7月3日，达摩据观察者网报道，院A已获验证阿里达摩院联合中国人民大学、自主中国科学院大学等机构，现种正式发布了行业内首个超导材料发现AI智能体——ElementsClaw。全新该智能体成功预测出6.8万个潜在的超导材料超导材料，其中4种全新材料不仅已完成合成，实验更经实验证实具备超导特性。达摩

超导体作为前沿新材料的院A已获验证代表，在温度降至临界点以下时，自主电阻会瞬间归零，现种并完全排斥外部磁场。全新这一特性使其在电力传输、超导材料磁悬浮交通等领域拥有巨大的实验应用潜力。

然而，达摩长期以来，由于超导机理尚未完全明晰，研究人员在探索“哪些元素组合能产生超导材料”时，主要依赖传统的“爱迪生式试错法”，过程耗时且低效。截至目前，国际主流超导数据库SuperCon历经数十年积累，仅收录了约2000种材料，发现效率遭遇瓶颈。

针对这一痛点，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等机构共同研发了ElementsClaw智能体。该系统旨在模拟人类材料学家的思维模式，通过自动查阅文献、评估合成可行性以及设计实验方案，大幅提升材料发现的效率与成功率。

“专通融合”架构驱动技术突破

ElementsClaw采用了创新的“专通融合”架构，由专有模型与通用智能体框架两部分组成：

1. 专有模型层面：团队基于包含1.25亿个分子和晶体结构的庞大数据库，预训练出拥有10亿（1B）参数的原子基础模型Elements。该模型判断材料是否具有超导性的AUC（曲线下面积）高达0.996，预测材料超导临界温度的平均误差控制在1K以内。
2. 通用智能体框架层面：ElementsClaw实现了从工具制造、流程编排到文献复核的全套自动化材料筛选流程。更重要的是，它具备“自我进化”能力，能够从新挖掘的文献线索中不断优化自身策略。

高效筛选与实验验证成果

在算力效率上，AI仅消耗28个GPU小时，便完成了对240万种晶体结构的筛选，最终锁定6.8万个超导候选材料。研究团队随后通过实验合成并验证了其中4种具有代表性的材料：

• Hf21Re25：从现有数据库中挖掘出的“漏网之鱼”；
• Zr4VRe7：纠正了数据库中的构型错误后“正名”的材料；
• HfZrRe4：由AI从头设计生成的全新结构；
• Zr3ScRe8：基于类似结构举一反三推导出的材料。

这4种材料的临界温度最高可达6.5K。

行业影响与未来展望

达摩院科学智能负责人荣钰指出，这是AI智能体发现并获实验验证的第一批超导材料，初步证实了AI智能体框架在材料科学领域的巨大潜力。目前，达摩院已开放ElementsClaw预测的所有240万稳定晶体数据库，供全球科研人员免费使用，以加速后续探索。

中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳表示，该AI智能体的技术路径具有广泛的适用性，未来有望拓展至固态电池电解质、多相催化剂以及热电材料等其他新材料的发现领域。