在工业物联网快速发展的背景下，智慧场站管理系统正面临数据处理效率与模型性能的双重挑战。自主知识蒸馏作为一种创新的模型压缩技术，为解决这一难题提供了新的技术路径。

知识蒸馏的核心思想是通过"教师-学生"模型框架，将复杂模型的知识迁移至轻量级模型中。在智慧场站场景下，这一技术展现出独特优势：首先，通过特征映射对齐，系统可以保留关键设备监测特征的判别能力；其次，采用注意力转移机制，确保学生模型能够精准捕捉设备异常信号的时空关联性。

典型的实现路径包含三个关键阶段：第一阶段构建高性能教师模型，通常采用深度残差网络或Transformer架构，在历史运维数据上完成预训练；第二阶段设计蒸馏损失函数，除常规的KL散度外，针对场站数据特性引入工况感知权重；第三阶段实施渐进式蒸馏，通过温度调度策略平衡不同工况下的知识迁移强度。

在实际部署中，该技术面临的主要挑战包括：1）多源异构数据的表征对齐问题；2）实时性要求下的蒸馏效率优化。针对这些挑战，最新研究提出了动态通道剪枝与量化感知蒸馏相结合的解决方案，在某个大型油气场站的实测数据显示，模型体积压缩达78%的同时，故障预测准确率仅下降2.3%。

展望未来，随着边缘计算设备的算力提升，自主知识蒸馏将在三个方面持续进化：首先是与联邦学习结合的分布式蒸馏架构，其次是面向多模态数据的跨模态蒸馏方法，最后是基于元学习的自适应蒸馏策略。这些技术进步将推动智慧场站管理系统向更高效、更智能的方向发展。

该技术路径不仅适用于能源场站，在智能制造、智慧交通等领域同样具有推广价值。企业实施时需重点关注三个维度：领域知识的嵌入方式、硬件平台的兼容性设计以及在线蒸馏的稳定性保障。通过系统化的技术落地，自主知识蒸馏有望成为工业AI模型部署的标准范式之一。