비전-언어-액션 모델: 개념, 진전, 응용 및 과제

초록

비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델은 인공지능 분야에서 지각, 자연어 이해, 그리고 구체화된 행동을 단일 계산 프레임워크 내에서 통합하려는 혁신적인 발전을 상징합니다. 이 기초 리뷰는 빠르게 진화하는 이 분야의 지형을 구조화하는 다섯 가지 주제 기둥을 통해 최근 VLA 모델의 발전을 종합적으로 정리합니다. 우리는 먼저 VLA 시스템의 개념적 기초를 확립하고, 크로스 모달 학습 아키텍처에서 비전-언어 모델(VLMs), 행동 계획자, 그리고 계층적 제어기를 긴밀히 통합한 일반화 에이전트로의 진화를 추적합니다. 우리의 방법론은 지난 3년간 발표된 80개 이상의 VLA 모델을 포괄하는 엄격한 문헌 리뷰 프레임워크를 채택합니다. 주요 진보 영역으로는 아키텍처 혁신, 파라미터 효율적인 학습 전략, 그리고 실시간 추론 가속화가 포함됩니다. 우리는 휴머노이드 로봇, 자율 주행 차량, 의료 및 산업용 로봇, 정밀 농업, 그리고 증강 현실 내비게이션과 같은 다양한 응용 분야를 탐구합니다. 이 리뷰는 더 나아가 실시간 제어, 다중 모달 행동 표현, 시스템 확장성, 보이지 않는 작업에 대한 일반화, 그리고 윤리적 배포 위험과 같은 주요 과제를 다룹니다. 최신 기술을 바탕으로, 우리는 에이전트 AI 적응, 크로스-구체화 일반화, 그리고 통합 신경-기호적 계획을 포함한 표적 해결책을 제안합니다. 미래를 조망하는 논의에서, 우리는 VLA 모델, VLMs, 그리고 에이전트 AI가 사회적으로 조율되고 적응적이며 일반 목적의 구체화 에이전트를 구동하는 미래 로드맵을 제시합니다. 이 작업은 지능적인 실세계 로봇공학과 인공 일반 지능을 발전시키기 위한 기초 참고 자료로 기능합니다. >비전-언어-행동, 에이전트 AI, AI 에이전트, 비전-언어 모델

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

비전-언어-액션 모델: 개념, 진전, 응용 및 과제

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

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