要進一步提高OccRWKV在複雜環境下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：通過引入多樣化的數據增強技術，如隨機旋轉、縮放、翻轉和顏色變換，來擴展訓練數據集的多樣性。這樣可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高其在未見環境中的表現。
多模態融合：在訓練過程中，結合來自不同傳感器（如LiDAR和相機）的數據，利用OccRWKV的多模態特性來增強模型的感知能力。這樣可以使模型更好地理解複雜場景中的幾何和語義信息。
自適應學習率：使用自適應學習率調整策略，如學習率衰減或基於性能的動態調整，來優化訓練過程。這可以幫助模型在訓練後期更好地收斂，從而提高其泛化能力。
跨域訓練：在不同的環境中進行訓練，特別是那些具有不同特徵的場景，這樣可以使模型學習到更廣泛的特徵表示，從而提高其在新環境中的適應性。
集成學習：將OccRWKV與其他模型進行集成，通過多個模型的預測結果進行加權平均，來提高最終預測的穩定性和準確性。