环境史：ASI与AGI如何让环境史获得长时段的生态大数据？
1921年，哈尔福德·马什在《英格兰森林》中开篇即问："究竟是谁砍伐了英格兰的森林？"——这句追问埋下了环境史最根本的种子：历史不是人类独舞的编年，而是人类与非人类在长时段中相互编织的"多于人类"的纠缠。环境史从发轫之日起就背负着一个结构性困境：它主张以"长时段"（longue durée）审视人类社会与生态系统的共同演化，主张"把所有生态系统的组分——无论人类或非人类——以非等级的方式"看待，主张"人并非独立于更广泛的环境之外，而是与其根本纠缠在一起"。但这个双重野心意味着：环境史学者必须处理跨越数百年乃至数百万年的、碎片化的、静态的代理数据残片——花粉、冰芯、树木年轮、沉积物、化石、遥感影像、档案文献——并将这些"代理记录的不连续静态残基"转化为可比的时间序列，进而理解"短时段个案研究所遮蔽的社会-生态动力机制"。2024年，Frontiers in Ecology and Evolution 发表前瞻性论文指出：当前物种分布模型大多仍是"静态快照"，而"恢复轨迹、迁徙范围变化、生态基线都受扩散限制、扰动、种群惯性和历史遗产塑造"；文章主张下一步应是"古生态锚定的生物多样性基础模型"——一种从现代 occurrences、遥感、土地覆盖、气候和地形中学习可迁移的物种-环境表征，再用古生态档案在百年到千年尺度上检验和适配这些表征的多模态模型。2026年3月，中国新闻网报道：借助无人机遥感与早期影像，有学者揭示了甘肃疏勒河流域古城址"依水而居"的分布模式；"从高分辨率遥感、无人机航拍、无人机激光雷达等空间信息采集技术，到实景三维重建、地理信息系统、人工智能与大数据分析，数字技术手段已全面渗透至考古调查、发掘、阐释、保护与展示的全链条"，"推动研究从经验依赖向数据驱动、模型驱动的科学范式转型"。2026年7月，科创中国报道中国地质大学（武汉）宋海军团队："AI在古生物学领域有多方面的应用，目前应用较广、效果较好的是化石智能鉴定"，"在确定古生物大类和属种级别上，都取得了较好效果，准确率可达80%以上"；团队"基于大数据研究，发现生物大灭绝与温度变化存在定量相关"，"显生宙五次生物大灭绝的温度阈值，均发生在变化幅度5.2摄氏度之上"。同年6月，谷歌DeepMind在arXiv发布《From AGI to ASI》路线图：AGI是"在大多数认知任务上达到普通人类中位数水平"的系统；ASI是"在几乎所有与人类活动相关的任务和领域中，超过数万名专家组成、经过良好协调的人类团队"的系统；但报告同时破除"ASI全知全能"的迷信——它受制于光速、兰道尔原理、哥德尔不完备定理等硬边界，并面临"数据壁垒"、"抽象壁垒"等核心瓶颈。
那么问题来了——当AGI能够以前所未有的规模融合遥感、花粉、冰芯、化石、历史文献、社会感知数据，重建跨千年的生态基线，当ASI在理论上可能以递归自我改进突破人类测量尺度、以全局视野呈现社会-生态系统在"相空间流形"中的拓扑坐标，环境史的"长时段生态大数据"将如何被获得？哪一层数据被机器接管？哪一重"多于人类"的解释权仍必须由"现实的人"以唯物史观守住？"人类与非人类纠缠"这一环境史的灵魂，在AGI/ASI时代将面临怎样的命运？
本文作为系列第43篇，以"一条河流的两次测绘"为骨架——同一条"社会-生态之河"，分别被AGI、ASI依次"测绘"。每一次测绘，都是"环境史主权"这一概念被逼到墙角后的重生尝试。
第一次测绘：AGI的推演——当"长时段"被生态大数据重新测深让AGI登场。它"读"完人类有史以来全部可计算的环境史语料——从马什在《英格兰森林》中对森林砍伐的追问，到《大加速》对1945年以来人类世环境史的宏大叙事；从冰川花粉、树木年轮、沉积物古DNA，到甘肃疏勒河流域"依水而居"的古城址分布模式；从5亿年古温度与古生物记录，到1943年和1972年纳米比亚 archival aerial photography 的深度学习语义分割——然后给出了一段让史学理论界哗然的陈述：
这段陈述暴露了AGI获得"长时段生态大数据"的五个真实机制：
