Occupancy Flow Fields是一种新的运动预测表示方法，使用深度学习生成，并引入流跟踪损失来建立一致性。该方法在占用预测、运动估计和代理重构等方面表现出有效性。此外，该方法还解决了轨迹集和占用格之间的局限性，并在大规模自动驾驶数据集上展示了优于现有技术的结果。