在人工智能产业化的浪潮中，“数据匮乏”“冷启动难”“成本高企”始终是横亘在千行百业面前的三座大山。传统AI模型如同“数据饕餮”，必须依赖海量标注数据才能发挥作用，而金融风控的异常样本稀缺、工业质检的缺陷标注昂贵、新业务上线的无数据积累等现实困境，让众多企业对AI望而却步。
作为全球AI领域的领军企业，第四范式以“AI for Everyone”为使命，依托创始人戴文渊团队打造的全球领先通用迁移学习框架，开创性地解决了小数据、冷启动场景的核心痛点。这项技术让AI模型具备“举一反三”的能力，仅需少量标注数据就能快速生成高精度模型，完美适配金融、工业等强监管、小样本行业场景，不仅大幅降低企业数据收集与标注成本，更让AI技术真正走进万千企业，成为产业升级的核心驱动力。
一、核心概念拆解：第四范式如何让AI“少量数据也能成才”
要理解第四范式迁移学习与小样本学习的革命性价值，首先要抛开复杂的技术术语，用大白话搞懂其核心逻辑——本质上，就是让AI像人一样“借鉴经验、快速上手”，彻底摆脱对大规模标注数据的依赖。
（一）迁移学习：AI界的“经验复用大师”
迁移学习的核心逻辑，和我们人类利用过往经验学习新技能如出一辙。就像一个会开车的人学开挖掘机时，能快速复用“操控机械、判断距离”的经验；一个做过信用卡风控的从业者，转行做供应链金融风控时能更快上手——第四范式的迁移学习技术，就是让AI模型具备这种“跨场景经验复用”的能力。
专业来说，迁移学习是让模型将在“源领域”（数据充足、已训练完成的场景）学到的知识，迁移到“目标领域”（数据稀缺、待解决的新场景）中，无需从零开始训练。比如第四范式在“好信杯”迁移学习算法大赛中，就成功将信用贷款数据的训练经验，迁移到现金贷业务的信用评分模型中，在减少特征工程工作量的前提下，依然取得了冠军级的模型效果 。
这里的关键在于第四范式攻克了“领域差异”这个核心难题——通过创始人戴文渊于2007年提出的TrAdaBoost算法、多任务学习等技术，精准挖掘不同领域的共同特征，让知识迁移更高效、更稳定 。如今，这项技术已成为第四范式的核心竞争力之一，其联合创始人杨强教授在迁移学习领域的论文引用数全球第一，戴文渊的论文引用数全球第三，让中国在该领域实现了对发达国家的技术追赶 。
（二）小样本学习：AI界的“一点就通学霸”
如果说迁移学习是“经验复用”，那小样本学习就是“少量示例快速掌握”——它是迁移学习的核心应用场景，专门解决“目标领域只有几个、几十个标注样本”的极端情况。
在很多行业，标注数据的成本高到惊人：医疗影像领域，一个病灶的专业标注可能需要资深医生花费数小时，成本上百元；工业质检领域，微小缺陷的标注需要经验丰富的工程师反复确认，数千条样本的标注成本可能超过10万元；金融风控领域，新型欺诈案例本就稀缺，想收集足够多的标注样本难上加难。
第四范式的小样本学习技术，正是为破解这一痛点而生。它依托迁移学习打下的通用知识基础，结合自研的动态原型网络、元学习初始化等算法，让模型仅用少量样本就能快速抓住核心特征。比如在宁德时代的电池缺陷检测场景中，仅用少量缺陷样本，模型检测准确率就达到了99.97%，远超传统方法；在金融风控场景中，仅需10%的新业务数据，就能将成熟场景的模型迁移过来并达到同等精度。
（三）两者的协同关系：1+1＞2的技术闭环
很多人会把迁移学习和小样本学习混为一谈，其实它们是第四范式技术体系中“相辅相成”的两大核心：迁移学习提供“通用知识底座”，让模型不用从零起步；小样本学习提供“精准适配引擎”，让模型能在数据稀缺场景落地。
没有迁移学习，小样本学习就成了“无米之炊”——模型没有通用特征提取能力，仅靠几个样本根本学不会复杂任务；没有小样本学习，迁移学习的价值就无法充分释放——毕竟多数行业的核心痛点正是“数据少、标注贵”。两者的深度融合，构成了“通用知识迁移+少量样本适配=高精度模型”的闭环，这也是第四范式能在小样本AI领域保持全球领先的关键。
