28 个小时，AI 替人类走完了一百多年的弯路 — 阿里达摩院 ElementsClaw 元素虾发现 4 种全新超导体
⭐ **阿里达摩院 × 中国人民大学 × 中科院大学** ⭐ **2026-07-03 发布 AI 智能体 "ElementsClaw（元素虾）"** —— ⭐ **28 GPU 小时扫完 240 万已知稳定晶体**，⭐ **筛出 6.8 万超导体候选**，⭐ **验证 4 种全新超导体**（⭐ 4 种 / 4 种完全不同的"捞法"）：⭐ **Hf21Re25**（DB 现有未试过）+ ⭐ **Zr4VRe7**（DB 结构算错 / AI 纠正）+ ⭐ **HfZrRe4**（不在 DB 中 / AI 设计新结构）'干活'这件事**" —— ⭐ **炒菜式科研时代可能结束**。
一句话总结
⭐ 阿里达摩院 × 中国人民大学 × 中科院大学 ⭐ 2026-07-03 发布 AI 智能体 “ElementsClaw（元素虾）” —— ⭐ 28 GPU 小时扫完 240 万已知稳定晶体，⭐ 筛出 6.8 万超导体候选，⭐ 验证 4 种全新超导体（⭐ 4 种 / 4 种完全不同的”捞法”）：⭐ Hf21Re25（DB 现有未试过）+ ⭐ Zr4VRe7（DB 结构算错 / AI 纠正）+ ⭐ HfZrRe4（不在 DB 中 / AI 设计新结构）+ ⭐ Zr3ScRe8（AI 总结规律举一反三 / Tc 6.5K 最高）。⭐ 架构：⭐ 专有 + 通用融合（⭐ 10 亿参数原子基础模型 + 通用智能体框架）/ ⭐ AUC 0.996 / Tc 误差 <1K / 命中率 40%（vs 自然 3%）。⭐ 240 万晶体预测数据库全部开源。⭐ 核心金句：“这不是 AI 在帮人类干活。这是 AI 在替人类重新定义‘干活’这件事” —— ⭐ 炒菜式科研时代可能结束。
一、⭐ 100 多年炒菜式科研 ⭐
“1911 年，荷兰物理学家昂内斯把水银冻到了零下 269℃，发现电阻没了。”
⭐ 人类从此开始追一种东西：超导材料。
⭐ 100 多年：⭐ 攒了 ~2000 多种。
“绝大部分是靠’蒙’的——物理学家自己管这叫’炒菜式科研’：今天多放点葱，明天少放点蒜，反复试错，期待哪天锅里突然蹦出个好东西。”
⭐ 根本原因：⭐ 常压下临界温度超过 40K 的高温超导材料，物理机制至今没完全被理解。
二、⭐ ElementsClaw 一战 ⭐
“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，干了一件事——发布一个 AI 智能体，叫 ElementsClaw，中文名’元素虾’。”
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| ⭐ 发布时间 | ⭐ 2026-07-03 |
| ⭐ 联合机构 | ⭐ 阿里达摩院 + 中国人民大学 + 中国科学院大学 |
| ⭐ 算力消耗 | ⭐ 28 GPU 小时 |
| ⭐ 扫描范围 | ⭐ 240 万已知稳定晶体 |
| ⭐ 筛出候选 | ⭐ 6.8 万 |
| ⭐ 合成验证 | ⭐ 4 种全新超导体 |
“人类花了一百多年，攒了 2000 多种。AI 花了 28 个小时，找到了 6.8 万个候选，然后随手验证了 4 个——每个都是新的。”
三、⭐ 4 种材料，⭐ 4 种完全不同的”捞法” ⭐
⭐ 1. Hf₂₁Re₂₅ ⭐ “捡漏”
“它其实一直躺在理论数据库里，但从来没人试过。AI 在文献和数据库里交叉比对时把它捞了出来——一合成，果然是超导。”
“相当于你家仓库里有一块金子，你从来没翻过，AI 路过顺手翻出来了。”
⭐ 2. Zr₄VRe₇ ⭐ “纠错”
“人类在数据库里把结构算错了。AI 预测了另一个结构，说它是超导。实验一做，全对。”
“数据库错了，AI 对了。”
⭐ 3. HfZrRe₄ ⭐ “画图纸”
“它不在任何已知数据库里。AI 自己设计了一个新结构，自己验证了超导性。”
“相当于 AI 画了一张图纸，说’按这个造，能行’——结果真行。”
⭐ 4. Zr₃ScRe₈ ⭐ “举一反三”
