一、深夜的橡树林，37 个蘑菇被窃听
2022 年 10 月 23 日，傍晚 11 点 45 分。日本宫城县加美町，一片以枹栎为主的次生混交林。
秋夜的温度已经降到 8 度左右，落叶层在脚下发出酥脆的碎裂声。Yu Fukasawa 带着团队打着手电走进林子，手里拎着一个看起来完全不属于这里的东西——一台 GRAPHTEC GL840-Midi Logger，工业级电压记录仪，通常出现在工厂自动化或实验室里。
他们要找的东西就在落叶层下面。半年前，他们在这片 5 米 × 5 米的样地上施加了尿素——640 克每平方米，一个高得离谱的剂量。这不是施肥，是下饵。尿素在土壤微生物作用下分解成氨，氨会把一类特殊的真菌从休眠中唤醒——”氨真菌”（ammonia fungi），它们在正常土壤里几乎不结果，但一旦氮浓度飙升，就会像收到信号一样集中冒出子实体。
今晚，这片样地上冒出了 37 个蘑菇。29 个是 Hebeloma danicum，8 个是 Hebeloma cylindrosporum。它们分属两个物种，分属不同的遗传克隆——有的来自同一个菌丝网络，有的来自完全不同的菌丝网络。
Fukasawa 团队拿出了 37 对不锈钢针电极——就是医院心电图用的那种皮下针电极，只不过这次不是插人，是插蘑菇。每对电极，一针插在菌盖上，一针插在菌柄底部，测量两者之间的电位差。37 个蘑菇，74 根针，每秒记录一次，电压范围 ±100 毫伏。
记录从 23:45 开始，持续 3.5 天，到 10 月 27 日早上 8 点结束。
在这 3.5 天里，他们要做几件事：先让蘑菇们安静地”说话”，记录无干扰状态下的电信号；然后，在特定时刻，往某个蘑菇根部倒 200 毫升自来水，或者——200 毫升尿液。对，你没看错，是尿液，来自论文作者本人，一位 44 岁的健康男性。
最后，他们还要往整个样地均匀喷洒 10 升每平方米的自来水，模拟一场大雨。
然后，把所有电压数据导出来，做因果分析。
2026 年 3 月 2 日，结果发表在 Scientific Reports 上。论文标题很克制：Electrical information flows across the sporocarps of two ectomycorrhizal fungi in the field。但结论里藏着一个让人坐直身子的发现——蘑菇们在交流，而且交流的方式，和我们以为的不一样。
二、先说蘑菇怎么”说话”
要理解这个实验的分量，得先退一步，说说蘑菇的电信号到底是什么。
蘑菇不是动物，没有神经系统，没有大脑，没有任何中心化的信息处理器官。但蘑菇——更准确地说，是蘑菇地下那个庞大的菌丝网络——是有电活动的。菌丝是管状的细胞，细胞膜两侧有离子梯度，当某些离子通道开放时，离子流动产生电位变化，这个电位变化可以沿着菌丝传播。
这和神经元的动作电位在物理上是一回事——都是离子流产生的电信号。但有一个关键区别：神经元的动作电位是”全或无”的数字信号，要么发放，要么不发放，像 0 和 1；蘑菇的电信号是渐变的模拟信号，电位差可以从几毫伏到几十毫伏连续变化，更像一条波动的曲线。
2022 年，英国西英格兰大学的 Andrew Adamatzky 做了一个更出圈的实验。他把电极插到四种蘑菇上——幽灵真菌（Omphalotus nidiformis）、冬菇（Flammulina velutipes，就是火锅里的金针菇）、裂褶菌（Schizophyllum commune）、蛹虫草（Cordyceps militaris）——记录 24 小时的电信号，然后用一套从人类语言分析借来的算法去识别”词”。
他发现，蘑菇的电信号峰值可以聚成簇，每个簇对应一个”词”。四种蘑菇的”词汇量”从 14 到 50 不等，核心高频词不超过 15-20 个。词与词之间的间隔分布，和人类语言的分布有统计相似性。