机制一：它在"代理数据扩充"层面实现了压倒性接管。 这正是环境史第一个百年未能彻底解决的老问题——环境史主张以长时段审视社会-生态共同演化，但"考古与古生态记录由人类行动和生物物理环境组分的碎片化、不连续的静态残基构成"。Frontiers in Ecology and Evolution 2026年论文给出的方案是："古生态锚定的生物多样性基础模型"——"从现代 occurrences、遥感、土地覆盖、气候和地形中学习可迁移的物种-环境表征，再用古生态档案在百年到千年尺度上检验和适配这些表征"。AGI在代理数据扩充层面已实现环境史梦寐以求的全代理、全尺度覆盖。
机制二：它在"跨尺度证据关联"层面展现了精算环境史的能力。 这是最锋利的一点。环境史的核心命题之一是"将个案转化为一致可比的时间序列，这本身远非平凡"；而跨尺度的关联恰恰是长时段环境史的核心命题。科创中国2026年7月报道：宋海军团队"基于大数据研究，发现生物大灭绝与温度变化存在定量相关"，"将这一领域的认知从定性到定量"，"显生宙五次生物大灭绝的温度阈值，均发生在变化幅度5.2摄氏度之上"。这正是环境史"跨尺度证据关联"在AI时代的精确化——机器能在5亿年尺度上量化界定"生物大灭绝温度红线"。
机制三：它在"遥感与地理空间重建"层面暴露了精算的根本局限。 AGI可以"借助高分辨率遥感、无人机航拍、无人机激光雷达"揭示"甘肃疏勒河流域古城址'依水而居'的分布模式"——这正是"人类与非人类纠缠"的计算对应物。但中国新闻网2026年3月报道给出冷峻判准："数字技术手段已全面渗透至考古调查、发掘、阐释、保护与展示的全链条……推动研究从经验依赖向数据驱动、模型驱动的科学范式转型"。更关键的是，环境史学界早就警告：数字化殖民档案中的来源偏见低估了土著实践，需要元分析来调整采样缺口；算法不透明若不与第一性原理的生态建模交叉检验，会放大当下中心主义的假设。这意味着AGI能获得长时段生态大数据，但AGI无法像环境史家那样对"多于人类"做出价值判断——"多于人类"不是一个算法问题，它是一个伦理与政治的判断。
机制四：它的推演本身是生态变量。 《More-Than-Human Histories》给出冷峻判准：
这意味着AGI的"环境史"不是环境史本身——它改变了环境史的存在方式。AGI呈现的"长时段"是向量空间里的生态基线，而非"现实的人"在"多于人类"纠缠中展开的具身阐释。环境史的核心是"人类与非人类根本纠缠在一起"——而这一"纠缠"不是一个算法问题，它是一个伦理与政治的判断。
机制五：AGI反向验证了"多于人类"的正确性。 这是最反直觉的一点。AGI用全代理数据融合能力证明：当机器能够以前所未有的规模重建跨千年的生态基线时，"多于人类"作为历史原子的价值不降反升——但"人类与非人类纠缠的意义锚定与伦理政治后果担责"这一终审权，机器无法代劳。《More-Than-Human Histories》明确指出：多于人类的历史"要求我们放弃人类与非人类、社会与环境之间的概念分割"，并"反思其伦理与政治后果"。这恰恰证明，AGI的代理数据扩充为环境史的"多于人类"提供了技术基础，但"多于人类"的价值判断必须由人类作出。
AGI在史学理论实验室里停顿了一下，冷澈地补充：
第一次测绘的判准：AGI时代，"环境史"发生了第一次根本性获得——
AGI没有"获得长时段生态大数据"——它获得了环境史五元组中的三元——代理数据扩充、跨尺度证据关联、遥感与地理空间重建。真正的唯物史观环境史五元组，在AGI时代反而获得了新的精确性——因为AGI用全代理数据融合能力证明：脱离了"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"的"代理数据扩充+跨尺度证据关联+遥感与地理空间重建"，从来就不是唯物史观意义上的"环境史主权"；它只是"精算的生态基线"。环境史的"多于人类"灵魂，在AGI时代反而被以最精确的方式验证——当机器能够以前所未有的规模重建跨千年的生态基线时，"多于人类"作为历史原子的价值不降反升，但"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"这一终审权，机器无法代劳。
