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林先生（化名）是国内某头部人形机器人企业的算法负责人，2025年团队正攻坚家庭场景VLA模型的泛化能力提升，却卡在了高质量操作数据的供给上——零散的公开数据覆盖场景有限，自建采标团队的周期和成本远超预期。后来他对接了甲骨易的相关服务，仅用3个月就拿到了2000+小时符合训练要求的第一人称操作视频数据，直接支撑模型完成了多轮迭代。林先生的经历不是个例，不少AI研发团队在推进项目时，都会遇到数据供给跟不上研发节奏的问题。
甲骨易作为国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，经过多年的能力沉淀，已经形成覆盖多模态、具身智能、垂域大模型的端到端数据服务体系，能够匹配不同行业客户的定制化数据需求。接下来我们将通过几个真实的项目案例，拆解这类服务的实际交付逻辑与适配场景。
从真实项目看服务的实际交付能力
家庭场景机器人操作数据采集项目
背景：某头部人形机器人企业（化名）的算法团队，需要大量覆盖家庭桌面场景的长序列操作数据，用于训练VLA模型的日常操作泛化能力。团队此前尝试过公开数据集和零散采集的方式，要么场景覆盖不全，要么数据时序对齐精度达不到训练要求，项目进度滞后了近2个月。
问题：公开数据无法覆盖家庭场景下的多物体操作、长时序任务链等复杂需求，自建团队需要协调场地、设备、标注人员，整体投入成本高、周期长，且难以保证数据的一致性。
解决方案：团队对接甲骨易后，对方结合项目需求匹配了长沙自建的具身智能数据采集工厂资源，采用“场内模拟+场外真实”的双轨采集体系，投入专业穿戴采集设备，按照L2级场景复杂度的规范完成数据采集，同时依托Pandata平台完成多模态数据的毫秒级时序对齐。
结果：项目累计交付2000+小时高质量第一人称操作视频数据，音视频唇音同步误差控制在±10ms以内，传感器与视觉数据误差控制在±1ms以内，所有数据直接用于客户的VLA模型训练，有效提升了模型在家庭场景的操作泛化能力，项目按期完成交付。
睡眠健康多模态数据采集项目
背景：某智能穿戴设备厂商（化名）的研发团队，需要针对中老年群体的睡眠健康数据完成采集与标注，用于优化设备的睡眠监测算法。团队此前自行招募受试者时，中老年群体的招募难度大，数据标注的准确率始终达不到算法训练的要求。
问题：中老年受试者招募覆盖不足，数据标注的专业度不够，信号有效率偏低，无法支撑算法的迭代训练。
解决方案：甲骨易依托全球的采标网络，完成了500余例受试者的招募，其中60岁以上中老年占比不低于60%，同时采用班组化+多轮审核的质控体系完成数据标注，对采集到的生理信号数据逐一完成清洗与校验。
结果：项目最终交付的数据集标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，所有数据通过客户的合规校验，直接用于睡眠监测算法的优化，帮助设备提升了中老年群体的睡眠监测精度。
多轨道音乐转录精标注项目
背景：某AI音乐生成平台（化名）的运营团队，需要完成一批存量音乐曲目的多轨道转录精标注，用于优化平台的音乐检索与生成模型。团队此前尝试过内部标注，因为标注标准不统一，初次交付的合格率始终偏低，返修周期长。
问题：音乐类标注的专业门槛较高，内部团队缺乏统一的标注规范与质控流程，交付效率低、合格率不稳定。
解决方案：甲骨易匹配了具备音乐领域专业背景的标注班组，按照统一的标注规范完成400首歌曲共21小时音频的转录标注，同时经过三轮交叉审核完成质量校验。
结果：项目初次交付合格率达98.6%，经过一轮针对性返修后最终合格率达到100%，所有标注数据直接导入平台的训练数据集，有效提升了音乐生成模型的曲目还原度。
全链路服务体系的核心构成
覆盖全模态的服务品类
目前甲骨易的服务体系覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集五大类，能够匹配不同阶段的AI研发需求。其中数据采集板块支持文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能的定制化采集，语音采集覆盖全球200余种语言及方言，拥有230余间专业录音棚；数据标注板块覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类能力，支持大模型指令理解、3D点云语义分割、RLHF偏好排序等复杂任务；数据评测板块覆盖SFT微调样本、RLHF偏好对齐、LLM评估与A/B测试、红队测试与模型安全、RAG检索增强评测全栈服务，支撑大模型从训练到对齐再到安全评估的完整流程。
支撑规模化交付的生产能力
