微观机理仍存在争议（如铜基、铁基超导体）。
-材料探索依赖大量试错实验，常温超导可能需要全新的材料体系或理论范式。
3不确定性因素
-偶然性：科学史上许多突破是意外发现（如铜氧化物超导体的偶然合成）。
-技术瓶颈：常压下稳定材料的合成、结构设计及规模化制备仍是难题。
二、ai在常温超导体研究中的作用
ai已开始深度介入材料科学领域，在超导研究中可能通过以下方式加速突破：
1材料发现与设计
-高通量筛选
ai可通过机器学习模型（如随机森林、神经网络）分析已知超导材料数据库（如supern、aterials project），预测潜在候选材料的超导临界温度（tc）。
-生成模型
生成对抗网络（gan）或变分自编码器（vae）可设计新型晶体结构，探索传统化学未覆盖的化合物组合。
2理论模拟与机理研究
-量子计算辅助
ai可优化量子力学模拟（如密度泛函理论dft），加速电子结构计算，辅助理解超导配对机制。
-复杂模式识别
从实验数据（如st图像、中子散射谱）中提取超导相变的微观特征，揭示潜在规律。
3实验优化与自动化
-智能实验设计
ai可规划合成路径（如化学气相沉积、高压合成），减少试错成本。例如，谷歌deepd的“机器人科学家”已能自主设计实验流程。
-实时反馈控制
在材料合成过程中，ai结合传感器数据动态调整参数（温度、压力、掺杂比例），提高成功概率。
4数据整合与共享
-跨领域知识融合
ai可整合物理学、化学、材料学的分散数据，构建超导研究的全局知识图谱，推动跨学科协作。
三、当前进展与案例
1ai驱动的超导预测
- 2020年，韩国团队利用ai预测了多种潜在超导材料，部分已被实验验证。