2026年7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学正式发布全球首个专门用于超导材料发现的AI智能体Elements Claw。该智能体基于1.25亿分子与晶体结构数据训练，搭载10亿参数原子基础模型，超导潜力判断AUC达0.996，临界温度预测误差低于1K，有望重构传统依赖试错的长周期超导研发模式。
超导材料是支撑量子计算、可控核聚变、特高压输电等前沿领域落地的核心基础材料，但其研发效率长期处于较低水平。过去数十年，全球科研团队依赖反复试错的传统模式筛选超导材料，国际主流的SuperCon数据库积累近60年也仅收录了约2000种已验证的超导材料，单个新材料的研发周期动辄长达数年甚至十余年。
近年来AI技术逐步渗透到科学研究领域，但此前多数AI工具仅承担数据处理、结果辅助分析等边缘角色，无法独立完成从材料结构预测到性能验证的全流程研发闭环。随着新能源、量子科技等产业对新型功能材料的需求爆发，整个行业都在期待更高效的自动化研发工具出现，缩短材料从实验室到产业化的落地周期。
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