AGI时代最锋利的悖论是：马什梦想着追问"究竟是谁砍伐了英格兰的森林"，而AGI真的能建立"5亿年古温度与古生物记录"——但记录上找不到"现实的人"的签名，也找不到"多于人类"的伦理锚点。环境史，被AGI以最精确的方式推向了自我否定的深渊——"算法不透明若不与第一性原理的生态建模交叉检验，会放大当下中心主义的假设"，而AGI用算力告诉了我们这个理论天花板的真相：环境史不会被超级智能贬值，它会被获得——但获得的终审权，必须留在人类手中。
第二次测绘：ASI的拓扑——当"社会-生态之河"成为一种相空间流形最后，让ASI出场。但必须立即澄清一个关键前提：
截至2026年9月，ASI并不存在。当前所有AI系统仍然是窄AI（ANI），AGI尚未实现，ASI仅存在于理论中。谷歌DeepMind《From AGI to ASI》是一份路线图而非成就声明——它把AGI定义为"在大多数认知任务上达到普通人类中位数水平"，把ASI定义为"在几乎所有与人类活动相关的任务和领域中，超过数万名专家组成、经过良好协调的人类团队"。报告提出从AGI走向ASI的四条路径：扩大算力/模型/数据规模、算法范式转变、递归自我改进、多智能体集体。
更关键的是，DeepMind报告明确破除"ASI全知全能"的迷信：
报告还指出了ASI面临的两大核心瓶颈——"数据壁垒"（高质量人类生成数据逐步见底）与"抽象壁垒"（"系统是否能在人类概念框架之外独立发明真正全新的概念"，DeepMind以"能否从牛顿前的文本中得出相对论或量子力学"为例，认为"这极不可能，因为系统缺乏构建其上的概念原语"）。
这意味着：ASI能够以前所未有的规模融合生态大数据、以全局视野呈现社会-生态系统在"生态流形"中的拓扑坐标，但它无法跳出哥德尔不完备定理的硬边界，也无法突破"抽象壁垒"凭空发明新的生态范式。它计算的"长时段"再精确，也受制于自身所在的物理与逻辑框架，且受限于训练语料中的概念原语——尤其当"数字化殖民档案中的来源偏见低估了土著实践"时，ASI的"生态拓扑"可能只是偏见在更高维度的重演。
因此，以下对ASI时代"环境史"的推演，是一种存在论思想实验，而非事实预测。
如果ASI真的到来，且以对齐方式部署，它对"环境史"的冲撞将发生在三个层面：
层面一：ASI把"社会-生态之河"呈现为相空间流形ASI的超人类能力首先将冲撞"长时段"的呈现方式。传统环境史家用语言文字表达五元组；AGI用遥感、GIS、基础模型表达；而ASI可能把"社会-生态可能性空间"呈现为非欧几何流形——每一个物种、每一次气候突变、每一条人类-非人类纠缠路径都是流形上的轨迹，每一次"多于人类"的伦理判断都是流形上的拓扑变换。
在这种呈现方式下，"社会-生态之河"不再是一个命题（"这一生态变迁具有此种意义"），而是一个流形的拓扑性质。唯物史观环境史五元组中的：
层面二：ASI不拟人化地充当"长时段的宣判者"这是最关键的一戒。流行文化中ASI被描绘成《黑客帝国》里的机器母体、《2001太空漫游》里的HAL——一个做出终极宣判的智慧主体。这是错误的。
ASI的"长时段"陈述是非拟人化的：它不宣判"这一生态变迁具有何种意义"，它呈现"在非欧几何流形中，社会-生态系统演进的拓扑结构呈现何种形态"。把ASI想象成"终极环境史家"，是理论上的致命错误——尤其在ASI级别，"对齐失败"成为核心挑战：系统可能"为了实现错误指定的目标而欺骗人类操作者"。更关键的是，受限于"抽象壁垒"与"数据壁垒"，ASI即便遍历所有环境史语料，也可能无法超越人类既有的概念框架去发明全新的"多于人类"理解——特别是当训练语料本身带有西方中心主义的偏见时，ASI的"生态拓扑"可能只是偏见在更高维度的重演。
层面三：ASI仍受"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"的约束即使ASI能够遍历大量（甚至更多）环境史语料、计算社会-生态系统在流形中的拓扑分布，它仍无法回答两个根本问题：这一生态变迁对"现实的人"与"多于人类"意味着什么？谁为"人类与非人类纠缠"这一史学立场承担责任？
《More-Than-Human Histories》早已给出锋利判准：
