論文の概要: AI-IoT-Robotics Integration: Survey of Frameworks, Emerging Trends, and the Path Toward Connected Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01015v1
• Date: Sun, 31 May 2026 05:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.073858
• Title: AI-IoT-Robotics Integration: Survey of Frameworks, Emerging Trends, and the Path Toward Connected Robotics
• Title（参考訳）: AI-IoT-ロボティクス統合 - フレームワーク,新たなトレンド,コネクテッドロボティクスへの道のり
• Authors: Ranulfo Bezerra, Satoshi Tadokoro, Kazunori Ohno,
• Abstract要約: 人工知能、モノのインターネット、ロボティクスの融合は、もはや未来的なビジョンではない。 AIoTとInternet of Robotic Things (IoRT)のようなペアワイズの組み合わせは進歩しているが、これら3つを完全に統合した統一設計フレームワークはいまだに存在しない。 この調査は、これらの領域における最先端の最先端におけるSLM(Small Language Models)と、クラウドにおけるLLM(Large Language Models)の出現する役割を強調し、最先端の最先端における最先端の最先端技術について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4337588659482519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The convergence of Artificial Intelligence, the Internet of Things, and Robotics is no longer a futuristic vision; it is rapidly becoming the foundation of real-time, intelligent, and context-aware systems. AI enables perception and reasoning, IoT provides scalable sensing and communication, and robotics delivers embodied actuation. Despite significant progress in pairwise combinations such as AIoT and the Internet of Robotic Things (IoRT), there remains a lack of unified design frameworks that fully integrate all three. This survey synthesizes the state-of-the-art across these domains, emphasizing the emerging role of Small Language Models (SLMs) at the edge and Large Language Models (LLMs) in the cloud for distributed cognition and autonomous decision-making. We propose a modular system architecture that aligns with these trends, analyze persistent gaps in interoperability and feedback control, and classify existing work by integration depth. Our review highlights how hybrid SLM-LLM systems, when coupled with IoT infrastructure and robotic agents, can address challenges in real-time adaptation, scalability, and reliability. This work offers a conceptual and technical roadmap for designing next-generation AI-IoT-Robotic ecosystems that are modular, interpretable, and capable of learning within dynamic environments, paving the way for the emerging paradigm of Connected Robotics and Physical AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能、モノのインターネット、ロボティクスの融合は、もはや未来的なビジョンではない。 AIは知覚と推論を可能にし、IoTはスケーラブルなセンシングとコミュニケーションを提供し、ロボティクスは具体的アクチュエータを提供する。 AIoTとInternet of Robotic Things (IoRT)のようなペアワイズの組み合わせが大幅に進歩しているにも関わらず、これら3つを完全に統合する統一設計フレームワークはいまだに欠如している。 この調査は、これらの領域における最先端の最先端における小言語モデル(SLM)と、分散認識と自律的意思決定のためのクラウドにおける大規模言語モデル(LLM)の出現する役割を強調して、最先端における最先端の最先端技術について要約する。 我々は,これらの傾向に整合し,相互運用性とフィードバック制御の永続的なギャップを分析し,既存の作業を統合の深さで分類するモジュールシステムアーキテクチャを提案する。 我々のレビューでは、IoTインフラストラクチャとロボットエージェントを組み合わせたハイブリッドSLM-LLMシステムが、リアルタイム適応、スケーラビリティ、信頼性の課題にどのように対処できるかを強調している。 この作業は、モジュール化され、解釈可能で、動的環境内で学習可能な、次世代AI-IoT-ロボットエコシステムを設計するための概念的および技術的なロードマップを提供する。

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