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。该框架可在较大化学空间内快速预测候选正极的平均电压，降低试错成本。对LMFP研发，锰铁比变化会改变电压平台与能量密度，传统实验筛选周期长。BatteryMat类工具可先筛选出电压与结构稳定的锰铁比区间，再交由实验验证，有望缩短LMFP新配方开发周期。但需注意计算预测与实测电压存在偏差，需以扣式电池数据校准。
量子算法用于开放体系电池正极建模，处理多强耦合Holstein极化子。LMFP中锰的电子结构与极化子行为影响电子导电性与倍率性能，传统方法难以精确描述强耦合体系。该工作为理解LMFP的电子输运与锰溶出机理提供新工具。对正极厂，若能将极化子模型与碳包覆工艺结合，可指导包覆层厚度与导电剂选型，提升LMFP在高倍率下的容量保持率。
多保真度机器学习力场用于正极材料，结合低成本与高精度计算，可模拟正极在充放电过程中的结构演化。对LMFP，该工具可用于预测不同锰铁比下的相变与晶格畸变，指导掺杂元素选择（如镁、铝掺杂抑制锰溶出）。产业化层面，正极厂可与计算团队合作，建立“计算筛选—小试合成—扣电验证—中试放大”的流程，降低LMFP配方开发的不确定性。
扩展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，LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征。这些工作为LMFP的电压平台与电子结构提供基础数据。LiFe0.6Mn0.4PO4的合成与表征显示锰铁比0.4:0.6的可行性，对正极厂有配方参考价值。但实验室合成与量产烧结在气氛、粒度、碳包覆上差异大，需中试验证压实密度与循环寿命。
其他相关研究包括共价集成CNT@rGO提升导电性与循环稳定性、钠电与锂电可持续性对比、库仑效率与容量保持率并非通用老化描述符、文本到电池配方语言模型等。对LMFP厂，CNT@rGO类导电网络设计可迁移至LMFP的碳包覆工艺，提升电子导电性；库仑效率与容量保持率的讨论提示LMFP循环评价需多指标交叉，避免单一指标误判。整体看，学术工具正加速LMFP配方与工艺优化，但产业化落地仍依赖工程验证。