LMFP基础研究持续深入。LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征研究发表，面向新型锂聚合物电池应用。该研究为锰铁比优化提供实验依据，但聚合物电池体系与主流液态电解液体系差异较大，产业化参考价值需谨慎评估。企业端更关注锰溶出抑制与碳包覆工艺的工程化验证。
第一性原理计算支撑正极设计。DFT+U方法系统研究LiFePO4的结构、电子、光学与磁性；扩展方法精确计算橄榄石型正极的电子性质与嵌锂电压。计算方法可预测不同锰铁比与掺杂元素的电压平台与结构稳定性，缩短实验试错周期。但计算精度依赖U值选取与交换关联泛函，与实测电压的偏差仍需实验校准。
机器学习加速材料筛选。BatteryMat框架结合分层机器学习与DFT进行平均电压筛选；多保真度机器学习力场用于正极材料模拟；Text-to-Battery Recipe基于语言模型自动提取配方。AI方法可高效筛选掺杂元素与合成条件组合，但训练数据多来自公开数据库，LMFP专有工艺数据的稀缺限制模型泛化能力，头部企业正自建材料数据库。
电池老化评价方法面临更新。研究指出库仑效率与容量保持率并非通用的电池老化描述符，这对LMFP循环寿命评价体系提出挑战。若单一指标不能全面反映老化路径，正极厂需引入dQ/dV、阻抗谱与锰溶出定量分析等多维表征，建立与实车工况关联的寿命预测模型。
非平衡离子传输与可持续性研究。非平衡离子传输研究关注混合电池材料中的离子迁移动力学；钠离子电池与锂离子电池的可持续性-性能关系评论发表。LMFP的离子传输特性受锰铁比与颗粒形貌影响，非平衡传输研究有助于理解高倍率下的容量衰减机制，为快充场景下的材料设计提供理论参考。