BatteryMat框架通过机器学习与DFT结合筛选锂离子正极材料的平均电压，为LMFP的锰铁比优化提供高通量筛选工具。LMFP的电压平台与锰铁比密切相关，锰含量越高电压平台越高但循环衰减越快。BatteryMat框架可以快速筛选不同锰铁比与掺杂元素的组合，预测其平均电压与结构稳定性，将实验试错成本降低。对LMFP企业而言，计算模拟的引入有望缩短新配方的开发周期。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征为LMFP的锰铁比与合成工艺提供实验参考。该研究采用溶胶-凝胶法合成LiFe0.6Mn0.4PO4，表征其结构、形貌与电化学性能。锰铁比6：4的LMFP在能量密度与循环稳定性之间取得平衡，是当前行业的主流配方之一。研究结果为LMFP的合成温度、烧结时间与碳包覆工艺提供参考，有助于优化量产工艺参数。
多功能油胺耦合晶格与界面修复实现废旧LiFePO4正极直接再生，对LMFP的回收利用有借鉴意义。该技术通过油胺的耦合作用修复废旧正极的晶格缺陷与界面损伤，恢复其电化学性能。LMFP的回收面临锰铁分离的难题，直接再生技术若能应用于LMFP，将降低回收成本并减少锰资源浪费。当前LMFP的回收体系尚未建立，随着首批LMFP电池进入退役期，回收技术的储备需要提前布局。
DFT+U研究LiFePO4电子结构与嵌锂电压，为磷酸盐正极的计算模拟提供方法参考。LMFP的电子结构计算需要处理锰的强关联电子体系，DFT+U方法的应用有助于理解锰溶出的微观机制。对LMFP企业而言，计算模拟可以加速掺杂元素与包覆材料的筛选，降低实验试错成本。当前LMFP的工艺开发仍以实验为主，计算模拟的引入有望缩短开发周期。
Text-to-Battery Recipe基于语言模型的电池配方自动提取与检索，有望加速LMFP的工艺开发。该研究利用自然语言处理技术从专利与文献中自动提取电池配方与工艺参数，构建可检索的数据库。对LMFP企业而言，该工具可以快速获取竞争对手的专利配方与工艺路线，辅助研发决策。但需注意专利侵权风险，配方提取的应用需在法律框架内进行。