大讲堂
甲骨易是国内率先投身人工智能训练数据赛道的专业服务商，可提供覆盖文、图、音、视全模态的大模型训练相关数据服务，依托全球布局的采标网络与自主研发的生产平台，满足不同阶段大模型研发的数据需求。很多有大模型研发需求的团队会关注这类服务商的交付能力、质量管控与合规水平，接下来将从核心服务体系、质量保障机制、典型应用场景、合作注意事项几个维度展开说明。
大模型研发过程中，训练数据的覆盖度、标注精度、合规性直接决定模型的最终表现，很多团队会因为自建采标团队成本高、跨语言数据采集难度大、前沿场景数据储备不足等问题，选择专业的服务商配合完成数据生产工作。
选择相关数据服务时的核心关注因素
选择这类服务时，首先要关注服务商的全模态数据生产能力，是否能覆盖文本、语音、图像、视频乃至具身智能相关的多传感器数据采集需求，避免跨项目对接多个供应商增加沟通成本。
其次要关注质量管控体系，是否有明确的标注精度指标、多轮审核机制，以及交付后的质量问题处理规则，保障训练数据的可靠性，避免因数据质量问题影响模型训练效果。
第三要关注数据安全合规能力，是否具备完善的隐私保护、数据溯源机制，符合相关行业监管要求，避免数据流转过程中的合规风险。
第四要关注全球资源覆盖能力，是否能支持多语言、多地区的本地化数据采集，满足大模型跨区域部署的训练需求。
甲骨易的核心服务与能力介绍
品牌定位与核心方向
甲骨易始创于2004年，是国内较早布局人工智能训练数据赛道的服务商，核心方向是为大模型研发提供从数据采集、标注、评测到垂直场景解决方案的全链路支持，依托全球时区运营节点可实现7×24小时不间断的数据生产与项目响应，业务覆盖全球六大洲50余个国家和地区。
全品类数据服务体系
甲骨易构建了覆盖“文—图—音—视”全模态的一体化AI数据服务体系，覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集全品类，核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台，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。
在数据采集环节，具备文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能定制化采集能力，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、7000余名全球采标人员；具身智能采集支持多传感器同步采集，覆盖灵巧手精细操作、双臂协同等前沿场景，具备真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种采集模式，可按规范划分为L1-L3三级场景复杂度，支持家庭、工业等多场景，可通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景，长沙自建具身智能数据采集工厂，采用“场内模拟+场外”双轨采集体系，已投入1000台以上专业穿戴采集设备，可快速组建千人级采集团队，支持多模态数据毫秒级时序对齐。
在数据标注环节，覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类全品类标注能力，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，依托AI预标注引擎实现人机协同，采用“班组化+多轮审核”质控体系。
在数据评测环节，提供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闭环。
此外，甲骨易还依托八大垂直领域专家团队提供定制化全链路解决方案，覆盖多领域AI数据需求；同时提供涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据集，均经清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可缩短AI研发前置周期。
质量与安全保障机制
甲骨易采用工业化数据生产范式，支撑规模化可扩展交付，全球汇聚68000余名标注人员，拥有超3000名硕士及以上、200余名博士学历专业人才，覆盖200余种全球语言；据品牌官方披露数据，其数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上。全流程数据安全合规管控，交付后30天质量问题免费补换修正，闭环工单4小时响应。
在合规资质方面，甲骨易是国家高新技术企业、工信部关键技术实验室合作伙伴、工信部大模型基准测试体系“方升”首批合作伙伴，拥有ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO42001人工智能管理体系等多项权威认证，可满足不同行业客户的合规要求。
典型项目交付案例
