BatteryMat提出层级机器学习与DFT框架用于锂离子正极平均电压筛选，多保真度机器学习力场用于正极材料建模，从头算随机结构搜索加速正极材料发现。背景是LMFP的电压平台与锰铁比、掺杂元素强相关，传统试错周期长。对正极环节影响：计算筛选可将锰铁比与掺杂（镁、钒、钛、铝）配方的实验室筛选周期从数月压缩至数周，正极厂研发部门可据此优先锁定2-3个候选配方进入中试，降低量产导入的试错成本。
实验端合成并表征LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极用于新型锂聚合物电池，扩展Hubbard U方法计算橄榄石型正极电子性质与嵌锂电压，DFT+U研究LiFePO4结构、电子、光学与磁性质。背景是Mn³⁺/Mn²⁺ Jahn-Teller畸变导致锰溶出与循环衰减，是LMFP量产的核心痛点。对正极环节影响：精确计算嵌锂电压与电子结构有助于设计抑制锰溶出的掺杂与包覆方案，正极厂可将计算结论转化为碳包覆厚度、掺杂位点选择的具体工艺参数。
CNT@rGO共价集成用于提升锂离子电池导电性与循环稳定性，非平衡离子传输研究混合电池材料，研究提出描述符驱动的电池正极材料设计新范式、实现3分钟快充至近80%电量。背景是快充与长循环对正极电子导电网络提出更高要求。对正极环节影响：碳纳米管与还原氧化石墨烯共价复合的导电剂方案可迁移至LMFP的碳包覆工艺，改善低电子电导问题，正极厂在碳源选择与包覆均匀性上有了新的工程路径。
观点文章讨论钠离子电池与锂离子电池的可持续性-性能关系，指出库仑效率与容量保持率并非普适的电池老化描述符。背景是钠电与LMFP在储能场景形成替代竞争。对正极环节影响：老化描述符的修正提示正极厂在与客户对接循环寿命指标时需明确测试条件与判据，避免因评价体系差异导致LMFP产品在定点测试中被误判。
Text-to-Battery Recipe提出基于语言模型的电池配方自动提取与检索协议，Quantum Algorithm研究开放系统电池正极的多强耦合Holstein极化子建模。背景是电池研发数据分散在文献与专利中。对正极环节影响：配方自动提取可帮助正极厂快速梳理LMFP专利与文献中的掺杂、包覆配方，辅助规避专利风险并加速工艺参数库建设。