迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域的重要范式，指将已训练模型在源任务中获得的知识迁移到目标任务中的技术方法。其核心思想是通过共享底层特征表示或模型参数，使模型能够在新任务上以更少的数据和计算资源获得良好性能。这种技术特别适用于目标领域数据稀缺但源领域数据充足的场景，本质上实现了知识的跨任务复用。
在自动驾驶开发中，迁移学习展现出独特价值。例如将城市道路训练的感知模型迁移至高速公路场景，或将在仿真环境中学习的决策模型迁移至真实车辆。这不仅显著降低了数据采集和标注成本，还能加速模型在新环境中的适应能力。特斯拉的「影子模式」数据闭环便是典型案例，通过持续将实际驾驶经验迁移至模型迭代，实现了自动驾驶能力的渐进式提升。