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9997，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。
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”。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a班的高材生，他曾斩获a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、il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。
（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
传统ai模型的性能高度依赖大规模标注数据，一旦数据不足，准确率就会大幅下滑。式的技术通过“知识迁移+小样本适配”，彻底打破了这一桎梏。
其核心逻辑是：预训练底座已经学会了行业通用特征，面对小数据任务时，只需用少量标注样本“校准”，就能快速掌握目标任务的核心规律。比如在金融风控场景中，将信用卡欺诈检测模型迁移到供应链金融领域，仅需10的新数据就能达到同等精度；在医疗影像辅助诊断中，某三甲医院仅提供15个肺结节标注样本，模型auc值就达到092，远超传统方法的078。
更重要的是，第四范式针对不同领域设计了专属数据增强策略：医疗影像的“病灶区域掩码增强”、文本数据的“行业术语替换增强”、工业数据的“缺陷特征拓展增强”，能把少量样本的有效信息最大化。这意味着企业不用再投入巨资收集、标注海量数据，仅用现有少量样本，就能训练出满足业务需求的高精度模型。
（二）冷启动场景：7天落地，抢占市场先机
在商业竞争中，“速度”往往决定成败。很多企业的新业务、新产品上线时，都会面临ai应用“冷启动”困境——没有历史数据积累，无法快速搭建有效模型，导致业务推进缓慢。
第四范式的迁移学习框架，正是冷启动场景的“破局者”。它不需要等待海量数据积累，只要有少量初始标注样本，就能快速完成模型训练和部署。比如某金融机构推出新信贷产品，仅用30条标注样本，7天内就完成了风控模型搭建，准确率达95以上，确保新业务按时上线；某重型机械制造商新产线落地时，借助小样本迁移学习，快速搭建设备预测性维护模型，将故障率降低40。
这种快速落地能力，源于两大支撑：一是预训练底座提供了现成的行业知识，大幅缩短训练周期；二是配套的低代码工具，让非技术背景的业务人员也能通过可视化操作选择底座、适配算法，自动生成模型，将ai开发周期从数月缩短至小时级。这让企业在新业务布局上实现“ai先行”，牢牢抢占市场先机。
（三）成本优势：多维度降低企业ai转型门槛
对企业来说，ai应用的最大门槛之一就是成本——数据收集、标注、研发的高额投入，让很多中小企业望而却步。而第四范式的技术从多个维度帮企业“省钱省力”：
- 数据成本大降：传统模型需要数千、数万条标注数据，第四范式仅需几十条甚至几条样本就能达到同等精度，数据收集成本降低80以上。比如某工业企业做产品质检，传统方案需1000条缺陷样本，标注成本超10万元；而用第四范式的技术，仅需50条样本，标注成本不足1万元，降低90。
- 研发成本降低：传统ai需要专业算法团队从零开发，耗时久、人力成本高；而第四范式提供现成的框架和行业底座，企业无需专业算法人才，普通技术人员简单适配就能搭建模型，研发周期从3个月缩短至1周左右，研发成本降低70以上。
- 部署成本优化：通过知识蒸馏和gdbt框架的优化，模型轻量化程度高，无需昂贵的gpu服务器，普通硬件就能部署。比如某零售企业在门店部署需求预测模型，仅用普通服务器就实现了全门店覆盖，硬件投入节省60。
这种“低成本、高回报”的优势，让中小企业也能享受到ai技术红利，真正推动了ai的普惠化。
第四范式的迁移学习与小样本学习技术，并非“泛泛而谈”的通用技术，而是精准聚焦金融风控、工业质检等强监管、小样本场景，用实际效果证明了技术的落地价值。截至目前，该技术已在22个行业成功落地，成为各领域ai转型的“标配工具”。
