OCC（占用网络）的强大之处在于其能够对障碍物进行3D精细刻画，模型精度可达厘米级。这意味着它能够对道路上的各种障碍物进行准确识别和定位，为驾驶者提供更加精准的驾驶辅助信息。与此同时，OCC占用网络对于运动障碍物的速度识别精度也能达到0.1米/秒误差范围，从而大幅提升了车辆对动态环境的适应能力。
在实际驾驶中，OCC（占用网络）的应用将为用户带来诸多便利。例如，在高速公路上行驶时，它能够帮助车辆准确识别前方的车辆、行人以及道路标识等障碍物，实现自动跟车、自动超车等智能驾驶功能。在城市道路中，它还能够有效识别并避让栅栏、护栏、水马等通用障碍物，确保行车安全。
业界曾经针对纯视觉OCC与激光雷达的应用前景争执不下。
此前应用较广的激光雷达可以获取空间的深度信息，具有较高的精度和稳定性。它还可以在各种光照和天气条件下工作，对于恶劣环境下的处理相对准确。激光雷达自发光源，无需外界的灯光辅助，因此在夜间或低光环境下也能正常工作。但激光雷达在雨雾等特殊环境下不好使，技术难度大，制造成本和维护成本相对较高，降本求存的车企势必想要破局。
而纯视觉OCC的优势，刚好是成本低。纯视觉方案依赖于摄像头进行环境感知和场景识别，与激光雷达相比，摄像头的成本更低，易于安装和维护。另外，摄像头可以实现更高的分辨率和更广的视野，对于特殊路况的处理也更加准确。更重要的是，纯视觉方案可以在行驶过程中不断学习和优化，提高其自动驾驶的性能，安全可以作为激光雷达的迭代方案。