以上のVLAモデルをカバーしています。 主要な進歩分野は、アーキテクチャの革新、パラメータ効率のトレーニング戦略、リアルタイム推論アクセラレーションである。 我々は、ヒューマノイドロボット、自動運転車、医療・産業ロボット、精密農業、拡張現実ナビゲーションなどの多様な応用分野を探索する。 レビューではさらに、リアルタイム制御、マルチモーダルアクション表現、システムのスケーラビリティ、目に見えないタスクへの一般化、倫理的デプロイメントリスクといった大きな課題に対処している。 現状から,エージェントAI適応,クロス・エボディメントの一般化,統合型ニューロシンボリック・プランニングなどのターゲットソリューションを提案する。 先見的な議論では、VLAモデル、VLM、エージェントAIが社会的に整合し、適応し、汎用的なエンボディエージェントに収束する将来のロードマップを概説しています。 この研究は、知的で現実世界のロボット工学と人工知能の進歩の基礎的な参照として機能する。 >視覚言語アクション,エージェントAI,AIエージェント,視覚言語モデル

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