論文の概要: A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16732v1
- Date: Sun, 19 Oct 2025 07:12:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.118285
- Title: A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI
- Title（参考訳）: 体操AIの世界モデルに関する包括的調査
- Authors: Xinqing Li, Xin He, Le Zhang, Yun Liu,
- Abstract要約: エンボディードAIは、アクションがどのように将来の世界国家を形作るかを理解し、行動し、予測するエージェントを必要とする。
この調査は、組み込みAIにおける世界モデルのための統一されたフレームワークを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.457261562275121
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Embodied AI requires agents that perceive, act, and anticipate how actions reshape future world states. World models serve as internal simulators that capture environment dynamics, enabling forward and counterfactual rollouts to support perception, prediction, and decision making. This survey presents a unified framework for world models in embodied AI. Specifically, we formalize the problem setting and learning objectives, and propose a three-axis taxonomy encompassing: (1) Functionality, Decision-Coupled vs. General-Purpose; (2) Temporal Modeling, Sequential Simulation and Inference vs. Global Difference Prediction; (3) Spatial Representation, Global Latent Vector, Token Feature Sequence, Spatial Latent Grid, and Decomposed Rendering Representation. We systematize data resources and metrics across robotics, autonomous driving, and general video settings, covering pixel prediction quality, state-level understanding, and task performance. Furthermore, we offer a quantitative comparison of state-of-the-art models and distill key open challenges, including the scarcity of unified datasets and the need for evaluation metrics that assess physical consistency over pixel fidelity, the trade-off between model performance and the computational efficiency required for real-time control, and the core modeling difficulty of achieving long-horizon temporal consistency while mitigating error accumulation. Finally, we maintain a curated bibliography at https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels.
- Abstract（参考訳）: エンボディードAIは、アクションがどのように将来の世界国家を形作るかを理解し、行動し、予測するエージェントを必要とする。
世界モデルは、環境力学を捉える内部シミュレータとして機能し、前方および対実的なロールアウトを可能にし、知覚、予測、意思決定をサポートする。
この調査は、組み込みAIにおける世界モデルのための統一されたフレームワークを示す。
具体的には,問題設定と学習の目的を定式化し,(1)機能,決定結合対一般目的,(2)時間モデリング,シーケンスシミュレーションと推論対グローバル差分予測,(3)空間表現,グローバル潜時ベクトル,トークン特徴系列,空間潜時格子,および分解レンダリング表現を含む3軸分類法を提案する。
私たちは、ロボット工学、自律運転、一般的なビデオ設定にまたがるデータリソースとメトリクスを体系化し、ピクセル予測の品質、状態レベルの理解、タスクパフォーマンスをカバーしています。
さらに,統合データセットの不足,画素の忠実度に対する物理的整合性を評価する評価指標の必要性,モデル性能とリアルタイム制御に必要な計算効率のトレードオフ,エラー蓄積を緩和しながら長期時間的整合性を達成するためのコアモデリングの難しさなど,最先端モデルの定量的比較と重要なオープン課題の抽出を行う。
最後に、私たちはhttps://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels.comでキュレートされた書誌を維持します。
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