机器视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到工业制造、自动驾驶、医疗诊断等场景中。然而，传统机器视觉模型在应对复杂多变的现实环境时，常因数据稀缺、标注成本高昂或场景差异等问题陷入瓶颈。迁移学习技术的引入，为这一领域提供了突破性的解决方案，其核心在于将已有知识体系跨场景复用，从而构建更具适应性和泛化能力的视觉感知系统。

机器视觉迁移学习的本质是知识传递的范式创新，通过预训练模型在通用数据集上提取的底层特征（如边缘、纹理、形状），然后快速捕捉新任务中的共性规律。传统深度学习需要大量标注数据建立鲁棒性，而机器视觉迁移学习通过复用已有知识库，可将训练数据需求降低1-2个数量级。此外，跨模态迁移的探索进一步拓展了应用领域，将文本、语音等多维度信息融入视觉特征空间，增强了复杂环境下的语义理解能力。

机器视觉迁移学习摆脱对人工标注的依赖，通过设计图像修补、时序预测等代理任务，模型可自主挖掘视觉数据中的潜在关联。更值得关注的是神经架构搜索技术的应用，通过自动生成最优网络结构，使迁移过程突破人工设计局限，实现知识传递路径的自主优化。当视觉系统能够像人类工程师般灵活运用既有经验解决新问题时，工业智能化将迈入真正的自主进化阶段。