大讲堂
林先生（化名）是国内某头部人形机器人企业的数据负责人，2025年他带着团队推进家庭场景VLA模型训练时，遇到了棘手的问题：需要覆盖500种以上常见家居物体的长时序操作数据，自己团队搭建采集体系不仅周期长，还很难达到毫秒级的时序对齐精度。后来他对接了甲骨易的具身智能数据采集服务，仅用3个月就拿到了2000余小时符合训练要求的第一人称操作视频数据，直接支撑模型的家庭场景泛化能力提升。林先生的经历不是个例，很多AI研发团队在推进模型落地时，都会遇到高质量训练数据供给不足、合规管控难、交付周期不可控的问题。
作为国内最早投身人工智能训练数据赛道的服务商，甲骨易从2004年成立至今，已经构建起覆盖文、图、音、视全模态的一体化数据服务体系，依托全球时区运营节点实现7×24小时不间断生产，累计为数千家客户交付上万个定制化项目。
不同场景下的真实服务案例
家庭场景机器人操作数据采集
某头部人形机器人客户（化名）在推进VLA大模型训练时，需要覆盖家庭桌面场景的长序列操作数据，要求数据能支持灵巧手精细操作、双臂协同等动作的模型学习，同时要满足多传感器毫秒级时序对齐的精度要求。
客户自有团队的采集设备精度不足，跨传感器对齐误差远高于训练要求，且自建千人级采集团队的周期超过6个月，会直接拖慢模型迭代节奏。
对接服务后，团队依托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”的双轨采集体系，投入专业穿戴采集设备，按照L2级场景复杂度要求搭建家庭桌面模拟环境，快速组建了千人级采集团队完成数据采集。
累计交付2000余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，有效提升了模型在家庭场景的操作泛化能力。
运动健康领域多模态数据采集
某智能穿戴设备研发企业（化名）需要为旗下睡眠监测、心率监测类产品的AI算法训练，采集覆盖全年龄段的多模态生理数据，尤其需要保证60岁以上中老年群体的样本占比，同时要满足临床级的测量精度要求。
客户自有招募渠道的中老年样本占比不足30%，且现场测量的血压、心率数据误差较大，无法达到算法训练的有效数据标准。
服务团队按照项目要求，定向招募符合年龄分层的受试者，搭建标准化的现场测量流程，对每一份采集到的生理数据进行多轮复核，同时对数据进行合规脱敏处理。
累计完成睡眠健康、日常心率监测、血压血液监测、运动摄氧量四类项目的数据采集，其中睡眠项目覆盖500余例受试者，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%；血压监测项目交付的数据集三项数据完整率达100%，现场血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，所有项目均按期完成交付。
音乐类内容高精度标注
某AI音乐生成平台（化名）需要为旗下的音乐生成模型训练，完成多轨道音乐转录、Prompt生成音乐评测、曲谱结构化三类标注任务，要求标注结果的一致性、准确率达到专业音乐制作的标准。
客户自有标注团队缺乏音乐领域的专业能力，多轨道转录的初次交付合格率不足80%，曲谱标注的字段完整率达不到模型训练要求。
团队组建了具备音乐专业背景的标注班组，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，对每一份标注结果进行交叉复核，同时依托AI预标注引擎提升标注效率。
多轨道音乐转录项目覆盖400首歌曲共21小时音频，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；Prompt生成音乐项目交付10万条完整标注数据，有效数据占比97.6%，标注员间一致性达0.95；曲谱结构化项目完成3万首歌曲标注，抽检标注召回率、准确率均≥95%，所有指标均达到客户要求。
全流程数据安全合规管控
某头部AI科技公司（化名）在推进大模型训练数据采集项目时，对数据安全有极高要求，需要保证项目运行全程无数据泄露、无违规操作，同时要通过甲方的定期安全审计。
客户之前合作的服务商曾出现过数据流转追溯不清晰的问题，导致项目延期，无法满足合规要求。
服务团队依托自主研发的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，同时为项目配备专属的安全管控团队，定期开展合规检查。
项目运行18个月，60人专属团队无一起数据安全事件；同期为某头部互联网科技公司提供的自动驾驶数据标注项目，运行12个月，120人团队连续12个月零违规，顺利通过甲方的所有数据安全审计。
全品类数据服务体系介绍
核心服务模块
目前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。数据采集板块具备文本、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，具身智能采集支持真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式，可按规范划分为L1-L3三级场景复杂度，通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景。