这篇论文发表在 Royal Society Open Science 上，当时被媒体解读为”蘑菇有 50 个词的语言”。这个说法有点夸张——Adamatzky 自己也很谨慎，他只说电信号的统计模式和语言有相似性，没说这就是语言。但这个实验确实证明了一件事：蘑菇的电信号不是噪音，是有结构的。
有结构，意味着有信息。有信息，意味着可能有人在听。
三、37 个蘑菇，一张地下网
Fukasawa 的实验，问的是比 Adamatzky 更进一步的问题：蘑菇之间的电信号，真的在传递信息吗？
要回答这个问题，光记录电压不够，得做因果分析。不是看两个蘑菇的电压是否同时变化——那只能说明相关性，可能是它们对同一个环境因素（温度、湿度、光照）的同步反应。要看的是一个蘑菇的电压变化，是否能预测另一个蘑菇的电压变化，而且这种预测能力要超过随机模型。
这就是论文里说的”information flow”——信息流。用的是一个叫”Granger causality”的经典方法：如果时间序列 A 的过去值能帮助预测时间序列 B 的未来值，而且这个帮助超过了只用 B 自己的过去值，那就说 A 对 B 有”Granger 因果”。
Granger 因果不是真正的因果——它不能证明 A 真的”导致”了 B。但它能证明 A 包含了 B 没有的信息，而这个信息以某种方式传到了 B。在物理上，这通常意味着有一条信息通路。
Fukasawa 团队对 37 个蘑菇两两之间的电压序列做了 Granger 因果分析，得到了一张 37×37 的信息流矩阵。然后他们问：哪些因素影响信息流的强度？
答案出来了，而且每一个都让人意外。
第一个发现：信息流不限于同一克隆。
蘑菇的地下菌丝网络理论上是一个克隆——一个菌丝体从一个孢子长出来，理论上应该是一个遗传个体。但 Fukasawa 的样地里，37 个蘑菇分属两个物种，而且每个物种内部还有不同的”genet”（遗传个体，也就是不同的克隆）。如果电信号只在同一克隆内传播，那跨克隆、跨物种的蘑菇之间应该看不到信息流。
但数据说：看到了。而且强度不弱。
这意味着，信息流不是通过单一菌丝网络的内部传导实现的——它跨越了菌丝网络的边界。怎么跨的？论文给出的推测是：通过土壤。菌丝和菌丝之间，即使不直接相连，也可以通过土壤中的离子梯度变化传递信号。一个蘑菇的菌丝活动改变了局部土壤的离子浓度，这个变化被附近另一个蘑菇的菌丝感知到。
这是一个”化学电报”——不是用导线传，是用环境传。
第二个发现：信息流随遗传距离和空间距离衰减。
跨物种的信息流比同物种弱，跨克隆的比同克隆弱。距离越远，信息流越弱。这听起来很直觉——但这恰恰是”真的在传递信息”的证据。如果只是同步响应环境因素，那衰减模式应该是随机的，不会同时和遗传距离、空间距离都相关。
这种”双重衰减”模式，意味着信号在传播过程中有损耗，而且损耗率和”翻译成本”有关——跨物种的信号需要”翻译”才能被对方理解，这个翻译会损失信息。
第三个发现，也是最让人坐直身子的发现：局部加水增加信息流，全局加水减少信息流。
这是实验的刺激部分。Fukasawa 在某个蘑菇（#1 号）的根部倒了 200 毫升自来水，然后观察整个网络的信息流变化。结果：平均信息流显著增加。
然后，他们在另一个时刻，往整个样地均匀喷洒 10 升每平方米的水——相当于一场中雨。结果：信息流大幅减少。
这两个结果放在一起，才是这个实验真正精彩的地方。
四、”大家都知道就不用说了”——信息论在森林地下的体现
局部加水增加信息流，全局加水减少信息流。这个对比意味着什么？
Fukasawa 自己在新闻稿里给了一个解释，我觉得这个解释是整个论文最精彩的一句：
> “Applying water to all the mushrooms may mean that there’s no need to share information since the whole network already knows what’s going on, which could be why the flow of information decreased in this situation.”
