論文の概要: Physical AI Governance: From Theory to Practice Across Life Cycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22877v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 19:40:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:14.918005
• Title: Physical AI Governance: From Theory to Practice Across Life Cycle
• Title（参考訳）: 物理AIガバナンス - 理論から実践まで
• Authors: Wang Yang, Shaobo Wang, Hongxuan Liu, Xiaoran Cai, Yunyu He, Jingzong Zhou, Mengzhong Ma, Yi Yu, Rohit Sharma, Jingjing Fu, Peng Qi,
• Abstract要約: 本稿では,科学と運用の両方の観点から,身体的AIガバナンスに関する包括的調査を行う。 既存のガバナンス原則を合成し、それらを物理的なAIシステムに適した統一ガバナンスフレームワークに編成します。 この調査は、研究者、開発者、政策立案者に対して、安全で信頼性があり、社会的価値に適合した物理AIシステムを構築するための構造化された基準を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.66991543100466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the emergence of Physical AI, artificial intelligence is extending beyond screen-based applications to embodied systems that perceive, interact with, and act in the physical world. Unlike traditional AI, Physical AI operates under real-time safety constraints, continuously interacts with dynamic environments, and coexists with humans, introducing governance challenges that existing AI governance frameworks do not explicitly address. This paper presents a comprehensive survey of Physical AI governance from both scientific and operational perspectives. We synthesize existing governance principles and organize them into a unified governance framework tailored to physical AI systems. Building on this foundation, we propose a five-stage Physical AI lifecycle comprising research, design, data, model development, and deployment, and demonstrate how governance can be operationalized across each stage through concrete implementation practices. By connecting governance principles with engineering workflows, this survey provides a structured reference for researchers, developers, and policymakers to build Physical AI systems that are safe, trustworthy, and aligned with societal values.
• Abstract（参考訳）: 物理AIの出現により、人工知能はスクリーンベースのアプリケーションを超えて、物理的な世界で知覚し、対話し、行動するシステムを具体化している。 従来のAIとは異なり、物理AIはリアルタイムの安全制約の下で動作し、動的環境と継続的に相互作用し、人間と共存する。 本稿では,科学と運用の両方の観点から,身体的AIガバナンスに関する包括的調査を行う。 既存のガバナンス原則を合成し、それらを物理的なAIシステムに適した統一ガバナンスフレームワークに編成します。 この基盤を基盤として,研究,設計,データ,モデル開発,デプロイメントを含む5段階の物理AIライフサイクルを提案し,具体的な実装プラクティスを通じて,各ステージにわたってガバナンスをどのように運用するかを実証する。 ガバナンスの原則とエンジニアリングのワークフローを結びつけることで、この調査は研究者、開発者、政策立案者に対して、安全で信頼性があり、社会的価値に整合した物理AIシステムを構築するための構造化されたリファレンスを提供する。

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