俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的研究发现，香菇可以充当有机记忆装置，实现信息存储功能
在俄亥俄州立大学的一间实验室中，香菇正被用于研究其保留电学历史的能力。
在精确控制的电刺激作用下，真菌网络展现出可测量且可重复的电导率变化。当电流首次通过时，菌丝体内部的电导状态会发生调整；当后续电流再次流经，其响应将受到先前导电过程的影响。此类特性正是忆阻器的核心定义，即当前状态取决于过去所经历的电信号。在实验系统中，真菌网络因此表现为一种有机忆阻结构。
对于研究者 John LaRocco 及其合作者而言（相关成果发表于 2025 年 10 月的《PLOS One》），上述发现远不止是一项技术上的新奇现象。研究结果表明，信息处理能力可能直接源自生物材料本身，由其生长过程、化学属性与适应性结构共同塑造，而非完全依赖光刻制造或刚性电子电路。
该研究进一步引出一个深刻的问题：如果生命系统本身能够存储并转换电学信息，那么在一个日益受到环境约束与材料稀缺影响的时代，还有哪些形式的有组织物质，能够成为未来计算的载体？
超越硅基的计算
现代数字基础设施建立在硅晶圆、稀土元素以及高度专业化的制造体系之上。此类系统虽然提供了卓越的计算性能，却依赖高能耗的生产流程、大量水资源的消耗，并最终产生难以降解的电子废弃物。
真菌材料则遵循截然不同的物质路径。它们通过培育获得，而非从地壳中开采；能够在常温条件下自然生长；具备生物可降解性；在待机状态下，单个元件的功耗仅为微瓦级。作者引用的初步生命周期评估显示，真菌基质所需的内含能可能显著低于传统半导体制造，尽管两者之间的直接量化比较仍处于持续研究之中。
LaRocco 的研究并未试图以真菌取代微处理器，而是对一个长期存在的前提提出质疑，即计算必须依赖刚性的逻辑架构，并强加于本质上被视为惰性的材料之上。生命系统则通过连续、可适应且依赖环境条件的电化学动力学处理信号。该项目关注的核心问题，在于能否利用这些内在动力过程，而非将其抑制。
数十年来，在真菌网络中观察到的电压振荡通常被解释为代谢活动的副产物。近期研究逐渐揭示，这些电信号具有明确的结构特征和持续性。表面上看似随机的波动，往往反映出深层的生物化学组织模式。
研究视角也随之发生转变。科学家不再试图迫使真菌按照传统计算机的方式运行，而是开始探索其天然的电化学行为本身，是否已经构成了一种不同形式的计算。
为何选择香菇
早期实验曾考察多种真菌物种，其中包括一些具有更高内在电导率的品种。然而，不同物种在实际应用中表现出显著差异。有些难以稳定培育，有些具有毒性，另一些则在电学表现上缺乏一致性或长期稳定性。
出于实际可行性的考虑，LaRocco 团队最终选择了香菇（Lentinula edodes）。该物种在全球范围内广泛栽培，生物学特性稳健，并拥有丰富的研究基础。其菌丝体能够形成致密且相对均一的网络结构，同时展现出较低的内部电阻。此外，成熟的农业供应体系以及监管层面的熟悉度，也为其应用提供了现实支持。
这一选择体现出一种更具前瞻性的设计原则，即优先考虑可扩展性、安全性与可获得性，而非单纯追求电学性能的极限。如果目标生物体能够在多样环境中可靠生长，那么信号强度的适度降低仍然是可以接受的权衡。
研究的核心目标并非寻找电学活性最强的真菌，而是验证一种广泛可获得的物种，是否具备支持稳定且有意义忆阻行为的能力。
训练活体电路
生物系统固有的变异性带来了直接挑战。每一个样本在含水量、微观结构以及化学组成方面都存在差异，难以实现完全一致的电学行为。
为提升性能稳定性，研究团队开发了一套调节策略，结合重复电刺激、信号平均以及自适应滤波技术。通过在一定时间范围内施加模式化输入，部分导电路径逐渐得到强化，而另一些路径则相对减弱，从而形成更加稳定的电响应结构。
在受控条件下进行的实验室分类任务中，经过调节的真菌网络实现了接近 90% 的准确率。相关测试主要涉及识别预先定义的信号模式，而非执行通用计算任务。剩余误差主要源于水分变化与结构退化，这些因素与传统电子硬件中常见的噪声和材料老化现象具有相似性。
为增强长期稳定性，研究人员进一步实施了受控脱水处理。成熟样本在严格控制条件下逐步干燥，以终止代谢活动，同时保留菌丝体结构及其氧化还原活性成分。随着细胞壁收缩并固定内部电解质，导电路径得以稳定保存。
最终形成的结构仍然表现出类似记忆的回滞特性，但已不再依赖持续的生命活动。LaRocco 将此类系统称为“准生物忆阻器”：其代谢过程虽已停止，但电学特性依然由先前的生长过程与电刺激调节所塑造，成为生物历史在物质层面的记录。
分布式处理
在较高工作频率条件下，性能限制逐渐显现。生物基质的响应速度明显慢于传统半导体器件，随着输入速率的提升，信号保真度也随之下降。
