2026-06-15 / Android + Editor / XZ2D mainline

A Pro RVO 提升性能，但在 2D 下常用重叠换速度

这批新日志固定了大部分 2D 主线，新增了 BaitScramble 鱼饵场景。结论不是“A Pro 全面替代 RVO2”：它在百元机 500 鱼附近明显改善 FPS 和 simulation ms，但鱼饵、FreeSwim、Dense 的空间重叠通常更高。

日志数量69 个 CSV

主环境Android 百元机

主维度XZ2D

新增场景BaitScramble

Executive Summary

结论摘要

这次应该把“帧率胜利”和“避障质量胜利”分开看。

500A Pro 的价值最明显：百元机 500 鱼在 FreeSwim / CrossFlow / Dense / Bait 都显著提升 FPS。

+306鱼饵 500 鱼 A Pro 比 RVO2 多 306.3 个平均空间重叠对，性能提升伴随拥挤代价。

Cross 500百元机 CrossFlow 500 是 A Pro 最像“真胜利”的样本：FPS 28.8 vs 11.4，空间重叠 288.7 vs 512.0。

800+A Pro 到 800/1000 后重叠经常爆高，不能直接作为高数量默认方案。

推荐判断：A Pro 可以继续作为性能候选，但现在还不建议无条件替代 RVO2。鱼饵场景要先解决聚集重叠或增加后处理分离，再谈默认启用。

Android / Same Config

百元机：A Pro vs RVO2

固定环境、场景、维度和数量，只比较模式。负数 Sim Δ 表示 A Pro 更快；正数重叠 Δ 表示 A Pro 更拥挤。

固定：Android / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：RVO2 vs A Pro RVO。

场景	数量	FPS RVO2	FPS A Pro	FPS Δ	Sim Δ ms	空间重叠 RVO2	空间重叠 A Pro	重叠 Δ	结论
FreeSwim	100	22.0	30.2	+8.2	+0.26	0.4	0.4	0.0	可用
FreeSwim	300	22.5	30.0	+7.5	-7.08	16.1	17.9	+1.8	小赢
FreeSwim	500	11.9	28.3	+16.4	-22.89	89.1	268.0	+178.9	性能赢
FreeSwim	800	19.0	21.7	+2.7	-17.21	293.1	844.3	+551.2	质量差
CrossFlow	500	11.4	28.8	+17.4	-50.76	512.0	288.7	-223.3	真胜利
Dense	500	13.0	27.9	+14.9	-37.78	625.0	545.5	-79.5	可试
Dense	800	13.9	19.1	+5.2	-35.02	525.7	2400.0	+1874.3	重叠爆
BaitScramble	500	16.5	28.2	+11.7	-41.27	209.9	516.2	+306.3	性能赢
BaitScramble	800	12.9	18.8	+5.9	-8.02	616.0	1031.9	+415.9	质量差
BaitScramble	1000	14.0	15.5	+1.5	-9.80	866.9	1208.8	+341.9	不建议

BaitScramble

鱼饵场景是关键：A Pro 帧率更好，但聚集更挤

鱼饵场景更接近真实玩法，所以它的质量风险比 FreeSwim 更值得优先处理。

Android / BaitScramble / XZ2D

固定：Android / BaitScramble / XZ2D。变量：数量与模式。

数量	模式	FPS	1% Low	Sim ms	空间重叠	最小间距
100	RVO2	30.2	29.1	7.50	12.8	-0.610
100	A Pro	29.1	7.5	6.15	18.2	-0.649
300	RVO2	26.5	8.8	33.41	122.2	-0.670
300	A Pro	30.1	24.8	15.62	235.9	-0.674
500	RVO2	16.5	3.7	65.92	209.9	-0.694
500	A Pro	28.2	12.8	24.65	516.2	-0.686
800	RVO2	12.9	3.4	52.27	616.0	-0.696
800	A Pro	18.8	6.0	44.25	1031.9	-0.692
1000	RVO2	14.0	4.6	72.77	866.9	-0.697
1000	A Pro	15.5	5.4	62.97	1208.8	-0.692

鱼饵场景读法

业务解释：鱼饵会制造局部聚集，空间重叠比单纯 FPS 更关键。

300 FPS

A Pro

300 重叠

RVO2

500 FPS

A Pro

500 重叠

RVO2

800 FPS

A Pro

800 重叠

RVO2

当前结论：A Pro 更能把鱼饵场景跑起来，但 300/500/800/1000 全部比 RVO2 更拥挤。它需要局部密度限制、到达鱼饵后的分层/环绕点、或重叠后处理。

Editor Trend

编辑器趋势：A Pro 在大数量下也不是质量胜利

编辑器只看趋势，不当移动端上线依据。

固定：Editor / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：RVO2 vs A Pro。

场景	数量	FPS RVO2	FPS A Pro	Sim Δ ms	空间重叠 RVO2	空间重叠 A Pro	结论
FreeSwim	300	99.3	100.9	-0.22	6.0	5.8	基本持平
FreeSwim	3000	28.4	26.7	-0.29	4222.1	4898.8	更拥挤
BaitScramble	300	98.5	105.6	-0.24	150.9	166.1	小幅更挤
BaitScramble	3000	30.3	24.8	+2.25	4955.2	7677.1	双输
CrossFlow	3000	28.0	26.9	+0.77	3906.3	6149.5	更拥挤
Dense	3000	25.8	26.0	+3.30	4598.3	6223.0	质量差

Environment Gap

跨环境差异：编辑器仍会掩盖百元机红线

固定同模式 / 同场景 / XZ2D / 同数量，只改变运行环境。

固定：RVO2 或 A Pro / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：Editor vs Android。

配置	Editor FPS	Android FPS	Editor Sim	Android Sim	空间重叠 Editor / Android	读法
RVO2 / FreeSwim / 300	99.3	22.5	2.08	21.36	6.0 / 16.1	Android 才暴露性能压力
RVO2 / BaitScramble / 300	98.5	26.5	2.25	33.41	150.9 / 122.2	鱼饵在 Android 上 sim 成本高
A Pro / FreeSwim / 300	100.9	30.0	1.86	14.28	5.8 / 17.9	帧率达标但质量变差
A Pro / BaitScramble / 300	105.6	30.1	2.01	15.62	166.1 / 235.9	鱼饵聚集在 Android 上更挤

Method

样本与统计口径

字段

averageFpsonePercentLowFpssimulationMsspatialOverlapPairs

新日志还包含 averageSpeed / averageAcceleration，可用于观察鱼饵聚集是否靠剧烈运动换效果。

环境

AndroidEditor

Android 是主依据；Editor 只看趋势和粗略上限。

限制

单次样本较多部分配置缺失

建议关键配置重复跑 3 次取中位数，尤其是 Android / BaitScramble / 300-800。

Next Actions

建议动作

不要直接替换

A Pro 先不要全局替换 RVO2。它当前在鱼饵场景的质量代价太明显，尤其 500 鱼以上。

优先修鱼饵聚集

给鱼饵周围加分布点、局部容量、停靠环、或重叠后处理。A Pro 的性能余量可以用来换更好的分散策略。

下一轮固定样本

Android / XZ2D / BaitScramble 跑 300、500、800，每个 RVO2 与 A Pro 各 3 次，加入到达鱼饵时间和鱼饵半径内拥挤度。

生成时间：2026-06-15。数据源目录：C:\Users\13999\Desktop\logs。