本研究通过提出半监督噪声自适应（SSNA）框架，证明了AI迁移学习无需依赖真实源数据，仅通过合成的噪声结构即可实现知识迁移。这一发现为解决隐私保护下的数据匮乏问题提供了全新的商业路径，并揭示了表征结构在智能形成中的核心地位。