LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极合成与表征用于新型锂聚合物电池，研究给出Fe/Mn比0.6/0.4的合成路线与电化学性能。背景是LMFP的Fe/Mn比直接影响电压平台与能量密度，Mn比例过高会加剧锰溶出与循环衰减。对正极材料环节的影响：0.6/0.4配比数据可为LMFP厂商提供配方参考，若该比例在聚合物电池中循环稳定，说明锰溶出可通过电解液与包覆协同抑制；工程端可据此优化前驱体共沉淀与烧结温度，缩短配方开发周期。
DFT+U研究LiFePO4结构、电子、光学与磁性，另有扩展方法计算橄榄石型正极电子性质与嵌锂电压。背景是LMFP电压平台与电子结构密切相关，DFT计算可预测掺杂对带隙与嵌锂电压的影响。对正极材料环节的影响：计算可筛选Mn位掺杂元素（如Mg、V、Ni），减少实验试错；嵌锂电压预测有助于设计更高电压平台的LMFP配方，但计算到工程转化需结合合成可行性，短期仍以实验验证为主。
BatteryMat提出分层机器学习与DFT框架用于锂离子正极平均电压筛选，Toward Multi-Fidelity Machine Learning Force Field用于正极材料，Text-to-Battery Recipe基于语言模型自动提取电池配方。背景是正极材料数据分散、配方迭代依赖经验。对正极材料环节的影响：机器学习可加速LMFP掺杂与包覆配方筛选，多保真力场降低DFT计算成本；Text-to-Battery Recipe可从文献自动提取配方，帮助厂商快速构建工艺数据库，但数据质量与实验验证仍是瓶颈，短期用于辅助而非替代实验。
Covalently Integrated CNT@rGO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。背景是LMFP导电性差，需碳包覆与导电剂协同改善。对正极材料环节的影响：CNT@rGO共价复合导电剂可降低LMFP极片电阻、提升倍率与循环，若成本可控，可替代部分传统炭黑与CNT复配方案；非平衡离子传输研究有助于理解LMFP在高倍率下的锂离子扩散瓶颈，指导一次粒径与包覆层设计。
Opinion on sustainability-performance relationship对比钠离子与锂离子电池可持续性，Coulombic efficiency and capacity retention are not universal descriptors of cell aging，Accelerating Cathode Material Discovery through Ab Initio Random Structure Searching。背景是正极材料评价体系从单一容量向可持续性与老化描述符扩展。对正极材料环节的影响：LMFP的可持续性优势（无钴镍、锰资源丰富）在欧盟电池法规下可转化为碳足迹与供应链加分；库仑效率与容量保持率非普适老化描述符的结论提示LMFP厂商需建立多维老化评价，避免以单一指标误导客户验证。