本指南深入解释了游戏中的部分核心物理机制，还说明了车辆属性对车辆物理的影响，并结合实例展示了如何根据这些信息优化车辆配置。 简介 垃圾场中的物品是随机的，因此你并非总能买到恰好想要的东西。若你在简单或普通难度下游玩，只需反复尝试并持续游戏，直到找到所需物品即可。但在最高难度下，这种方法不再可行。有时在设计车辆时，你需要跳出固有思维模式。此时，了解游戏物理的核心机制以及自动驾驶AI的决策方式会很有帮助。 核心游戏物理许多玩家仅使用物理信息窗口查看其他车辆的生命值。但该窗口中还有许多信息可用于调整你的策略。各项数值含义如下： （A）车辆当前速度。 （B）车辆朝向方向的加速力。若为正值，该数值表示当前引擎推动车辆前进的动力。使用涡轮时引擎动力会更高。引擎动力会随引擎健康度缓慢下降。若数值为负，则表示制动力。此时，制动力并非作用于车辆朝向方向，而是作用于车辆移动方向（关于漂移的更多信息见F）。 （C）实际越野阻力。此力受赛道表面特性、车辆越野特性以及当前速度的影响。 (D) 当前滚动阻力。此力受车辆滚动阻力属性和当前速度的影响。 (E) 当前空气阻力。此力受车辆空气阻力属性和当前速度平方的影响。所有这三种阻力均与车辆运动方向相反。 (F) 通常情况下，车辆沿其朝向的方向行驶。有时，由于路面湿滑和/或车辆抓地力不足，车辆可能会发生侧滑。显示的漂移值表示车辆实际移动方向与车头朝向之间的偏差程度，即汽车的漂移程度如何。 减缓汽车速度的总力是三个独立阻力的总和。在上述示例中，总力为17 + 17 + 7 = 41。加速力的缩放方式与阻力不同，以便于阅读。你必须将加速力乘以4，使其与阻力具有可比性。在上述示例中，加速力为86 * 4 = 344。如果汽车没有漂移，它将以344 - 41 = 303的总力加速。由于汽车正在漂移，阻力和加速力的作用方向不同，因此总加速度的计算更为复杂。 你不需要了解物理背后的确切公式，但了解这些数字的含义会有所帮助。为了帮助你理解，以下是物理窗口的一些使用示例。 阻力示例图片展示了两张截图的叠加效果。一张是瀑布地图上的训练圈，另一张是赛车的调校界面。截图中，赛车正行驶在一条长直道上，这通常是达到最高速度的地方。根据物理信息窗口显示，赛车当前速度为51。道路阻力为82，滚动阻力为21，空气阻力为234。因此，总阻力为82+21+234=337。 滚动阻力非常小。即使将该阻力加倍，也只会增加21。如果空气阻力能够减半，总阻力将减少117。这充分表明，即使成本与改善滚动阻力相近，优先改善空气阻力也是合理的。仅从车辆配置来看，你可能已经猜到空气阻力是个问题。但实际的作用力不仅取决于车辆配置，还与赛道表面和车速有关。因此，在训练时查看物理信息窗口中的数值总是个不错的主意。这张图片展示了一个更新后的车辆调校设置。此处许多车辆属性都有变化，但只有空气阻力值对赛道此位置的最高速度有显著影响。通过牺牲越野阻力，尤其是滚动阻力，空气阻力得到了显著改善。经过这样的调校修改，总阻力降低，使车辆能够跑得更快。该位置的速度从51提升到了66。 有趣的是，尽管空气阻力属性现在略优于滚动阻力属性，但空气阻力仍然高于滚动阻力。原因在于车辆的高速行驶，以及空气阻力会随着车速的平方而增加这一事实。在这种配置下，牺牲滚动阻力以获得更好的空气阻力可能是合理的。通常来说，滚动阻力在游戏初期影响更大，因为车辆速度较慢。你的车辆性能越好，空气阻力就变得越重要。 刹车示例图片展示了废墟赛道上直道部分的车辆属性和行驶轨迹。车辆正开启涡轮增压行驶。