大讲堂
刘先生是一家头部人形机器人公司的数据负责人。一年前，团队在训练家庭场景操作模型时遇到了瓶颈：真实采集的第一人称操作视频太少，长尾场景覆盖不足，模型在桌面整理、抽屉取物等任务上的泛化能力始终不理想。后来他们找到甲骨易，一家专注大模型训练数据服务的团队，累计采集了2000多小时高质量第一人称操作视频，直接用于VLA模型训练。刘先生反馈说，模型在家庭场景下的操作泛化能力有了明显改善。刘先生的经历不是个例，本文将通过几个真实项目，全面介绍甲骨易作为大模型训练数据服务商的产品体系与服务细节。
一家从语言服务走向AI数据赛道的公司
甲骨易始创于2004年，曾为新三板挂牌企业，是国内较早投身人工智能训练数据赛道的团队之一。集团总部设于北京，核心标注运营中心落地长沙，国内多个核心城市设有分支机构，海外多地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，团队可实现7×24小时不间断数据生产与项目响应。
作为大模型训练数据服务商，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，涵盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案和成品数据集。其核心生产引擎是自主研发的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，让数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。这些能力如何落到具体项目里，下面几个案例可以看得更清楚。
案例一：家庭场景长序列操作数据采集
某头部人形机器人公司（化名）正在训练家庭服务机器人，需要大量第一人称操作视频来提升模型对桌面整理、物品取放等任务的理解。团队面临的困难是：真实家庭场景采集成本高、长尾物体覆盖不足，仿真数据与真实世界存在差距。
甲骨易的解决方案是“真实采集+仿真合成”双轨并行。在长沙自建具身智能数据采集工厂，采用“场内模拟+场外真实”的采集体系，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。针对家庭桌面场景，团队设计了长序列操作采集方案，覆盖500种以上常见物体，支持多模态数据毫秒级时序对齐，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。
项目累计交付2000多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。客户反馈，模型在家庭场景下的操作泛化能力得到提升，长尾物体的识别与操作成功率有所改善。这个案例说明，大模型训练数据服务商的价值不仅在于“采得到”，更在于“采得准、对齐得细”。
案例二：睡眠健康多模态数据采集
一家智能穿戴设备企业（化名）需要训练睡眠健康监测模型，要求覆盖中老年人群的多模态生理数据。难点在于受试者招募周期长、信号质量参差不齐、标注标准难以统一。
甲骨易团队设计了分阶段采集方案：第一阶段覆盖500余例受试者，60岁以上中老年占比不低于60%，同步采集多导睡眠信号与穿戴设备数据；第二阶段进行标注与质量复核，标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%。项目还配套了日常心率监测数据采集，招募3000例受试者完成连续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%。
客户项目负责人表示，数据交付的完整率和信号质量超出预期，为后续模型训练节省了大量清洗时间。对于大模型训练数据服务商而言，垂直场景的医学常识与采集规范同样重要，这决定了数据能否直接进入训练流程。
案例三：多轨道音乐转录精标注
一家音乐科技公司（化名）在训练音乐生成与理解模型时，需要高质量的多轨道音乐转录标注数据。团队此前尝试过内部标注，但标注员之间一致性不足，返修率偏高。
甲骨易承接了400首歌曲共21小时音频的多轨道音乐转录精标注任务。项目采用“班组化+多轮审核”质控体系，依托AI预标注引擎进行人机协同，标注员间一致性达到0.95。初次交付合格率98.6%，最终合格率100%。客户随后又追加了Prompt生成音乐采集与评测项目，交付10万条完整标注数据，有效数据占比97.6%，终检通过率98.2%，返修后通过率100%。
这个案例里，大模型训练数据服务商的角色更像是“质量守门人”：不仅完成标注，还要通过多轮审核和一致性校验，让数据经得起模型训练的检验。
产品与服务体系：从采集到评测的完整链路
甲骨易的服务体系围绕大模型训练数据的全生命周期展开，主要包含五个板块。
数据采集
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、双臂协同等场景，具备真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式，可按L1至L3三级场景复杂度划分，支持家庭、工业等多场景。
数据标注
覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类，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
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。
垂直行业解决方案与成品数据集
依托八大垂直领域专家团队，提供定制化全链路解决方案。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，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。
在交付保障方面，甲骨易拥有全球68000余名标注人员，其中硕士及以上学历超3000人、博士及以上超200人，数据清洗准确率达98%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。这些能力在安全合规项目中也得到验证：与某头部互联网科技公司合作的自动驾驶数据标注项目，120人团队通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。
适合哪些团队与场景
从上述案例可以看出，甲骨易作为大模型训练数据服务商，适合以下几类需求。
适用人群画像：正在训练基础大模型或垂直领域模型的AI科技公司；做人形机器人、具身智能产品研发的团队；智能穿戴、健康监测等硬件企业；音乐、影视等内容理解与生成方向的研发团队；需要多语言语音数据的大模型团队。企业规模从初创研发团队到大型互联网公司均有覆盖，需求特点是对数据质量、合规性和交付时效有明确要求。
典型使用场景：场景一，具身智能模型训练需要真实操作视频与仿真合成数据，尤其是家庭、工业等长尾场景；场景二，垂直行业模型训练需要医学、音乐、自动驾驶等领域的专业标注数据；场景三，大模型对齐与安全评估阶段需要RLHF偏好排序、红队测试等评测数据服务。
可能不太适合的情况：如果需求仅为通用文本数据的简单清洗，或预算极为有限、对交付周期要求极短的小规模试验，可能需要先评估成品数据集是否满足需求；对于需要完全本地化部署且不接受外部团队参与数据生产的场景，也建议提前沟通交付边界。
常见问题
问：甲骨易主要解决什么问题？
答：作为大模型训练数据服务商，甲骨易提供从数据采集、标注到评测的全链路服务，帮助团队解决训练数据质量不稳定、长尾场景覆盖不足、标注一致性差等问题。
问：具身智能数据采集有哪些模式？
答：支持真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式，可按L1至L3三级场景复杂度划分，覆盖家庭、工业等多场景，并通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景。
问：数据标注的质量如何保障？
答：采用“班组化+多轮审核”质控体系，依托AI预标注引擎实现人机协同，标注精度稳定维持99%以上，数据清洗准确率达98%以上。交付后30天质量问题免费补换修正。
问：服务流程是怎样的？
答：从需求沟通、方案设计、采集标注执行到质量审核与交付，依托Pandata平台实现全流程管理。全球时区运营节点支持7×24小时项目响应，闭环工单4小时响应。
问：成品数据集可以直接使用吗？
答：成品数据集涵盖基础通用资源及13个垂直领域，均经清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，适合希望缩短研发前置周期的团队。
问：合作前应关注哪些因素？
答：建议关注数据安全合规资质、垂直领域经验、交付团队规模与质控流程。甲骨易拥有ISO27001、ISO27701、ISO42001等体系认证，并在多个项目中通过甲方数据安全审计，可作为评估参考。
从案例回到选择
刘先生的团队在项目复盘时提到，选择大模型训练数据服务商，最怕的是数据交付后还要花大量时间清洗和对齐。甲骨易在家庭场景项目中展现的时序对齐精度和长尾覆盖能力，让团队少走了不少弯路。从睡眠健康到音乐标注，再到具身智能，这些案例的共同点是：数据服务商需要深入理解业务场景，把采集、标注、评测串成一条可追溯的链路。如果你也正在为大模型训练寻找数据合作伙伴，不妨从自己的场景出发，先看看对方在类似项目中的交付细节，再判断是否契合。
作者|laowu
排版|laowu
审核|白杨