論文の概要: Physical AI: Concepts, Techniques, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27045v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 17:50:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.43974
• Title: Physical AI: Concepts, Techniques, and Challenges
• Title（参考訳）: 物理AI - 概念,技術,課題
• Abstract要約: monographは、物理的なAIを定義し、その技術的な展望を示し、それぞれの重要な技術的サブフィールドを深く調べようとしている。 物理AIを従来のデジタルAI、エンボディAI、サイバー物理システム、デジタルツインと区別する。 検査はロボティクス、製造、インフラ、科学実験、自律サービスにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.74840179583778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, physical artificial intelligence (physical AI) has experienced rapid development, capturing significant attention in academia and industry. However, the field has yet to reach consensus on its definition, technical landscape, and core challenges. To address this gap, this monograph seeks to define physical AI, present its technical landscape, and examine each key technical subfield in depth. In doing so, it establishes a unified framework for Physical AI: artificial systems that perceive, model, and act upon the physical world through continuous feedback under real-world constraints. Further, this monograph distinguishes physical AI from conventional digital AI, embodied AI, cyber-physical systems, and digital twins. It develops the foundations of physical AI across physics, control, cognition, learning, and reasoning. It reviews key methodologies, including multimodal perception, physical data and simulation, world models, embodied foundation models, motor-control systems, multi-agent coordination, and hardware-software co-design. Furthermore, it examines applications spanning robotics, manufacturing, infrastructure, scientific experimentation, and autonomous services. Particular attention is given to sim-to-real transfer, reliability, real-time execution, evaluation, safety, governance, and long-term deployment. By connecting perception, prediction, decision-making, action, and adaptation in a closed loop, this monograph identifies the technical challenges and research directions required to advance from narrow automation toward more generalizable physical AI and, ultimately, physical artificial general intelligence (Physical AGI).
• Abstract（参考訳）: 近年、物理人工知能(物理AI)は急速に発展し、学術や産業において大きな注目を集めている。 しかし、この分野は、その定義、技術的な展望、そして中核的な課題について、まだ合意に達していない。 このギャップに対処するため、このモノグラフは物理的なAIを定義し、その技術的な展望を示し、それぞれの重要な技術的サブフィールドを深く調べる。 そうすることで、現実世界の制約の下で継続的なフィードバックを通じて物理世界に知覚し、モデル化し、行動する人工システムという、物理AIのための統一されたフレームワークが確立される。 さらに、このモノグラフは、物理AIを従来のデジタルAI、具体化されたAI、サイバー物理システム、デジタルツインと区別する。 物理、制御、認知、学習、推論にまたがる物理AIの基礎を発達させる。 マルチモーダル認識、物理データとシミュレーション、世界モデル、具体的基礎モデル、モーター制御システム、マルチエージェント調整、ハードウェアとソフトウェアの共同設計など、主要な方法論をレビューする。 さらに、ロボット工学、製造、インフラ、科学実験、自律型サービスにまたがる応用についても検討している。 特に、sim-to-real転送、信頼性、リアルタイム実行、評価、安全性、ガバナンス、長期展開に注意が払われる。 このモノグラフは、認識、予測、意思決定、行動、適応をクローズドループで結合することにより、狭い自動化からより一般化可能な物理AI、そして究極的には物理人工知能(Physical AGI)へと進むために必要な技術的課題と研究の方向性を特定する。

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