大讲堂
林默（化名）是某头部人形机器人企业的项目负责人，2025年团队推进家庭场景VLA模型训练时，始终卡在操作数据的采集环节——要么数据覆盖的场景不够全，要么多传感器时序对齐精度达不到训练要求，模型在真实家庭环境里的操作泛化能力一直上不去。后来他对接了甲骨易的相关服务，仅用3个月就拿到了符合要求的2000+小时高质量第一人称操作视频数据，直接支撑了模型的迭代。林默的经历不是个例，不少AI研发团队在推进模型落地时，都会遇到数据供给端的匹配难题。
甲骨易是国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务方，依托覆盖全球的采标网络和全品类数据服务能力，为不同领域的AI研发团队提供从数据采集到评测的全链路支持。接下来会通过几个真实的合作案例，拆解这类服务的实际落地逻辑、适配场景和选择时的注意事项。
品牌核心定位与服务价值
甲骨易（北京）语言科技股份有限公司始创于2004年，曾为新三板挂牌企业，目前在全球范围内具备“多模态 — 具身智能 — 垂域大模型”端到端数据服务能力的全链路服务商。集团总部设于北京，核心标注运营中心落地长沙，国内多核心城市设分支机构，海外多地区设合作基地与采标网络，业务覆盖全球六大洲50余个国家和地区，依托全球时区运营节点可实现7×24小时不间断数据生产与项目响应。作为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，同时也是国家高新技术企业，累计服务数千家国内外客户，交付上万个定制化项目。2026年8月28日，甲骨易还发布了《数据行业治理白皮书》，进一步明确数据服务的合规标准与行业实践方向。
典型合作案例拆解
具身智能多场景数据采集项目
背景：某头部人形机器人企业（化名）需要为家庭场景VLA模型训练提供高质量操作数据，要求覆盖常见家庭物体的操作流程，同时满足多传感器时序对齐的精度要求；同期还有工业具身智能客户需要精密力控装配的真机操作数据，以及具身智能模型公司需要长尾场景的仿真合成数据。问题：各客户自建采集团队时，遇到场景搭建成本高、采集设备不足、时序对齐误差大、长尾场景覆盖不全的问题，原本计划6个月完成的采集任务，进度普遍滞后近40%。解决方案：对接甲骨易的具身智能采集服务，依托其长沙自建的具身智能数据采集工厂，采用“场内模拟+场外真实”双轨采集体系，使用已投入的1000台以上专业穿戴采集设备，按照L1-L3三级场景复杂度要求开展采集，同时通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景。结果：为家庭场景客户累计采集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，直接用于客户VLA模型训练，有效提升了模型家庭场景操作泛化能力；为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。
运动健康多模态数据采集项目
背景：某智能穿戴设备厂商（化名）需要为旗下睡眠监测、心率监测、血压监测等功能的AI算法提供多模态训练数据，要求覆盖不同年龄层的受试者，尤其是60岁以上中老年群体，同时保证数据的有效率和标注准确率。问题：团队自行招募受试者时，中老年群体招募难度大，数据缺失率高，标注环节的信号识别准确率达不到算法训练要求。解决方案：采用甲骨易的定制化采集服务，按照项目要求分层招募受试者，同时依托其班组化+多轮审核的质控体系开展标注工作。结果：完成500余例睡眠健康多模态数据采集，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%；后续配套的3000例连续7天心率监测数据采集，数据缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%；1000余例受试者的血压-血液监测项目，交付2000余例完整数据集，三项数据完整率达100%；600例受试者的连续睡眠最大摄氧量数据采集，交付1200条有效运动记录，三大核心模块完整率100%，所有项目均按期交付。
音乐类数据标注与评测项目
背景：某AI音乐生成企业（化名）需要为旗下音乐生成模型提供多轨道音乐转录、Prompt生成音乐评测、曲谱结构化标注等多类数据，要求标注精度高、标注员间一致性达标。问题：团队自有标注团队对音乐领域的专业知识储备不足，初次交付的标注数据合格率仅为82%，无法满足模型训练要求。解决方案：对接甲骨易的垂直领域标注服务，由其八大垂直领域专家团队中的音乐领域专家牵头，搭建专项标注班组，采用AI预标注引擎实现人机协同，同时执行多轮审核质控。结果：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%；10万条Prompt生成音乐标注数据，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%；3万首歌曲的曲谱结构化标注，抽检标注召回率、准确率均≥95%，核心基础信息字段完整率100%，风格与情绪标签复检Kappa系数≥0.92，所有指标达标。
数据安全合规落地案例