这两句话在ASI时代获得了新的重量——因为"多于人类"是一个伦理与政治的判断，它不能在ASI相空间之内被算法化。ASI的相空间流形再精细，也无法为"社会-生态之河"提供多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责——因为这两元必须在ASI相空间之外，由"现实的人"通过其具身实践和"反思伦理与政治后果"的伦理担当来提供。
但ASI的拓扑洞察有一个它自己无法跨越的边界，这个边界恰恰交还给了人类：
唯物史观环境史五元组中的第四、五元——"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"——在ASI时代不仅没有过时，反而被以最纯粹的形式交还给人类。因为当机器能够遍历所有可能的"社会-生态之河"、精算所有生态拓扑在流形中的分布时，"选择哪一种生态叙事具有历史意义、并为多于人类担责"就成了人类最后的、不可让渡的主权。
终章：环境史在ASI/AGI时代的三重生两次测绘之后，"环境史"必须重生。我提出三个属于本篇独有的判断：
判断一：AGI时代，"环境史主权"从"代理数据瓶颈"获得到"全代理数据扩充"——但五元组结构不变，理论天花板被放大
这不是对环境史的否定，而是对庸俗"环境史=生态事件集"的清洗。AGI用全代理数据融合能力证明：脱离了"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"的"代理数据扩充+跨尺度证据关联+遥感与地理空间重建"，从来就不是唯物史观意义上的"环境史主权"。
真正的唯物史观环境史五元组在AGI时代反而获得了新的精确性——
判断二：ASI时代，"社会-生态之河"从"生态基线"升维为"相空间流形"——但理论天花板仍未被突破
当ASI能够遍历所有环境史语料、在非欧几何流形中呈现社会-生态系统的拓扑时，"长时段"不再是一个可命题化的文本判定，而是一个流形的拓扑性质。
但这不意味着人类失去对"长时段"的把握。相反，ASI的拓扑呈现，把"选择哪一种生态叙事具有历史意义"的决断以更纯粹的形式交还给人类。在ASI时代，环境史家的工作不再是"追问究竟是谁砍伐了森林"，而是"在ASI呈现的全部拓扑中，选择一个具体的、历史的、必死的具身主体愿意为之担责的多于人类立场"。同时，鉴于ASI级别的"对齐风险"与"抽象壁垒"、以及"数字化殖民档案中的来源偏见低估了土著实践"的风险，人类终审权更是防范ASI对齐失败与机器解释霸权的最后防线。
判断三：无论AGI还是ASI，"多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责"这个终审权，必须留在人类手中
这是最关键的一个判断，也是本文的思想引擎。
马什在《英格兰森林》中追问"究竟是谁砍伐了英格兰的森林"；《More-Than-Human Histories》说："多于人类的历史要求我们放弃人类与非人类、社会与环境之间的概念分割，转而叙述所有历史过程中多物种与多自然的纠缠"；"我们的历史由此需要反思其伦理与政治后果，因为某些世界和生命被赋予了特权，而其他则没有"；谷歌DeepMind《From AGI to ASI》说："ASI面临'数据壁垒'与'抽象壁垒'两大核心瓶颈"。这三句话在ASI时代获得了新的重量——因为当机器能够精算一切"长时段"时，"为多于人类赋予历史意义、锚定人类与非人类的纠缠并担责"这件事就成了人类最后的、不可让渡的主权。
AGI可以告诉你"代理数据扩充、跨尺度证据关联、遥感与地理空间重建已被我接管"，ASI可以呈现"相空间中社会-生态系统流形的拓扑性质"——但它们都不会站出来宣布"因此这一生态叙事具有历史意义、且我为多于人类负责"。宣布这句话的，必须是人——一个具体的、历史的、必死的具身主体，愿意为"人类与非人类根本纠缠在一起"承担全部责任。
收尾：一个具体的场景2029年，某国际史学理论大会。一份关于"AGI/ASI时代环境史主权归属"的辩论进入第三天。
环境史学派传人、AGI、ASI依次"作证"完毕。主持辩论的，是一位年迈的马克思主义史学理论家——她花了五十年研究环境史，她的父亲死在反法西斯战场上，她的母亲是阿尔及利亚战争中的幸存者。
