动静态检测方面，百度智能驾驶事业群组首席研发架构师、IDG技术委员会主席王亮表示，在极越OTA1.4.0阶段，OCC模型新增了超过1亿帧自动化、精标的数据，在视距上、识别的稳定性上，识别的范围和分辨率上都得到了显著的提升。
百度智能驾驶事业群组首席研发架构师、IDG技术委员会主席王亮
不同场景训练的模型可以提供行泊全场景的OCC能力服务。例如，狙击步枪模型，主打远视距，前向视距达到200米，分辨率为0.4米，最高的帧率可以达到30帧每秒；手枪模型，主打在复杂城市道路中远距离下博弈，前向视距能达到120米，整个分辨率格子是10厘米×10厘米×10厘米的一个立方体，最高帧率能达到20赫兹。
此外，还有一款称为匕首的occ占据网络，主打近距离的肉搏。比如在停车场景，车与车之间的距离，可能以厘米级计算的时候，研发人员可以调用这款模型来更好地处理交互。这款模型的前向视距达到30米，整个分辨率是5厘米，最高帧率10赫兹。
虽然是纯视觉，极越也希望将雷达三维能力转化到纯视觉的OCC模型占据网络上，从而获得全方位无盲区的视觉能力。因此，极越为每个OCC占据网络模型都配备了自己独特的导师—一款性能绝佳的激光雷达。例如狙击步枪模型，就是使用的激光雷达就是1550纳米的超长距激光雷达；在泊车场景近距离博弈场景使用的激光雷达，就是905纳米的补盲激光雷达，这样极越就在三维激光雷达增值数据的能力加持下，形成多场景行泊一体兼顾的模型群组。