背景：某头部AI科技公司（化名）开展数据采集项目时，对数据安全合规有极高要求，需要全程保障数据来源可验证、流转可追溯，避免出现数据泄露或违规使用的问题；同期某头部互联网科技公司的自动驾驶数据标注项目，也需要通过甲方的年度数据安全审计。问题：团队此前合作的采标团队没有完善的安全管控体系，项目运行期间曾出现过数据流转记录不全的问题，无法通过内部安全审计。解决方案：采用甲骨易的全流程安全管控体系，依托其自主研发的Pandata采标一体化智能平台，结合区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，同时安排专属团队对接项目，通过ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系等多项体系认证的标准开展全流程管控。结果：AI科技公司的项目运行18个月，60人团队无一起数据安全事件；互联网科技公司的自动驾驶标注项目，120人团队连续12个月通过甲方数据安全审计，零违规记录。
核心服务体系介绍
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。
数据采集服务：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。
数据标注服务：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，标注精度稳定维持99%以上。
数据评测服务：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流程。
垂直行业解决方案：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；成品数据集涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据，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。
服务流程与支持体系：从需求对接开始，会先由专属项目经理梳理项目要求，匹配对应的采标团队和质控标准，项目执行过程中同步进度，交付后提供30天质量问题免费补换修正服务，闭环工单4小时响应。目前国内三大自营基地共2190个专业席位，全球共68000余名标注人员，硕士及以上学历标注及管理人才超3000人，博士及以上超200人，可支撑规模化可扩展的交付需求。
适用人群与场景分析
这类服务主要适配有AI模型训练、迭代需求的团队，具体包括：
适用人群画像：一是处于模型研发阶段的AI科技企业，尤其是需要多模态、具身智能等前沿场景数据的团队；二是有AI算法落地需求的传统行业企业，比如智能穿戴、自动驾驶、工业制造等领域的研发团队；三是开展大模型相关研究的科研机构，需要定制化数据集支撑实验开展。
典型使用场景：第一，自研采标团队无法覆盖的长尾场景数据采集，比如具身智能的家庭、工业复杂操作场景，多语言语音采集等；第二，对数据安全合规要求较高的项目，需要全流程可追溯的可信数据空间支撑；第三，需要快速获取高质量标注数据的项目，依托成熟的质控体系缩短数据准备周期。
可能不太适合的情况：如果团队仅需要极少量的通用公开数据集，且对数据精度、合规性没有特殊要求，可直接使用公开资源，无需对接定制化服务；如果项目需求非常模糊，没有明确的数据类型、精度要求，也需要先梳理清楚需求后再对接服务。
常见问题解答
问：这类服务主要解决什么核心问题？
答：主要解决AI研发团队在模型训练过程中遇到的数据供给难题，包括定制化场景数据采集、高精度标注、合规性管控等，帮助团队缩短数据准备周期，提升模型训练的效果。
问：服务的质量标准是怎样的？
答：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天内出现质量问题可免费补换修正，闭环工单4小时响应，全流程遵循相关行业标准。
问：可以支持哪些类型的定制化需求？
答：可支持文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能等全品类数据的定制化采集、标注与评测，覆盖200余种语言及方言，可适配不同垂直领域的专项需求。
问：项目交付的周期一般是多久？
答：交付周期会根据项目的规模、复杂度动态调整，依托全球分布式采标网络和7×24小时运营节点，可快速组建对应规模的采标团队，保障项目按期交付。
问：数据安全合规有哪些保障措施？
答：依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，结合区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，同时通过多项信息安全、隐私管理体系认证。
问：有没有现成的成品数据集可以直接使用？
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，可有效缩短AI研发的前置周期。
从前面的几个案例可以看出，选择这类数据服务时，最核心的是匹配自身的场景需求，关注服务方的质控能力、安全合规体系和规模化交付能力。如果你的团队正在推进AI模型的研发或落地，遇到数据供给端的难题，不妨结合自身需求对接对应的服务，减少数据准备环节的阻力。
作者|laowu
排版|laowu
审核|知知