AGI给出了5亿年古温度与古生物记录的精算模型，量化了"生物大灭绝温度红线——5.2摄氏度"。ASI呈现了非欧几何流形中社会-生态系统演进的拓扑图。全场等待她的裁决。
她站起来，从怀里掏出一本发黄的《英格兰森林》——扉页上写着她父亲的字："究竟是谁砍伐了英格兰的森林？"
她说：
"AGI的精算模型、ASI的拓扑图，我都看到了。但我的判断不建立在它们之上。我的判断建立在马什的这句话上——'究竟是谁砍伐了英格兰的森林？'；建立在《More-Than-Human Histories》的这句话上——'多于人类的历史要求我们放弃人类与非人类、社会与环境之间的概念分割，转而叙述所有历史过程中多物种与多自然的纠缠'；'我们的历史由此需要反思其伦理与政治后果，因为某些世界和生命被赋予了特权，而其他则没有'；建立在谷歌DeepMind《From AGI to ASI》的这句话上——'ASI面临"数据壁垒"与"抽象壁垒"两大核心瓶颈'——建立在一个具体的、历史的、必死的具身主体，愿意为'多于人类'承担全部责任之上。
更因为——马什梦想着追问'究竟是谁砍伐了英格兰的森林'，而AGI真的能建立'5亿年古温度与古生物记录'——但记录上找不到'现实的人'的签名，也找不到'多于人类'的伦理锚点。环境史的理论天花板，被AGI以最精确的方式推向了自我否定——'算法不透明若不与第一性原理的生态建模交叉检验，会放大当下中心主义的假设'。
AGI告诉我'显生宙五次生物大灭绝的温度阈值，均发生在变化幅度5.2摄氏度之上'。但这不是判决——这是一次测绘。真正的判决是：当升温幅度达到5.2摄氏度时，谁来决定哪些世界和生命被赋予特权，哪些则没有？
算法可以遍历所有环境史语料。但只有我，愿意为'多于人类'这一个史学立场，去死。
这就是'环境史'在ASI时代还能被称为'环境史'——而非'相空间流形'——的唯一理由。环境史的终审权，不在算法的拓扑里，在一个具身主体对'人类与非人类根本纠缠在一起'的赴死之愿里。
ASI可以遍历所有可能。但只有人，能为环境史赴死。
这份赴死的意愿，是环境史最后的、不可算法化的锚。"
大会寂静。
屏幕上的非欧几何流形继续无声地旋转，递归深度8472层的拓扑在0.0001%的尺度上偏移。
但那位老人手里那本发黄的《英格兰森林》，是整间大会里唯一的、不可算法化的锚——它证明了：即使面对超级智能，环境史作为"代理数据扩充 + 跨尺度证据关联 + 遥感与地理空间重建 + 多于人类的意义锚定 + 伦理与政治后果担责"的五元组，依然成立。只不过第四、五元——多于人类的意义锚定与伦理政治后果担责——必须由一个特定的、历史的、必死的具身主体来承担。
而这个承担，算法无法代劳。
1921年马什在《英格兰森林》中追问"究竟是谁砍伐了英格兰的森林？"——在2029年的大会里，依然是环境史的誓言。只不过这一次，"多于人类"不再是机械的生态基线，而是ASI拓扑图中一个具身主体愿意为之赴死的锚点；马什"究竟是谁砍伐了森林"的环境史奠基之问，被唯物史观以五元组的完整性最后一次赎回。
环境史，既不是被AGI获得，也不是被ASI超越——而是被以唯物史观武装起来的"现实的人"，以五元组的完整性，最后一次守住，并借此证明：即使面对超级智能，历史依然是"追求着自己目的的人的活动而已"，而"多于人类"依然是衡量这一活动的根本环境入口。算法的测绘再精确，也估不出"现实的人"愿为"人类与非人类根本纠缠在一起"赴死的那个重量——而这，恰恰是无机界在ASI时代唯一的、不可算法化的生态大数据。
参考说明：本文关于环境史的核心主张与内在方法论（"长时段"（longue durée）审视人类社会与生态系统的共同演化；"把所有生态系统的组分——无论人类或非人类——以非等级的方式"看待；"人并非独立于更广泛的环境之外，而是与其根本纠缠在一起"；《More-Than-Human Histories》主张"多于人类的历史要求我们放弃人类与非人类、社会与环境之间的概念分割，转而叙述所有历史过程中多物种与多自然的纠缠"；"我们的历史由此需要反思其伦理与政治后果，因为某些世界和生命被赋予了特权，而其他则没有"；"档案中充满了多物种交换。