这篇文章的核心思路是以内存换 CPU，通过预计算或替代算法来降低 Raycast 在运行时的消耗。
Raycast 的典型应用场景
物理 Raycast 在游戏开发中应用广泛，常见于碰撞检测和角色运动合法性验证。本文以角色运动为例，分析优化思路与具体方案。
2D 角色运动的阻挡判断
2D 场景下角色运动相对简单，可以用像素格子的方式判定移动合法性。如果需要更精确的结果，则采用数学运算处理空间重叠，或直接调用物理引擎提供的场景查询接口来判断目标位置是否可达。
3D 角色运动的处理方式
3D 场景通常结合牛顿力学与物理场景查询：牛顿力学负责计算目标位移点，场景查询负责判断该点是否可达。此外，射线检测还可用于让角色 Y 坐标与地面保持贴合。在实践中，Raycast 的调用占比往往相当高，因此针对这一场景提出以下两个优化方案。
优化方案
方案 1：寻路算法替代 Raycast
通过寻路算法预先确认目标是否可达，并计算路径。在可达的前提下，只需做距离判定——若距离在容错范围内，即可等效替代 Raycast 的做法，从而减少物理查询次数。
方案 2：格栅化静态查询数据（O(1) 查询）
这一思路与高度图类似。在预处理阶段，除了烘焙物理场景信息，还可以预先 bake 出 Raycast 的静态数据图。运行时只需根据坐标查表，即可得知该点是否可达，查询复杂度为 O(1)。由于需要消耗一定内存，这种方法在内存资源充裕的服务端更为适用。
组合优化思路
上述方案也可以与其他技术结合，构成更完整的解决方案。例如，引入 AOI（Area of Interest）和遮挡剔除的思想，可以进一步减少物理运算的触发频率。
具体而言，场景中除了静态阻挡，还存在运行时动态产生的阻挡。可以利用剔除思想，判断当前角色范围内是否存在需要进行物理查询的情况，从而在静态预计算方案无法覆盖时按需补充物理查询，以达到整体性能优化的目的。