研究团队并未将这一特性视为不可改变的限制，而是转向探索并行化策略。通过将多个真菌元件相互连接，整体系统性能得以提升，计算负载被分散至整个基质网络之中，从而缓解单一元件响应速度的不足。
此类架构在结构层面上与神经系统中的冗余原则具有相似性，即通过分布式处理弥补局部效率的限制。LaRocco 同时强调，应避免过度类比。真菌网络并不具备神经系统意义上的突触可塑性，也不存在基于脉冲的神经信号传递机制。两者的相似之处主要体现在组织原则上，即互连路径中的电导率能够根据刺激历史发生适应性变化，从而支持分布式信息处理。
真菌本身并不具备思维能力。其电学行为源于生长过程与外部调节共同塑造的电化学动力学，是物质结构与环境作用长期积累的结果。
实际方向
真菌计算系统目前仍处于实验室原型阶段，距离商业化应用尚有一定距离。然而，一些具有前景的应用方向已经逐渐显现。
嵌入电极的小型真菌基质可作为极低功耗的环境传感器，用于农业领域，监测湿度、温度或土壤化学特性，并在本地执行基础模式识别任务。此类能力有助于减少分布式传感网络中的数据传输需求，从而提升整体效率。
在可穿戴技术领域，真菌元件有望承担部分信号处理功能，通过边缘计算降低能耗并延长电池使用时间。在高辐射环境，例如空间站中，基于真菌的复合材料可能形成具备自修复能力的传感阵列，相比之下，传统硅材料在长期辐射下容易发生性能退化。此外，融合菌丝体网络的建筑材料有潜力直接嵌入结构体系，实现对微气候变化的感知与响应。
生产流程将建立在现有真菌培育体系之上，同时引入电极集成与受控脱水等关键步骤。未来的微型化路径可能减少对光刻制造的依赖，转而利用图案化基质或微流体支架引导生物结构的自组织生长。在此框架下，工程实践不再仅仅是从惰性材料中加工电路，而是通过调控生长过程，与生物结构协同塑造功能性系统。
重新思考计算
更深远的意义体现在概念层面。
数字计算体系建立在离散状态、布尔逻辑与确定性控制之上，其中变异通常被视为误差来源。相比之下，生命系统依赖连续信号运行，其响应取决于具体环境条件，而适应性本身正是其基本特征之一。
真菌忆阻器正处于这两种范式之间。它们并非旨在取代数字处理器，而是有潜力成为补充性系统，尤其适用于模式识别、感官信息整合以及与环境直接交互的任务场景。
LaRocco 将相关研究置于模拟计算的发展脉络之中。历史上，模拟计算机在表示连续动态系统方面展现出独特优势。生物基质为这一方向提供了新的物质基础，使计算过程能够直接嵌入物理结构之中，同时也降低了实验门槛，使缺乏先进半导体制造条件的实验室仍可开展相关探索。
核心问题并非真菌能否取代硅材料，而在于生物与电子融合的混合系统，是否能够拓展计算所能触及的现象范围。
局限与待解问题
保持审慎的怀疑态度是合理的。工程领域的研究者对生物材料在不同批次之间的可重复性提出质疑，而环境敏感性仍然构成实际应用中的重要限制因素。标准化培育流程尚在持续完善之中，生物组件与电子系统之间的接口设计也有待进一步优化，尤其是在封装技术与湿度控制方面。
正如 LaRocco 所指出，相关领域的进展更可能依赖持续的渐进式改进，而非一次性的突破性进展。
一种物质层面的挑战
尽管存在诸多限制，该研究仍提出了一种深刻的物质层面挑战。
长期以来，人们普遍假设信息处理专属于工程化机器，而相关成果表明，计算能力也可以源自具有组织结构的物质本身，其行为由生长过程、化学特性以及历史积累共同塑造。通过证明一种全球广泛栽培的食用真菌能够经过调节后表现出稳定的忆阻特性，该研究拓展了计算所依赖材料的可能性边界。
LaRocco 实验室中的蘑菇并不具备意识，也不会进行推理或理解。其所展现的是电学状态的持续性，这种状态记录了先前经历的电刺激过程。
相关发现暗示，计算技术的未来不仅取决于更高的时钟频率或更高密度的芯片，也可能取决于人类如何识别并利用生物材料中本已存在的适应性潜力。
关于本研究
首席研究员： John LaRocco，俄亥俄州立大学精神病学研究科学家
共同作者： Qudsia Tahmina，俄亥俄州立大学电气与计算机工程副教授
发表期刊： PLOS One，2025 年 10 月
研究机构： 俄亥俄州立大学
关键发现：
– 经过调节的香菇作为有机忆阻器，在实验条件下实现了约 90% 的分类准确率
– 在实验室环境中，状态转换速率最高可达每秒 5,850 次信号
– 生命周期能耗估算约为可比硅基处理系统的五十分之一
– 通过并联多个真菌元件，系统性能可实现扩展
– 经受控脱水处理的样本在停止代谢后仍能保持记忆特性
潜在应用领域：
环境传感
边缘计算
可穿戴生物识别设备
航空航天传感阵列
农业监测系统
本文内容基于与 John LaRocco 博士的交流，以及发表于 PLOS One（2025 年 10 月）的相关研究成果。