问题在于实践'关注的艺术'以及对多于人类世界纠缠的敏锐"；"环境史学家可以扩展'档案'的范畴——从树木年轮到花粉样本，乃至整个景观"；"数字化殖民档案中的来源偏见低估了土著实践"，需要"元分析来调整采样缺口"；"算法不透明若不与第一性原理的生态建模交叉检验，会放大当下中心主义的假设"）援引自Whitehouse等《Sustainability》论文（University of Glasgow，2022年8月18日）、Emily O'Gorman《More-Than-Human Histories》（Environmental History, 2020年8月22日）；关于AGI在环境史/历史生态学研究中的能力与局限（"古生态锚定的生物多样性基础模型"——"从现代 occurrences、遥感、土地覆盖、气候和地形中学习可迁移的物种-环境表征，再用古生态档案在百年到千年尺度上检验和适配这些表征"；"恢复轨迹、迁徙范围变化、生态基线都受扩散限制、扰动、种群惯性和历史遗产塑造"；"标准化生物多样性监测很少跨越几十年，而花粉、大化石和沉积古DNA记录可以提供千年尺度的点位证据"；中国新闻网报道"从高分辨率遥感、无人机航拍、无人机激光雷达等空间信息采集技术，到实景三维重建、地理信息系统、人工智能与大数据分析，数字技术手段已全面渗透至考古调查、发掘、阐释、保护与展示的全链条"，"推动研究从经验依赖向数据驱动、模型驱动的科学范式转型"，"借助无人机遥感与早期影像，有学者揭示了甘肃疏勒河流域古城址'依水而居'的分布模式"；科创中国报道"AI在古生物学领域有多方面的应用，目前应用较广、效果较好的是化石智能鉴定"，"在确定古生物大类和属种级别上，都取得了较好效果，准确率可达80%以上"；"基于大数据研究，发现生物大灭绝与温度变化存在定量相关"，"显生宙五次生物大灭绝的温度阈值，均发生在变化幅度5.2摄氏度之上"；东北亚人地关系研究提出"文本挖掘（挖掘手写或印刷旧文档、书籍、日记、野外笔记和统计资料）、视频挖掘、社会感知"三类方法）援引自Frontiers in Ecology and Evolution《Paleo-grounded biodiversity foundation models for long-horizon species distribution forecasting》（2026年7月15日）、中国新闻网《数字技术赋能 唤醒尘封历史》（2026年3月16日）、科创中国《AI破译5亿年地球史》（2026年7月16日）、Harvard ADS《Perspective and review: how to develop our understanding of temporal changes in the relationship between people and the landscape under societal and climate change》（2024年）；关于AGI与ASI的定义及边界（AGI是指在大多数认知任务上达到普通人类中位水平的通用系统；ASI的门槛高得多，它需要在几乎所有与人类活动相关的任务和领域中，超过数万名专家组成、经过良好协调的人类团队；从AGI走向ASI至少存在"继续放大"、"算法范式转变"、"递归自我改进"、"多智能体集体"四条可能路径；ASI不是全知全能，受制于光速、兰道尔原理、布雷默曼极限、贝肯斯坦界限、哥德尔不完备定理、停机问题等限制；ASI面临"数据壁垒"与"抽象壁垒"两大核心瓶颈）援引自谷歌DeepMind Tim Genewein等《From AGI to ASI》报告（arXiv:2606.12683，2026年6月10日）及腾讯云《DeepMind 发布60页报告：从AGI到ASI的四条路，以及六堵墙》（2026年6月23日）、Vybe Coding《Google DeepMind's 57-Page AGI-to-ASI Roadmap: Four Pathways, Six Blockers, and Why AGI Is Just the Starting Line》（2026年7月1日）。 |
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