本研究提出了一种新型的4D占用世界模型T$^3$Former，旨在提高智能体运动轨迹与环境变化的关联性和实时预测能力。实验结果显示，T$^3$Former的推理速度达到26帧每秒，平均交并比提升至36.09，规划误差降低至1.0米。