自動運転技術は、単一車両の独立した知能から、複数の車両やインフラが認知を共有し、意図を推測し、不確実性のもとで協調行動をとるマルチエージェント具現化システムへシフトしている。この調査研究は、共有世界モデル（SWM）というレンズを通してこの転換を検証している。共有世界モデルとは、車両、インフラ、その他の交通参加者全体で維持される予測的なクロスエージェント表現であり、複数のエージェント間での状態認識と行動調整を可能にする基盤技術である。 本調査は380以上の論文をレビューし、V2X通信（vehicle-to-everything）、協調認知、エージェント間認知、協調計画、エンドツーエンド型協調運転、そして閉ループ検証のためのシミュレーション・データエンジンなど、多岐にわたる領域を網羅している。中心的な問題は、交換される観測値がいかにして調整された状態へ、意図認識的な相互作用へ、そして協調行動へと変換されるかということである。 調査対象の文献全体を通じて、評価はシミュレーション、キュレーションされたベンチマーク、オフラインプロトコルに集中しており、実際の路上環境での検証が不足している。さらに、ファウンデーションモデルベースの協調システムは、開放的な交通環境における実時間安全保証が検証されていない状況である。 これらのギャップは、マルチエージェント具現化自動運転（MAEAD）における重要な研究優先事項を浮き彫りにしている。検証可能な共有状態維持、堅牢な意図と計画の整合、そして通信遅延と配備制約のもとでの安全な協調行動実現が、今後の中核的課題となる。