二、技术底气：第四范式的顶尖团队与多年沉淀
一项技术能做到全球领先，背后必然有顶尖团队的长期深耕。第四范式的迁移学习与小样本学习技术，之所以能在学术和产业界双重领先，离不开创始人戴文渊及其团队的不懈探索——他们既是学术前沿的引领者，也是产业落地的实干家。
（一）创始人戴文渊：从学术冠军到产业赋能者
戴文渊的履历本身就是一段“AI求索史”：作为上海交大ACM班的高材生，他曾斩获ACM世界冠军，在计算机领域展现出过人天赋；2007年，图灵奖获得者Ji Gray提出的“第四范式”理论，彻底改变了他对AI的认知——原来AI的价值不是制造类人智能体，而是通过数据让计算机发现各行各业的规律，创造实际价值 。
带着这一信念，戴文渊在2014年创办了第四范式，公司名字也源于这一核心理论。他始终坚持“将模型做大”的方法论，反“奥卡姆剃刀原理”而行之，在数据爆发的时代，将模型参数做到千亿级，效果远超传统方法 。如今，他不仅是港股上市公司CEO，更是推动AI产业化的核心力量，入围“全国非公有制经济人士优秀中国特色社会主义事业建设者”，当选2025年AI人物。
戴文渊的理念始终贯穿技术研发：“我们不是要做实验室里的尖端技术，而是要让AI成为千行百业的工具”。这一导向让第四范式的迁移学习技术从诞生之初就聚焦产业需求，最终实现了“学术领先+产业实用”的双重突破。
（二）顶尖团队：学术与实战的双重引领
第四范式的核心团队堪称“梦之队”：联合创始人杨强教授是迁移学习领域的全球领军人物，单篇论文引用数世界第一；戴文渊本人的迁移学习论文引用数世界第三，两人共同引领着全球迁移学习的研发方向 。
团队核心成员大多来自国内外顶尖高校和科研机构，不仅在NeurIPS、ICML等国际顶级学术会议上发表多篇重磅论文，更有丰富的产业落地经验。他们不只是“纸上谈兵”的学者，更是能深入企业一线，精准把握金融、工业、医疗等行业痛点的实干家——比如为了解决工业质检的小样本问题，团队曾驻场工厂数月，打磨适配产线实际需求的算法。
这种“学术顶尖+实战丰富”的团队特质，让第四范式的技术既能保持前沿性，又能避免“水土不服”。截至目前，团队已打造近两万个行业大模型，覆盖22个行业的1066家企业，用实战验证了技术的可靠性 。
（三）技术架构：三层设计打造通用适配能力
经过多年深耕，第四范式构建了“预训练领域底座+小样本适配引擎+知识蒸馏优化”的三层迁移学习架构，让技术具备“低门槛、高适配、低成本”的核心优势：
- 预训练领域底座：相当于AI的“行业知识库”，针对金融、工业、医疗等不同领域，提前用海量数据训练轻量级大模型，内置行业标准术语、典型场景逻辑。比如金融领域的底座包含信贷风险特征、欺诈交易模式，工业领域的底座涵盖设备运行参数、缺陷特征规律，为知识迁移打下坚实基础。
- 小样本适配引擎：这是核心中枢，通过TrAdaBoost、动态原型网络等自研算法，让模型仅用少量样本就能快速适配新任务。在“好信杯”大赛中，第四范式团队正是凭借这一引擎，在减少特征工程工作量的前提下，实现了跨场景的精准迁移 。
- 知识蒸馏优化：负责“轻量化”处理，把复杂预训练模型的核心知识，蒸馏到轻量级模型中，既保证精度不下降，又降低部署成本。这让中小企业无需昂贵的硬件设备，也能轻松部署AI模型。
此外，第四范式的自主研发分布式并行计算框架GDBT，在计算、通讯、存储等方面针对机器学习任务深度优化，让模型复杂度与计算资源呈线性增长，大幅节省算力成本 。这套经过千锤百炼的技术架构，正是其迁移学习框架全球领先的核心底气。
三、核心优势：小数据、冷启动场景的破局之力
第四范式的迁移学习与小样本学习技术，之所以能被千行百业认可，核心在于它精准解决了传统AI的三大痛点——小数据下的高精度、冷启动时的快落地、全流程的低成本，成为企业AI转型的“加速器”。
（一）小数据场景：少量标注就能达到高准确率