Vision-Language-Action-Modelle: Konzepte, Fortschritte, Anwendungen und Herausforderungen

Vision-Language-Action Models: Concepts, Progress, Applications and Challenges

May 7, 2025

Autoren: Ranjan Sapkota, Yang Cao, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

cs.AI

Zusammenfassung

Vision-Language-Action (VLA)-Modelle markieren einen bahnbrechenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz, indem sie darauf abzielen, Wahrnehmung, natürliches Sprachverständnis und verkörperte Aktionen in einem einzigen rechnerischen Rahmen zu vereinen. Diese grundlegende Übersichtsarbeit präsentiert eine umfassende Synthese der jüngsten Fortschritte in Vision-Language-Action-Modellen, die systematisch in fünf thematische Säulen strukturiert sind, die das Landschaftsbild dieses sich schnell entwickelnden Feldes abbilden. Wir beginnen mit der Darstellung der konzeptionellen Grundlagen von VLA-Systemen und verfolgen ihre Entwicklung von architektonischen Ansätzen des cross-modalen Lernens hin zu generalistischen Agenten, die Vision-Language-Modelle (VLMs), Aktionsplaner und hierarchische Controller eng integrieren. Unsere Methodik basiert auf einem rigorosen Literaturrecherche-Rahmen, der über 80 VLA-Modelle abdeckt, die in den letzten drei Jahren veröffentlicht wurden. Zu den zentralen Fortschrittsbereichen gehören architektonische Innovationen, parameter-effiziente Trainingsstrategien und Echtzeit-Inferenzbeschleunigungen. Wir untersuchen vielfältige Anwendungsbereiche wie humanoide Robotik, autonome Fahrzeuge, medizinische und industrielle Robotik, Präzisionslandwirtschaft und Augmented-Reality-Navigation. Die Arbeit geht zudem auf wesentliche Herausforderungen in den Bereichen Echtzeitsteuerung, multimodale Aktionsrepräsentation, Systemskalierbarkeit, Generalisierung auf unbekannte Aufgaben und ethische Risiken bei der Implementierung ein. Basierend auf dem Stand der Technik schlagen wir gezielte Lösungen vor, darunter agentische KI-Adaption, Cross-Embodiment-Generalisierung und vereinheitlichte neuro-symbolische Planung. In unserer zukunftsorientierten Diskussion skizzieren wir einen Fahrplan, in dem VLA-Modelle, VLMs und agentische KI zusammenwirken, um sozial ausgerichtete, adaptive und universelle verkörperte Agenten zu ermöglichen. Diese Arbeit dient als grundlegende Referenz für die Weiterentwicklung intelligenter, realweltlicher Robotik und der künstlichen allgemeinen Intelligenz. >Vision-Language-Action, Agentische KI, KI-Agenten, Vision-Language-Modelle

English

Vision-Language-Action (VLA) models mark a transformative advancement in artificial intelligence, aiming to unify perception, natural language understanding, and embodied action within a single computational framework. This foundational review presents a comprehensive synthesis of recent advancements in Vision-Language-Action models, systematically organized across five thematic pillars that structure the landscape of this rapidly evolving field. We begin by establishing the conceptual foundations of VLA systems, tracing their evolution from cross-modal learning architectures to generalist agents that tightly integrate vision-language models (VLMs), action planners, and hierarchical controllers. Our methodology adopts a rigorous literature review framework, covering over 80 VLA models published in the past three years. Key progress areas include architectural innovations, parameter-efficient training strategies, and real-time inference accelerations. We explore diverse application domains such as humanoid robotics, autonomous vehicles, medical and industrial robotics, precision agriculture, and augmented reality navigation. The review further addresses major challenges across real-time control, multimodal action representation, system scalability, generalization to unseen tasks, and ethical deployment risks. Drawing from the state-of-the-art, we propose targeted solutions including agentic AI adaptation, cross-embodiment generalization, and unified neuro-symbolic planning. In our forward-looking discussion, we outline a future roadmap where VLA models, VLMs, and agentic AI converge to power socially aligned, adaptive, and general-purpose embodied agents. This work serves as a foundational reference for advancing intelligent, real-world robotics and artificial general intelligence. >Vision-language-action, Agentic AI, AI Agents, Vision-language Models