任务特异性：现有方法通常为特定任务设计，缺乏跨任务的灵活性。UniTraj 能够适应不同的应用，无需大量修改。 区域依赖性：许多模型在特定地理区域之外效果不佳。UniTraj 通过全球数据训练，减少了对特定区域数据的依赖。 数据质量敏感性：现实世界中的轨迹数据质量参差不齐，现有模型对这些不一致性很敏感。UniTraj 能够有效处理不同质量的轨迹。