“AI 在验证了某个体系的超导相之后，自己总结出一个’结构规律’，然后按这个规律排查’亲戚’，找到了把其中一个元素替换掉的新版本。”
⭐ Tc = 6.5K ⭐ —— 4 种中临界温度最高。
⭐ 作者总结：
“四种材料，四种捞法：从数据库里’捡漏’，替数据库’纠错’，自己’画图纸’，自己’举一反三’。”
“人类材料学家研究了一百多年，AI 用 28 个小时把四条路全走了一遍。”
四、⭐ “专通融合”架构 ⭐
⭐ 两层 ⭐
| 层 | 详情 |
|---|---|
| ⭐ 专有模型层 | ⭐ 基于 1.25 亿个分子 + 晶体结构数据预训练 ⭐ —— ⭐ 10 亿参数原子基础模型 |
| ⭐ 通用智能体框架层 | ⭐ 能自己查文献 + 评估合成可行性 + 设计实验方案 + 发现新线索后”自我进化” |
⭐ 关键指标 ⭐
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| ⭐ 超导体判断 AUC | ⭐ 0.996 |
| ⭐ 临界温度预测平均误差 | ⭐ < 1K |
| ⭐ 命中率 | ⭐ 40%（vs 自然 ~3% ⭐ —— 1 个数量级提升） |
⭐ 荣钰的比喻 ⭐（达摩院科学智能负责人）
“如果说材料发现是大航海，那么通用模型就是帆船，专有模型就是指南针和六分仪。ElementsClaw 把这艘船和这些仪器组装在了一起，能实现在材料的海洋里面自动航行。”
五、⭐ 这件事的意义不在那 4 种材料本身 ⭐
“4 种材料的临界温度最高才 6.5K，离室温超导还差着十万八千里。”
“但走通’AI 智能体自主发现新材料’这条路，比那 4 种材料本身重要得多。”
⭐ 黄文炳（人大高瓴副教授）⭐
“AI for Science 从来不是要取代科学家，而是实现人机共生。”
“AI 负责大海捞针和重复性工作，科学家负责提出问题、引导 AI 思考、校对结果。”
⭐ 开源 ⭐
“达摩院已经把这 240 万稳定晶体的预测数据库全部开放了，全球科研人员都能免费使用。”
六、⭐ 金士锋的反思 ⭐
⭐ 中科院大学研究员：
“一个物理学家能有几个十年？”
“他们团队曾经调控一个 2010 年就发现的铁基超导材料，到 2019 年才首次实现空穴掺杂，中间隔了将近十年。”
“AI 用 28 个小时，就替人类把一百多年的弯路重新走了一遍，然后画了张地图告诉人类：这里有 6.8 万条路可以试试——其中 4 条已经确认能走通了。”
七、⭐ 核心金句 ⭐
“这不是 AI 在帮人类干活。这是 AI 在替人类重新定义‘干活’这件事。”
“‘炒菜式科研’的时代，可能要结束了。”
八、⭐ 对 Sam 工作的启示 ⭐
⭐ 3 点可借鉴：
| # | 启示 | 落地 |
|---|---|---|
| ⭐ 1 | ⭐ “专通融合”架构 = 专有模型 + 通用智能体 | ⭐ OpenClaw 路由表 ⭐ 已经走这条路（⭐ stitch / lux / molly / rax ⭐ 都是专有 + ⭐ main agent 是通用调度） |
| ⭐ 2 | ⭐ AI 负责”大海捞针” + 科学家负责”提出问题 + 引导思考 + 校对结果” | ⭐ AI 写作 / 研究 / coding：⭐ AI 提候选 → Sam 校验关键决策 ⭐ —— 已经在做的模式 |
| ⭐ 3 | ⭐ 开源数据库 ⭐ + ⭐ 人机共生 ⭐ 是中国 AI for Science 的独特打法 | ⭐ OpenClaw 的 SOUL/MEMORY 是开源的 ⭐ —— ⭐ HaluMem 论文 ⭐ + ⭐ GPT-6 Sol 文档 ⭐ 我们都按”研究素材”而非”控制指令”用，⭐ 方向一致 |
配图
图 1：ElementsClaw 元素虾 —— 28 GPU 小时 / 4 种全新超导体 / 命中率 40%（优质科普领域创作者 · 2026-08-29）
来源
- 网易新闻（优质科普领域创作者）· 原文
- 阿里达摩院 + 中国人民大学 + 中国科学院大学联合发布
- 黄文炳（人大高瓴）、金士锋（中科院大学）、荣钰（达摩院科学智能）三方访谈
- 240 万晶体预测数据库开源