跨领域知识迁移是指将某个领域已习得的知识或技能，通过特定方法转移应用到另一个相关或看似不相关的领域中。这种迁移本质上是对已有知识的泛化与重构，使得在新领域解决问题时无需从零开始学习。在人工智能领域，这种能力尤为重要，它能够显著降低模型训练成本，提升小样本场景下的适应能力。知识迁移通常通过特征共享、模型微调或元学习等方式实现，其核心挑战在于如何识别不同领域间的潜在关联性，并建立有效的知识映射机制。
在具身智能产品开发中，跨领域知识迁移技术可大幅缩短新功能的开发周期。例如，一个已掌握厨房场景物体抓取的机器人，通过迁移学习可以快速适应工业分拣场景。当前前沿研究正探索如何建立更通用的知识表征框架，使智能体能够像人类一样，将驾驶经验迁移到无人机操控这类看似迥异却存在深层共性的任务中。要实现这一目标，需要突破领域间语义鸿沟、开发更鲁棒的迁移算法，这对降低AI产品落地成本具有重要实践意义。