BatteryMat框架提出分层机器学习与DFT结合的平均电压筛选方法，可对锂离子正极材料进行高通量电压预测。对LMFP研发的直接价值在于：锰铁比（6:4/7:3/8:2）与掺杂元素（Mg、Al、V、Cr）组合的电压平台预测可在数天内完成，替代传统逐批合成-扣电测试的数月周期，加速配方筛选。该方法对固溶体LMFP的电压斜率预测精度依赖训练集质量，需补充锰基正极实验数据。
多保真度机器学习力场（Multi-Fidelity MLFF）用于正极材料模拟，可在低精度DFT与高精度实验数据间建立映射，降低计算成本。对LMFP的意义在于：锂离子在LiMnxFe1-xPO4中的扩散路径与能垒计算可加速，指导纳米化与碳包覆的工艺参数选择（如一次粒径D50与碳层厚度）。该方法的工程化落地需与正极厂的扣电/软包数据闭环验证。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征研究（用于新型锂聚合物电池）给出Mn:Fe=6:4配比的结构与电化学数据，是LMFP主流配比的实验基准。DFT+U研究LiFePO4的结构、电子、光学与磁性质，其方法可迁移至LMFP的电子结构计算，解释锰引入后带隙变化与极化子跃迁机制，为锰溶出机理提供理论支撑。
CNT@rGO共价集成用于提升锂离子电池导电性与循环稳定性，对LMFP的碳包覆工艺有直接借鉴：单一碳源包覆均匀性有限，碳纳米管与还原氧化石墨烯的共价复合可构建三维导电网络，降低极片电阻（DCR）。工程化需解决CNT分散与成本问题，LMFP厂可先在小粒径高倍率产品上试点。
库伦效率与容量保持率并非通用老化描述符的研究提示：LMFP的寿命评价不能仅看容量保持率，需结合库伦效率、DCIR增长与锰溶出量综合判断。对正极厂送样数据的启示是：客户审核将更关注多维度老化指标，LMFP需提供45℃/60℃高温存储、1C/4C循环、以及Mn溶出（ICP-MS）的完整数据集，单一容量保持率数据说服力下降。