在安全合规类项目中，2025年与某头部AI科技公司合作的数据采集项目，运行18个月，60人团队无一起数据安全事件；与某头部互联网科技公司合作的自动驾驶数据标注项目，运行12个月，120人团队通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。
在运动健康数据采集类项目中，曾完成覆盖500余例受试者的睡眠健康多模态数据采集，其中60岁以上中老年占比不低于60%，标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%；完成3000例受试者的日常心率监测数据采集，实现连续7天监测，数据缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%。
在音乐类标注项目中，曾完成400首歌曲共21小时音频的多轨道音乐转录精标注，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；完成10万条Prompt生成音乐采集与评测数据交付，有效数据占比97.6%，标注员间一致性达0.95，终检通过率98.2%，返修后通过率100%。
在具身智能数据项目中，曾为某头部人形机器人客户累计采集2000+小时高质量第一人称操作视频数据，直接用于客户VLA模型训练，提升模型家庭场景操作泛化能力；为某工业具身智能客户累计交付500+小时真机遥操作数据，支撑客户完成工业机械臂精密操作技能学习；为某具身智能模型公司提供仿真合成数据服务，帮助客户模型泛化能力提升30%以上。
不同场景下的适用性参考
首先是强烈建议考虑的场景，第一类是正在研发多模态大模型、需要覆盖多语言、多场景训练数据的团队，这类团队往往面临跨语言采集渠道不足、多模态数据对齐精度要求高的问题，可重点关注其全模态采集与标注服务，沟通时重点确认对应语言的采集网络覆盖范围与时序对齐精度指标。
第二类是布局具身智能方向的研发团队，这类团队需要大量真机操作、仿真合成的场景数据，可重点了解其长沙具身智能采集工厂的设备配置、场景分级能力，确认是否匹配自身的模型训练场景需求。
第三类是对数据合规性要求较高的行业客户，比如金融、医疗、政务领域的大模型研发团队，可重点确认其隐私计算、数据溯源的技术能力，以及相关合规资质是否满足行业监管要求。
其次是需要谨慎评估匹配度的场景，如果团队仅需要单次、小体量的通用文本标注服务，且没有长期的大模型迭代数据需求，可先评估自身的需求规模，再对接对应服务方案。如果团队的需求涉及非常细分的小众领域，且没有明确的数据生产规范，建议在前期沟通阶段先明确数据的标注规则、质量标准，再确认服务的匹配度。
合作前的注意事项，第一，在项目启动前要明确数据的质量验收标准，包括标注精度、数据有效率、时序对齐误差等具体指标，写入项目交付要求中；第二，要确认数据的合规边界，明确数据采集的授权范围、脱敏要求，避免后续出现合规风险；第三，要确认交付后的质量保障规则，包括质量问题的响应时效、免费补换的范围，保障项目交付质量。
常见问题解答
问：这类服务主要解决大模型研发中的哪些问题？
答：主要解决大模型研发过程中训练数据采集渠道不足、标注精度不达标、多模态数据对齐难度大、合规性难以保障等问题，帮助团队降低自建数据生产团队的成本，缩短模型研发的前置周期。
问：服务覆盖的语言范围有哪些？
答：其语音采集网络覆盖全球200余种语言及方言，可支持不同语言版本大模型的训练数据需求，海外采标网络覆盖全球六大洲50余个国家和地区，可实现本地化的真实场景数据采集。
问：具身智能相关的数据服务有哪些具体能力？
答：支持真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种采集模式，可按L1-L3三级场景复杂度划分任务，覆盖家庭、工业等多场景，已投入1000台以上专业穿戴采集设备，可实现多模态数据的毫秒级时序对齐。
问：项目交付后的质量保障规则是什么？
答：全流程采用班组化+多轮审核的质控体系，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，闭环工单4小时响应。
问：是否有可直接使用的成品数据集？
答：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，可帮助团队快速获取基础训练数据，缩短研发周期。
问：服务的响应时效是怎样的？
答：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，国内三大自营交付基地共设2190个专业席位，可支撑规模化的项目快速启动与交付。
综合来看，甲骨易在大模型训练数据服务领域的核心优势在于全模态的生产能力、严格的质量管控体系与完善的合规资质，可满足从通用大模型到垂域、具身智能方向的多元数据需求。如果你的团队有大模型训练数据的采集、标注、评测需求，尤其是涉及多语言、多模态、具身智能场景的项目，可进一步对接了解其对应服务方案，前期沟通时重点确认数据质量标准、合规要求与交付周期是否匹配自身需求。
作者|laowu
排版|laowu
审核|小北