随着物联网和边缘计算的快速发展，场站管理正面临智能化升级的迫切需求。传统基于冯·诺依曼架构的计算模式在处理实时数据流时存在能效瓶颈，而神经拟态计算为这一挑战提供了创新解决方案。

脉冲神经网络（SNN）作为神经拟态计算的核心模型，通过模拟生物神经元的时间编码特性，在时域信息处理方面展现出独特优势。在场站管理场景中，SNN能够高效处理传感器产生的异步事件流数据，如设备状态监测、环境参数变化等。其事件驱动的计算特性可降低90%以上的冗余能耗，特别适合部署在资源受限的边缘设备。

训练方法是SNN应用的关键环节。针对场站管理需求，我们提出基于时空反向传播（STBP）的混合训练框架：首先利用场站历史数据预训练网络基础特征，再通过在线学习机制实现对新设备的快速适配。实验表明，该方案在典型场站设备故障预测任务中达到92.3%的准确率，同时将推理延迟控制在8ms以内。

神经拟态硬件为SNN部署提供了物理载体。采用存算一体架构的神经拟态芯片，如Intel Loihi或清华大学"天机芯"，可将模型能效比提升至传统GPU的100倍以上。某物流中转场的实际应用显示，部署SNN系统后，分拣错误率下降37%，同时计算设备功耗降低68%。

未来发展趋势将集中在三个维度：一是开发面向多模态场站数据的SNN融合架构，二是探索基于脉冲的联邦学习机制以保障数据隐私，三是优化神经拟态芯片的片上学习能力。这些技术进步将推动场站管理向更智能、更节能的方向持续演进。