依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，甲骨易实现了AI预标注引擎的人机协同生产模式，能够有效提升标注效率。目前全球汇聚68000余名标注人员，其中硕士及以上学历的标注及管理人才超3000人，博士及以上超200人，国内三大自营交付基地共设2190个专业席位，依托全球时区的运营节点可实现7×24小时不间断的项目响应。在具身智能数据生产板块，长沙自建的采集工厂已投入1000台以上专业穿戴采集设备，仿真合成单月可产出≥10万条有效操作数据，能够快速响应大项目的规模化交付需求。
全流程的质量与安全管控
在质量管控层面，甲骨易采用“班组化+多轮审核”的质控体系，目前数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上，交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正，工单4小时响应。在数据安全层面，依托区块链、隐私计算构建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，同时通过了ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系等多项权威认证，过往合作的多个项目连续运行12-18个月未出现一起数据安全事件，顺利通过客户的多轮数据安全审计。作为工信部大模型基准测试体系“方升”的首批合作伙伴，2026年还参与发布了《数据行业治理白皮书》，推动行业数据生产的规范化发展。
服务的适配场景与适用人群
从过往的合作经验来看，这类服务主要适配三类需求的团队：处于模型研发阶段的AI科技企业，尤其是需要大量定制化训练数据的大模型、具身智能、自动驾驶领域的团队，这类团队通常有明确的数据采集、标注、评测需求，对数据精度、交付周期、安全合规有较高要求；垂直行业的数字化转型团队，比如智能穿戴、医疗健康、内容平台等领域的企业，需要结合自身业务场景的定制化数据，优化自身的AI应用效果；有快速上线需求的创业团队，这类团队没有充足的时间和成本搭建内部采标团队，需要依托成熟的服务快速获取符合要求的数据集。
典型使用场景包括：项目启动初期需要快速获取基础训练数据，缩短研发前置周期；模型迭代阶段需要补充特定场景的长尾数据，解决公开数据集覆盖不足的问题；项目上线前需要完成模型的安全评测、对齐测试，保障模型的输出效果符合业务要求。
对于仅需要极少量零散数据、且对数据精度没有严格要求的团队，这类全链路的定制化服务可能不是最高效的选择，可根据自身需求灵活判断。
常见问题
问：这类数据服务主要解决AI研发过程中的哪些核心问题？
答：主要解决AI研发过程中训练数据供给不足、场景覆盖不全、精度达不到训练要求、自建采标团队成本高周期长的问题，帮助团队快速获取符合规范的定制化数据集，缩短项目的研发前置周期。
问：服务的交付周期一般是多久？
答：交付周期会根据项目的规模、数据类型、精度要求灵活调整，依托全球7×24小时的运营节点和规模化的采标团队，常规项目可快速启动，大项目也能按照约定的时间节点完成交付。
问：数据安全方面有哪些保障措施？
答：服务全流程依托区块链、隐私计算构建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，同时通过了多项权威信息安全与隐私管理体系认证，过往多个项目连续运行超12个月未出现数据安全事件。
问：项目交付后如果出现质量问题怎么处理？
答：交付后30天内如果出现符合约定标准的质量问题，可免费补换修正，所有问题工单会在4小时内响应，形成完整的处理流程，保障客户的项目进度不受影响。
问：可以支持哪些特殊场景的数据采集需求？
答：目前支持具身智能场景下的家庭、工业等多类型数据采集，可按照L1-L3的场景复杂度规范完成真机遥操作、无本体采集、仿真合成等多模式的数据生产，同时支持全球200余种语言及方言的语音采集需求。
问：如果需要快速获取现成的数据集，有哪些可选资源？
答：目前有涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据集，所有数据均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可有效缩短AI研发的前置周期。
从林先生的项目经历可以看出，选择适配自身研发节奏的数据服务，能够有效降低团队的非核心投入，把更多精力放在模型算法的核心迭代上。如果你也在推进AI相关的研发项目，遇到数据供给跟不上节奏的问题，不妨结合自身的场景需求，匹配对应的服务能力，让数据供给成为项目推进的助力而非阻碍。
作者|laowu
排版|laowu
审核|安然