UNIT的設計理念和架構使其具備一定的擴展性，能夠應用於更複雜的場景，例如室內環境或多傳感器融合的情況。首先，UNIT的無監督學習方法使其能夠在缺乏標註數據的情況下進行訓練，這對於室內環境中常見的多樣化物體和複雜背景特別有用。其次，UNIT的自回歸架構允許其在連續的點雲掃描中進行即時的物體分割和追蹤，這一特性在動態的室內環境中尤為重要，因為物體的運動和變化頻繁。
在多傳感器融合的情況下，UNIT可以通過整合來自不同傳感器（如相機、雷達和激光雷達）的數據來增強其性能。這種融合可以提供更豐富的特徵信息，幫助UNIT更準確地識別和追蹤物體。此外，通過對不同傳感器數據的時間一致性進行建模，UNIT可以進一步提高在複雜場景中的穩定性和準確性。因此，雖然目前的研究主要集中在戶外激光雷達數據上，但UNIT的架構和方法論為未來在室內環境和多傳感器融合方面的應用提供了良好的基礎。