CollaMamba的空間時間建模能力可以通過以下方式應用於其他感知任務，如多模態融合和長期軌跡預測：
多模態融合：利用CollaMamba的Mamba架構，將來自不同感知模態的數據（如圖像、音頻和傳感器數據）進行有效融合。通過設計專門的模塊來處理不同模態的特徵，並在空間和時間上進行建模，從而提高整體感知的準確性和魯棒性。
長期軌跡預測：在長期軌跡預測任務中，可以利用CollaMamba的歷史特徵增強模塊，提取目標的歷史運動模式和環境信息。通過對歷史數據的深入分析，模型可以更準確地預測未來的運動軌跡，特別是在複雜和動態的環境中。
增強特徵表示：在多模態融合中，CollaMamba可以通過其空間時間建模能力，生成更豐富的特徵表示，這些表示能夠捕捉到不同模態之間的關聯性，從而提高模型對於複雜場景的理解能力。
自適應模型架構：根據不同的感知任務需求，調整CollaMamba的架構和參數設置，使其能夠靈活應對各種感知挑戰，從而在多模態融合和長期軌跡預測中發揮更大的效能。