（一）金融风控：强监管下的精准防御
金融行业是典型的“强监管、小样本、低容错”场景——监管要求严格，异常交易、欺诈案例占比极低，模型错误可能导致巨大经济损失。传统风控模型要么依赖规则引擎，面对新型欺诈手段容易失效；要么需要大量历史数据，新业务冷启动困难。
第四范式的迁移学习技术完美适配金融风控需求：一方面，通过跨场景知识迁移，将成熟业务（如信用卡风控）的模型经验，快速迁移到新业务（如现金贷、供应链金融）中，仅需少量新样本就能达到高准确率。在某银行的转账反欺诈场景中，模型实现了“事前侦测+事中拦截+事后分析”的全流程防控，精准打击新型欺诈行为，为用户资产保驾护航 。
另一方面，技术满足强监管要求：通过联邦学习、差分隐私等技术保护用户数据安全，模型可解释性强，能清晰追溯决策依据，符合金融行业合规要求。比如与中国工商银行合作开发的多模态智慧金融平台，私有化部署的“式说”仅提升客服效率30以上，更通过监管合规校验，成为银行业ai应用的标杆案例。
（二）工业质检：小样本下的极致精准
工业质检是小样本学习的核心应用场景之一——产品缺陷样本稀少、标注成本高，且不同产品的缺陷特征差异大，传统ai模型难以适配。第四范式的技术针对工业场景深度优化，成为众多制造企业的“质检利器”。
在宁德时代的电池生产车间，第四范式的小样本迁移学习模型，仅用少量缺陷样本就实现了电池盖板划痕、极耳变形等微小缺陷的精准检测，准确率高达9997，远超人工抽检的90准确率，同时将质检效率提升5倍，大幅降低漏检、误检率。
在重型发动机厂，技术团队将成熟产线的质检经验迁移到新产线，仅用30条缺陷样本就搭建完成模型，让新产线快速实现ai质检，交付周期缩短25。此外，在钢铁、化工等行业，该技术还被用于工艺参数优化，帮助企业降低能耗15，实现“提质增效+降本减碳”的双重目标。
（三）其他行业：多点开花的普惠价值
除了金融和工业，第四范式的迁移学习与小样本学习技术还在医疗、零售、能源等多个行业落地，创造了显着价值：
- 医疗领域：针对罕见病诊断的小样本问题，将常见病的影像诊断经验迁移到罕见病场景，仅用少量病例样本就搭建辅助诊断模型，帮助医生提高诊断准确率；在慢病管理中，通过小样本学习快速适配不同患者群体的风险预测需求，为个性化治疗提供支持。
- 零售领域：与永辉超市成立合资公司范式零售云，通过小样本迁移学习快速搭建门店需求预测模型，帮助超市降低库存周转天数20；在新品推广场景，仅用少量初期销售数据，就能精准预测市场需求，优化铺货策略。
- 能源领域：针对电力设备故障样本稀少的问题，将同类设备的运维经验迁移到新电站，搭建预测性维护模型，提前预警设备故障，降低停机损失；在新能源发电场景，通过小样本学习快速适配不同区域的光照、风力数据，优化发电效率。
从强监管的金融行业到高精度的工业领域，从关乎生命健康的医疗行业到贴近日常生活的零售领域，第四范式的迁移学习与小样本学习技术，正以“小数据撬动大价值”的方式，推动ai在千行百业的深度渗透。
五、未来展望：从产业赋能到全民普惠
作为迁移学习领域的全球领军者，第四范式并未止步于现有成就。随着生成式ai的发展，公司提出了“ai agent+世界模型”的agi实现路径——迁移学习与小样本学习构建的垂直领域模型，将成为“世界模型”的核心组成部分，通过ai agent连接，为用户提供更智能、更个性化的服务 。
在产业端，第四范式将持续深化各行业的预训练底座建设，让小样本适配更精准、更高效，同时通过“平台+生态”模式，开放“范生态”行业伙伴共建解决方案，推动ai在更多细分场景落地。在消费端，公司已推出消费电子业务板块phancy，将迁移学习优化后的ai agent模块嵌入智能眼镜、耳机等设备，让普通用户也能享受到“无需海量数据、即时响应”的智能服务 。
从2014年成立至今，第四范式用近二十年的技术深耕，证明了迁移学习与小样本学习的巨大价值——它不仅是解决小数据、冷启动问题的技术工具，更是推动ai普惠化的核心引擎。未来，随着技术的持续迭代，第四范式将继续以“帮助企业实现第四范式”为使命，让ai技术走进更多企业、惠及更多人，真正迎来“ai for everyone”的新时代。