训龙是玩家与冥龙互动的一种高风险高回报行为，但冥龙的攻击范围判定存在一些争议性问题。具体表现为锁定后的红光预警与实际撞击范围不完全匹配，尤其在玩家进行螺旋飞行等高难度操作时，可能出现视觉上已避开却仍被判定命中的情况。这种差异主要源于游戏物理引擎对动态碰撞的计算方式，当玩家与冥龙处于高速相对运动时，系统对位置偏移的补偿机制会导致预判误差。
从技术层面分析，冥龙的攻击范围并非简单的圆柱体或球体，而是由多个动态碰撞框叠加组成。当冥龙进入冲刺状态时，其头部和躯干的碰撞框会短暂扩大，而玩家角色的受击框则受飞行姿态影响。例如滑翔状态下的受击范围比站立更广，但游戏并未明确提示这种隐藏机制。网络延迟也可能放大判定问题，尤其在多人联机场景中，主机与客机的数据同步存在毫秒级差异，进一步导致视觉与实际的偏差。
玩家常用的应对策略如垂直爬升或急转规避，本质上是通过改变运动轨迹脱离预设攻击路径。但部分情况下，冥龙的追击逻辑会出现异常，比如在狭窄地形中，其路径追踪算法可能因环境遮挡而突然重置方向，造成违反物理规律的直角转弯。这种现象并非设计缺陷，而是开发者为平衡难度刻意保留的机制，确保冥龙始终具备一定威胁性。不过该设计未充分考虑玩家操作容错率，尤其对新手而言难以通过常规经验预判。
从游戏平衡角度看，攻击范围问题的存在客观上提升了驯龙的技术门槛。部分高阶玩家通过反复练习能掌握擦边躲避等技巧，利用判定帧的短暂间隙完成极限操作。但这种依赖肌肉记忆的玩法并不完全符合光遇倡导的休闲社交定位，容易造成体验割裂。建议玩家优先选择开阔地形进行驯龙，并保持网络稳定，以降低系统误判概率。未来若能优化碰撞检测的实时反馈，或增加攻击范围的视觉提示，将显著改善操作体验。
冥龙攻击范围的问题本质是游戏机制与玩家预期之间的认知差异。理解其底层逻辑后，可通过调整操作习惯来适应，但核心仍需开发者从技术层面优化判定精度。现阶段玩家需意识到这是游戏挑战性设计的一部分，而非纯粹的BUG，通过合理策略仍能稳定达成驯龙目标。