在直道起点，车速为62。尽管涡轮增压值良好，但在直道中段，车速仅加速至75。地精车手决定不在第一段持续加速，原因是刹车值较低且该地精的攻击性不强。因此，他们决定不把车速提得过高，以便能及时为弯道刹车。解决此问题最简单的方法是提高车手的激进程度。图片中展示的是一辆配置和涡轮相同但激进程度高得多的赛车。在直道起始阶段，激进程度影响不大。到直道中段，哥布林赛车的速度显著提升，达到89。而在直道末端，赛车会撞向墙壁。这一现象的原因与自动驾驶AI的工作方式有关。在长直道上，刹车时机取决于当前速度和刹车性能。激进程度越高，哥布林车手就越会忽视刹车性能。在接下来的测试中，赛车的调校进行了调整，刹车性能得到显著提升，但这是以牺牲涡轮增压为代价的。因此，理论上赛车的最高速度会有所下降。在直道起点，车速与之前的调校相近。到了直道中段，尽管车手采用低激进驾驶模式，车速仍达到了86，这比之前调校下的75有了明显提升。地精车手意识到，更出色的刹车性能让他们能够以更安全的方式提升速度。使用此配置并将攻击性调至最大时，车辆不会发生碰撞。地精驾驶员不再高估自己的刹车能力。 转向示例 转向特性是对现实生活中转向不足原理的简化概念。车辆的转向属性越高，其在过急弯时的速度就越快。这也意味着车辆在急弯前可以更晚刹车。这张图片展示了城市赛道第一个连续弯道上两种不同赛车调校的示例。左侧赛车在大多数性能方面略占优势，但转向速度却差很多。过弯的最低速度为11。而转向性能更好的赛车，其过弯最低速度为22。 需要注意的是，情况并非总是如此明确。由于转向速度较低，车手可能会选择更宽的弯道弧线。这使得转向速度的影响不太明显。但总体而言，良好的转向性能在多连续弯道的赛道上尤其有帮助，例如城市赛道或沙漠赛道。对于速度极快的赛车，在森林赛道上，转向速度对于能否顺利通过近道也很重要。 漂移示例这张图片展示了冰湖赛道训练圈的前半段以及相应的车辆调校。这辆车拥有非常出色的转向速度，所以可能会让人疑惑为什么它在过弯时选择了较远的路线。通常情况下，你会希望哥布林车手从停放车辆下方的近弯通过，而且自动驾驶AI在可能的情况下通常也会选择该路线。车辆选择较差路线的原因在于它在弯道顶点发生了漂移。154的漂移值非常高，这意味着车辆行驶方向与车头朝向不一致。在这种情况下，车头朝右，但车辆却向上漂移。 解决此问题的合理方法是将车辆调校调整为更高的抓地力值。但你并非总能获得想要的零件。这个示例展示了在给定配置下获得更优单圈成绩的另一种方法。 引擎加速度的方向与车辆朝向一致。在这种情况下，车辆受到86的力向右加速。如果这个力更大，车辆就能在相同速度下完成更急的转弯。这张图片展示了在相同赛车调校下的训练圈，不过是在接近弯心前开启了涡轮。大部分物理效果与未开启涡轮时相同，但发动机功率从86提升到了251。这样的动力足以实现更紧凑的漂移，并让哥布林车手选择更优路线。要让这一操作生效，你必须在正确时机使用涡轮。如果过早使用，赛车会在入弯前速度过快，导致更大程度的偏离赛道；如果过晚使用，自动驾驶AI可能无法针对已改变的动力输出迅速调整路线，赛车可能会发生碰撞。 最终想法 有时很难理解为何某些调校能带来更快的圈速，或者车手是如何做出决策的。大多数情况下，这些问题是由赛车的基础物理特性导致的，自动驾驶AI的运行方式也有一定影响。如果你想提升水平，尤其是在最高难度下游玩时，查看物理信息并尝试不同的调校设置是很有意义的。随着对物理特性的深入理解以及对激进程度如何影响驾驶风格的把握，你将更容易赢得比赛。