Vision-Taal-Actie Modellen: Concepten, Vooruitgang, Toepassingen en Uitdagingen

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

May 7, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Vision-Language-Action (VLA)-modellen vertegenwoordigen een transformerende vooruitgang in kunstmatige intelligentie, met als doel waarneming, natuurlijke taalbegrip en belichaamde actie te verenigen binnen een enkel computationeel raamwerk. Deze fundamentele review biedt een uitgebreide synthese van recente ontwikkelingen in Vision-Language-Action-modellen, systematisch georganiseerd rond vijf thematische pijlers die het landschap van dit snel evoluerende veld structureren. We beginnen met het vastleggen van de conceptuele grondslagen van VLA-systemen, waarbij we hun evolutie volgen van cross-modale leerarchitecturen naar generalistische agents die vision-language-modellen (VLMs), actieplanners en hiërarchische controllers nauw integreren. Onze methodologie hanteert een rigoureus literatuuronderzoeksraamwerk, waarbij meer dan 80 VLA-modellen uit de afgelopen drie jaar worden behandeld. Belangrijke voortgangsgebieden omvatten architectonische innovaties, parameter-efficiënte trainingsstrategieën en real-time inferentieversnellingen. We verkennen diverse toepassingsdomeinen zoals humanoïde robotica, autonome voertuigen, medische en industriële robotica, precisielandbouw en augmented reality-navigatie. De review gaat verder in op grote uitdagingen op het gebied van real-time controle, multimodale actierepresentatie, systeemschaalbaarheid, generalisatie naar onbekende taken en ethische implementatierisico's. Gebaseerd op de state-of-the-art stellen we gerichte oplossingen voor, waaronder agentische AI-aanpassing, cross-embodiment generalisatie en verenigde neuro-symbolische planning. In onze vooruitziende discussie schetsen we een toekomstig roadmap waarin VLA-modellen, VLMs en agentische AI samenkomen om sociaal afgestemde, adaptieve en algemene belichaamde agents aan te drijven. Dit werk dient als een fundamenteel referentiepunt voor de voortgang van intelligente, real-world robotica en kunstmatige algemene intelligentie. >Vision-language-action, Agentic AI, AI Agents, Vision-language Models

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