Modelos Visão-Linguagem-Ação: Conceitos, Progressos, Aplicações e Desafios

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

May 7, 2025

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

cs.AI

Resumo

Os modelos Visão-Linguagem-Ação (VLA) representam um avanço transformador na inteligência artificial, visando unificar percepção, compreensão de linguagem natural e ação incorporada em um único framework computacional. Esta revisão fundamental apresenta uma síntese abrangente dos recentes avanços nos modelos Visão-Linguagem-Ação, organizados sistematicamente em cinco pilares temáticos que estruturam o cenário deste campo em rápida evolução. Começamos estabelecendo as bases conceituais dos sistemas VLA, traçando sua evolução desde arquiteturas de aprendizado multimodal até agentes generalistas que integram de forma estreita modelos de visão-linguagem (VLMs), planejadores de ação e controladores hierárquicos. Nossa metodologia adota um framework rigoroso de revisão de literatura, cobrindo mais de 80 modelos VLA publicados nos últimos três anos. Áreas-chave de progresso incluem inovações arquitetônicas, estratégias de treinamento eficientes em parâmetros e acelerações de inferência em tempo real. Exploramos diversos domínios de aplicação, como robótica humanóide, veículos autônomos, robótica médica e industrial, agricultura de precisão e navegação em realidade aumentada. A revisão também aborda os principais desafios em controle em tempo real, representação multimodal de ações, escalabilidade do sistema, generalização para tarefas não vistas e riscos éticos de implantação. Com base no estado da arte, propomos soluções direcionadas, incluindo adaptação de IA agentiva, generalização entre diferentes incorporações e planejamento neuro-simbólico unificado. Em nossa discussão prospectiva, delineamos um roteiro futuro onde modelos VLA, VLMs e IA agentiva convergem para impulsionar agentes incorporados socialmente alinhados, adaptativos e de propósito geral. Este trabalho serve como uma referência fundamental para o avanço da robótica inteligente no mundo real e da inteligência artificial geral. >Visão-linguagem-ação, IA Agentiva, Agentes de IA, Modelos de Visão-Linguagem

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