ビジョン・ランゲージ・アクションモデル：概念、進展、応用、そして課題

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

May 7, 2025

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

cs.AI

要旨

Vision-Language-Action（VLA）モデルは、人工知能における画期的な進歩を象徴し、知覚、自然言語理解、および身体的行動を単一の計算フレームワークに統合することを目指しています。この基礎的なレビューでは、急速に進化するこの分野の全体像を構造化する5つのテーマ別の柱に沿って、最近のVision-Language-Actionモデルの進展を包括的にまとめています。まず、VLAシステムの概念的基盤を確立し、クロスモーダル学習アーキテクチャから、視覚言語モデル（VLM）、行動プランナー、階層的コントローラーを緊密に統合した汎用エージェントへの進化を追います。本レビューでは、過去3年間に発表された80以上のVLAモデルを網羅する厳密な文献レビューフレームワークを採用しています。主要な進展領域には、アーキテクチャの革新、パラメータ効率の高い学習戦略、リアルタイム推論の高速化が含まれます。ヒューマノイドロボティクス、自動運転車、医療および産業用ロボティクス、精密農業、拡張現実ナビゲーションなど、多様な応用領域を探求します。さらに、リアルタイム制御、マルチモーダル行動表現、システムのスケーラビリティ、未見のタスクへの一般化、倫理的展開リスクといった主要な課題にも取り組みます。最新の技術を踏まえ、エージェント型AIの適応、クロスエンボディメント一般化、統合されたニューロシンボリックプランニングといった具体的な解決策を提案します。将来を見据えた議論では、VLAモデル、VLM、エージェント型AIが融合し、社会的に調和した適応的で汎用性のある身体化エージェントを実現するためのロードマップを提示します。本論文は、現実世界のロボティクスや人工汎用知能の進展に向けた基礎的な参照資料としての役割を果たします。>Vision-language-action、エージェント型AI、AIエージェント、視覚言語モデル

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