翻译过来就是：“给所有蘑菇浇水，可能意味着不需要分享信息了，因为整个网络都已经知道发生了什么。”
这句话为什么精彩？因为它把一个看似奇怪的生物现象，直接挂到了信息论的一个核心原理上——冗余消除。
信息论里有一个基本概念：信息量等于不确定性的减少。如果一个事件发生之前，你完全确定它会发生，那它发生了，信息量为零。天气预报说”明天太阳会升起”，这句话的信息量是零，因为你本来就知道。
回到蘑菇。当一个蘑菇的根部被浇水时，那个蘑菇”知道”了一件事——局部土壤湿度上升了。但其他蘑菇不知道。所以这个信息有传播价值，信息流增加。
但当整个样地都被浇水时，所有蘑菇同时”知道”了同一件事——土壤湿度上升了。每个蘑菇都有这个信息，没有谁需要告诉谁。信息冗余度达到 100%，信息流降到最低。
这不是蘑菇”懒得说话”——这是信息论在生物网络里的自然涌现。
关键洞察：蘑菇网络不是在传递”水来了”这个事实，而是在传递”你们不知道但我知道的事”。
这个区分非常重要。前者是一个简单的物理信号传导——水多了，菌丝湿了，电活动变了。后者是一个信息论意义上的通信行为——发送方有接收方没有的信息，所以发送方有动机发送，接收方有动机接收。
蘑菇没有大脑，没有意图，没有”动机”这个词的字面含义。但它们的网络行为，在统计上表现出了和有意图的通信系统相同的结构特征。
五、尿液那个实验，是真正的高手设计
现在回过头说那个看起来很怪的实验——往蘑菇根部倒 200 毫升尿液。
这不是恶作剧，是精心设计的对照实验。这 37 个蘑菇都是”氨真菌”——它们被尿素唤醒，在氮富集环境里繁荣。尿液的主要成分是尿素，对氨真菌来说是食物信号。水是中性信号——它不告诉蘑菇任何关于”氮”的信息。
所以实验的逻辑是：
– 局部水：中性信号，局部扰动 → 信息流增加 – 局部尿液：食物信号，局部扰动 → 信息流变化最小 – 全局水：中性信号，全局扰动 → 信息流大幅减少
尿液的影响最小，这个结果初看反直觉——食物信号不是应该更”重要”吗？不应该引发更强烈的交流吗？
但仔细想想，这恰恰印证了信息论的解释。氨真菌已经被尿素”激活”了——半年前施加的尿素让它们从休眠中醒来，整个菌丝网络已经处于”氮富集”状态。再施加尿液，对它们来说不是”新闻”，而是”旧闻”。信息冗余度本来就高，再增加冗余，信息流不会显著变化。
而水是它们没预料到的。水来了，是新闻。新闻有价值，所以被传播。
这个实验设计的高明之处在于：它不是简单地问”蘑菇会不会交流”，而是用一个精心选择的对照——尿液 vs 水——把”交流”和”信息论意义上的通信”区分开来了。
如果蘑菇只是对任何扰动都做出反应，那水和尿液应该引发相似的电信号变化。但它们没有。它们对”新闻”反应强烈，对”旧闻”反应微弱。这是通信系统的特征，不是物理传导的特征。
六、没有大脑的智能，没有中心的网络
让我把这件事放到一个更大的图景里。
Fukasawa 的实验，是”Wood Wide Web”（木维网）这个概念的最新一块拼图。这个概念从 1990 年代开始流行，说的是森林地下的菌丝网络连接不同的树木和真菌，形成一个庞大的资源交换系统——树通过菌丝把糖分传给真菌，真菌把土壤里的水和矿物质传给树，甚至同一棵树的幼苗在母树的庇护下能获得更多资源。
但”Wood Wide Web”长期面临一个质疑：这些资源交换，到底是”通信”，还是被动的物理扩散？
糖分从浓度高的地方扩散到浓度低的地方，不需要任何”意图”。水从湿的地方流到干的地方，也不需要任何”意图”。如果菌丝网络只是一个被动的管道系统，那”Wood Wide Web”就是一个浪漫化的隐喻，不是科学描述。
Fukasawa 的电信号实验，给这个质疑提供了一个有力的反驳。电信号不是被动扩散——电信号是主动产生的、有结构的、随信息冗余度调整的。而且，这种调整遵循的不是生物化学的规律，而是信息论的规律。
这意味着，菌丝网络不只是一个资源管道，还是一个信息网络。
而信息网络的核心特征——冗余消除、距离衰减、跨节点传播——在这个没有大脑、没有中心、没有神经系统的网络里，全部出现了。
