論文の概要: Token Communication-Assisted Collaborative Embodied Artificial Intelligence: Concepts, Framework, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01826v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 15:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.212624
• Title: Token Communication-Assisted Collaborative Embodied Artificial Intelligence: Concepts, Framework, and Opportunities
• Title（参考訳）: Token Communication-Assisted Collaborative Embodied Artificial Intelligence: Concepts, Framework, and Opportunities
• Abstract要約: 協調実施型人工知能(CEAI)は、複数の物理エージェントが動的環境において協調的に知覚、理性、行動することを可能にする。 本稿では,CEAIのネイティブインテリジェンスインターフェースとしてトークン通信(TokCom)について検討する。 本稿ではタスク適応型通信プロトコルによって駆動されるTokCom支援CEAIフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.094681192080735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative embodied artificial intelligence (CEAI) enables multiple physical agents to perceive, reason, and act cooperatively in dynamic environments. Effective communication is essential for CEAI, yet CEAI agents must exchange not only large multimodal observations but also task-relevant insights, intents, and interactive information over long horizons. This article investigates token communication (TokCom) as a native intelligence interface for CEAI, in which tokens serve jointly as compact semantic carriers for communication and fundamental inference units for generative foundation models (GFMs). We first discuss how TokCom supports insight sharing, intent alignment, and interactive control among embodied agents. We then propose a TokCom-assisted CEAI framework driven by a task-adaptive communication protocol. Comprising a compact codebook, syntax rules, and contextual examples, this protocol guides GFM-based transceivers to distill messages into compact tokens and reconstruct them after wireless transmission. A case study on collaborative object transport demonstrates that the proposed TokCom framework substantially reduces the source payload bit consumption while preserving task efficiency and showing robustness under noisy channels. Finally, we outline future research directions.
• Abstract（参考訳）: 協調実施型人工知能(CEAI)は、複数の物理エージェントが動的環境において協調的に知覚、理性、行動することを可能にする。 効果的なコミュニケーションはCEAIにとって不可欠であるが、CEAIエージェントは大規模なマルチモーダル観測だけでなく、タスク関連洞察、意図、対話的な情報を長い地平線上で交換する必要がある。 本稿では,CEAIのネイティブインテリジェンスインターフェースとしてのトークン通信(TokCom)について考察する。 まず,具体的エージェント間のインサイト共有,インテントアライメント,インタラクティブコントロールをサポートするTokComについて論じる。 次に,タスク適応型通信プロトコルによって駆動されるTokCom支援CEAIフレームワークを提案する。 このプロトコルは、コンパクトなコードブック、構文規則、コンテキストの例を補完し、GFMベースのトランスシーバーを誘導し、メッセージをコンパクトなトークンに蒸留し、無線通信後にそれらを再構築する。 協調オブジェクト転送のケーススタディでは,提案するTokComフレームワークがタスク効率を保ちながら,ノイズの多いチャネル下での堅牢性を示すとともに,ソースペイロードのビット消費を大幅に削減することを示した。 最後に,今後の研究の方向性について概説する。

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