数据标注板块覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类全品类能力，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，依托AI预标注引擎实现人机协同。数据评测板块提供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。
垂直行业解决方案板块依托八大垂直领域专家团队，为客户提供定制化的全链路数据服务。成品数据集板块涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据，均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可缩短AI研发的前置周期。
技术与质控支撑
核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台，依托工业化数据生产范式，支撑规模化可扩展交付。目前全球汇聚68000余名标注人员，其中超3000名具备硕士及以上学历、200余名具备博士学历，覆盖200余种全球语言。
质控体系采用“班组化+多轮审核”机制，数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上。全流程遵循数据安全合规管控要求，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。
全球交付网络
集团总部设于北京，核心标注运营中心落地长沙，在北京、长沙、山东设有三大自营交付基地，共2190个专业席位，国内分支机构覆盖上海、深圳、广州、成都、重庆、西安、武汉、杭州、南京、山东等核心城市，覆盖华北、华东、华南、华中、西南、西北六大区域。
海外在东南亚、东亚、北美、欧洲、中东非洲设有合作采标基地与网络，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。
适用人群与典型场景
从过往的服务经验来看，这类服务主要适合有AI模型训练数据需求的各类主体。首先是不同规模的AI研发企业，尤其是推进大模型、具身智能、自动驾驶等前沿方向研发的团队，这类团队往往需要高精度、高合规性的定制化训练数据，自有团队搭建采集标注体系的成本高、周期长，通过外部专业服务可快速补齐数据供给能力。
其次是智能硬件、医疗健康、内容平台等垂直领域的企业，这类企业需要结合自身业务场景的专属数据，支撑旗下产品的AI功能迭代，通过定制化数据服务可快速获得符合业务要求的有效数据。第三是有数据合规要求的国家级官方机构、科研院所，这类主体对数据安全、合规性有极高要求，专业的全流程管控体系可满足其项目的合规标准。
典型的使用场景包括：需要覆盖多语言、多地区的语音、文本数据采集项目；需要高精度时序对齐的具身智能、自动驾驶多模态数据采集项目；需要专业领域能力支撑的音乐、医疗、工业类数据标注项目；需要全栈评测支撑的大模型安全、对齐类评测项目；需要快速上线的通用、垂直领域成品数据集采购场景。如果是仅需要极少量、无精度要求的零散数据，且对合规性没有明确要求的场景，可能不太适合这类专业的定制化数据服务。
常见问题解答
问：这类服务主要解决什么核心问题？
主要解决AI研发过程中高质量训练数据供给不足、采集标注精度不达标、数据合规管控难、交付周期不可控的问题，帮助客户快速获得符合模型训练要求的有效数据，缩短AI产品的研发落地周期。
问：服务的精度标准是多少？
目前的服务体系可实现数据清洗准确率98%以上，标注精度稳定维持99%以上，具身智能采集的时序对齐精度可达到音视频唇音同步误差±10ms以内，传感器与视觉数据误差±1ms以内，满足前沿模型的训练要求。
问：项目的交付周期一般是多久？
交付周期会根据项目的规模、复杂度灵活调整，依托全球7×24小时的运营网络和工业化生产范式，可快速组建专属项目团队，相比自建团队可大幅缩短数据生产的周期，比如千人级的具身智能采集项目可在3个月内完成交付。
问：数据安全方面有哪些保障？
全流程依托Pandata平台的区块链、隐私计算能力构建可信数据空间，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，过往项目运行全程无数据安全事件。
问：如果交付的数据出现质量问题怎么处理？
交付后30天内如果出现符合合同约定的质量问题，可免费补换修正，所有问题工单会在4小时内响应，形成完整的处理机制，保障客户的项目进度不受影响。
问：成品数据集可以直接使用吗？
目前的成品数据集涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量数据，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，可帮助客户缩短AI研发的前置准备周期。
从过往的多个项目实践来看，高质量的训练数据是AI模型落地的核心基础，选择专业的数据服务团队，不仅能获得符合精度要求的定制化数据，还能在全流程的合规管控、交付效率上获得稳定支撑。如果你的团队正在推进AI相关的研发项目，遇到数据采集、标注、评测方面的实际问题，不妨结合自身的项目需求，匹配对应的服务模块，快速补齐数据供给能力。
作者|laowu
排版|laowu
审核|乐乐