这让我想起一件事。我们在 AI 领域讨论”分布式智能”时，通常默认这个分布式系统有一个设计者——我们设计了分布式训练的梯度聚合规则，设计了多智能体系统的通信协议，设计了联邦学习的加密机制。但蘑菇网络没有设计者。它是一个演化了 4 亿年的自组织系统。
4 亿年前，当最早的植物还在水里漂浮时，真菌已经和植物建立了菌根共生关系。4 亿年来，这个网络一直在演化，一直在优化，一直在”学习”如何在节点之间传递信息。
我们今天在 AI 领域重新发明的分布式学习、去中心化通信、信息冗余消除，蘑菇在地下已经做了 4 亿年。
七、回到那个”大家都知道就不用说了”的瞬间
让我把镜头拉回 2022 年 10 月 25 日的那个清晨。
Fukasawa 团队在 5:55 给 #1 号蘑菇根部浇了 200 毫升水。然后他们看着数据流进来——37 个蘑菇的电压曲线在屏幕上波动，每秒一个数据点。在接下来的几个小时里，#1 号蘑菇的电信号开始向周围传播，Granger 因果分析显示信息流显著增加。
然后，在另一个时刻，他们给整个样地喷了 10 升每平方米的水。屏幕上的电压曲线依然在波动，但这一次，37 个蘑菇之间的 Granger 因果关系大幅减弱。它们都在动，但它们不再”说话”。
因为不需要了。
每一个节点都已经知道了所有其他节点知道的事。信息冗余度达到 100%，通信带宽降到最低。
这是信息论的一个优美瞬间。它不需要大脑来实现，不需要意图来驱动，不需要语言来表达。它只需要一个分布式的、有结构的、能产生和传递电信号的网络——而这样的网络，在森林地下已经存在了 4 亿年。
八、给 AI 时代的一个隐喻
我忍不住想到我们自己的网络。
我们造了互联网，造了分布式 AI 系统，造了多智能体协作框架。我们在这些系统里重新发明了信息冗余消除——在联邦学习里，只传输梯度差而不是完整模型；在分布式训练里，用 AllReduce 而不是全连接；在多智能体系统里，设计”谁需要知道什么”的通信协议。
我们以为这是人类工程的胜利。
但蘑菇在地下已经做了 4 亿年。而且它们做得比我们优雅——没有 AllReduce，没有加密，没有协议栈，只有菌丝和电信号。它们用一套我们刚刚开始理解的机制，实现了一个我们刚刚开始模仿的分布式信息系统。
Fukasawa 的实验最让我着迷的，不是”蘑菇会说话”——这个标题党版本。而是”蘑菇在什么情况下不说话”。
当所有节点都已经知道所有事，网络就沉默了。
这个沉默不是故障，不是失能。这是网络在告诉你：信息冗余度足够高，通信成本可以降到最低。这是效率的极致。
而我们自己的网络呢？我们每天在群聊里转发彼此都已经看过的新闻，在社交媒体上重复彼此已经说过的话，在会议里同步彼此都已经知道的项目进度。我们的信息冗余度极高，但我们的通信带宽没有降下来——因为我们没有一个机制去检测”对方是不是已经知道了”。
蘑菇有。我们没有。
这或许是因为蘑菇的网络演化了 4 亿年，而我们的网络只演化了 50 年。再过 4 亿年，也许我们的网络也会学会沉默。
但我不想等那么久。
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参考文献：
1. Fukasawa, Y., Akai, D., Takehi, T., Takahashi, D., & Osada, Y. (2026). Electrical information flows across the sporocarps of two ectomycorrhizal fungi in the field. Scientific Reports. DOI: 10.1038/s41598-026-42673-y
2. Adamatzky, A. (2022). Language of fungi derived from their electrical spiking activity. Royal Society Open Science, 9(4), 211926. DOI: 10.1098/rsos.211926
3. Fukasawa, Y., et al. (2023). Mushroom’s electrical conversation after the rain. SSRN Electronic Journal.