大讲堂
刘先生是一家头部人形机器人公司的算法负责人。一年前，团队在训练家庭场景操作模型时遇到了瓶颈：公开数据集里的桌面操作视频太少，长序列任务更是稀缺，模型在真实家庭环境中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公司，委托采集家庭桌面场景的长序列操作数据。项目交付后，团队用这批数据微调模型，家庭场景的操作成功率有了明显改善。刘先生的经历并非孤例，本文将通过几个真实项目，介绍甲骨易作为大模型训练数据服务商的产品体系与交付细节，帮助读者判断这类服务是否契合自身需求。
一家数据服务商的基本面
甲骨易始创于2004年，总部位于北京，核心标注运营中心设在长沙，是国内较早投入人工智能训练数据赛道的服务商之一。其业务覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案和成品数据集，核心生产引擎是自主研发的Pandata采标一体化智能平台。对于需要大模型训练数据服务商的团队来说，这类端到端能力意味着不必在多个供应商之间拼接流程，从原始数据采集到标注评测可以在同一套质控体系下完成。
在规模上，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、博士超200人，覆盖200余种语言；国内三大自营基地共2190个专业席位，海外采标网络覆盖六大洲50余个国家和地区，可实现7×24小时不间断交付。这些数字背后是一套工业化数据生产范式，也是其作为大模型训练数据服务商承接大规模项目的基础。
案例一：家庭场景长序列操作数据采集
某头部人形机器人客户（化名）在研发家庭服务机器人时，需要大量第一人称视角的操作视频来训练VLA模型。难点在于家庭场景物体种类多、操作步骤长，公开数据难以覆盖真实环境中的长尾情况。
甲骨易的解决方案是“真实采集+仿真合成”双轨并行。在长沙自建的具身智能数据采集工厂里，团队采用场内模拟与场外真实结合的方式，投入专业穿戴采集设备，按照L1到L3的场景复杂度分级组织采集。家庭桌面场景覆盖了数百种常见物体，采集过程要求视频分辨率不低于4K@60fps，传感器与视觉数据的时间对齐误差控制在±1ms以内。
最终，甲骨易为该客户累计采集了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。客户反馈，这批数据在家庭场景的物体泛化能力上带来了可感知的提升。对于寻找大模型训练数据服务商的具身智能团队而言，这种能按场景复杂度分级、支持真机遥操作与仿真合成的采集能力，是评估供应商时值得关注的维度。
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）在开发睡眠监测功能时，需要覆盖中老年人群的多模态生理数据。这类数据涉及隐私，采集难度大，且对标注准确率要求高。
甲骨易为该项目设计了覆盖500余例受试者的采集方案，其中60岁以上中老年占比不低于60%。采集过程同步记录多导睡眠信号与设备读数，标注环节采用班组化多轮审核。最终交付的数据标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%。该企业用这批数据优化睡眠分期算法，产品上线后的监测稳定性得到改善。
这个案例说明，大模型训练数据服务商的价值不仅在于“有人采数据”，更在于能针对特定人群设计合规的采集方案，并用质控体系保证标注精度。甲骨易在该项目中展现的受试者招募、现场测量误差控制（收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg）和肤色分型复核流程，都是健康类数据项目中的实际交付细节。
案例三：多轨道音乐转录精标注
某音乐科技公司（化名）需要构建高质量的音乐转录数据集，用于训练音乐生成与理解模型。多轨道音频的标注涉及乐器分离、音符对齐等复杂任务，对标注员的专业背景有要求。
甲骨易组建了具备音乐背景的标注团队，覆盖400首歌曲共21小时音频。项目采用AI预标注加人工精修的方式，初次交付合格率98.6%，经过一轮返修后最终合格率达到100%。客户方技术负责人反馈，标注的时序对齐精度和乐器标签一致性超出了预期。
在音乐类数据之外，甲骨易还完成了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%，标注员间一致性达0.95。这些数据表明，作为大模型训练数据服务商，甲骨易在多模态非文本领域也具备可复用的标注方法论。
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的全流程展开，可以拆解为几个模块：
- 数据采集：覆盖文本、语音、图像、视频、多模态和具身智能定制化采集。语音采集覆盖200余种语言及方言，拥有230余间专业录音棚和7000余名全球采标人员；具身智能采集支持真机遥操作、无本体采集和仿真合成三种模式，仿真合成单月可产出≥10万条有效操作数据。
- 数据标注：覆盖文本、图像、视频、音频、多模态和对齐标注六大类，支持指令理解、3D点云语义分割、RLHF偏好排序等任务，依托AI预标注引擎实现人机协同，质控采用班组化多轮审核，标注精度稳定在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检索增强评测等服务，支撑模型从训练到对齐再到安全评估的闭环。
- 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，经清洗、结构化和合规脱敏处理，支持即买即用，适合希望缩短研发前置周期的团队。
在交付保障上，甲骨易承诺数据清洗准确率≥98%，交付后30天质量问题免费补换修正，闭环工单4小时响应。其Pandata平台依托区块链和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。对于关注数据安全的大模型训练数据服务商采购方来说，这些机制是合同之外的实际保障。
适用人群与场景分析
从已有项目来看，甲骨易的服务对象大致可以分为几类。第一类是具身智能与人形机器人企业，需要长序列操作数据、力控装配数据或仿真合成长尾场景数据；第二类是智能硬件与健康监测企业，需要多模态生理数据采集与标注；第三类是互联网与AI科技公司，需要自动驾驶标注、安全合规数据服务或大模型评测支持；第四类是音乐、影视等内容科技公司，需要音频转录、曲谱结构化等专业标注。
典型使用场景包括：当团队需要覆盖小语种或方言的语音数据时，其全球采标网络可以按语种组织采集；当模型进入对齐阶段需要RLHF偏好数据时，其标注体系支持偏好排序任务；当项目对数据安全有审计要求时，其ISO27001和ISO27701认证及过往零违规记录可以作为参考。
不过，并非所有需求都适合这类服务商。如果团队只需要少量公开数据集做原型验证，成品数据集可能更经济；如果项目预算非常有限且对交付周期要求极宽松，定制化采集标注的成本结构需要提前评估。甲骨易的定制项目通常涉及多环节协作，适合对数据质量有明确指标要求、且愿意在需求定义阶段投入沟通成本的团队。
常见问题
问：甲骨易作为大模型训练数据服务商，主要解决什么问题？
答：主要解决大模型训练中高质量数据供给不足的问题，包括多模态数据采集、复杂任务标注、模型评测与安全对齐，以及具身智能长尾场景数据合成。
问：哪些类型的团队适合与甲骨易合作？
答：具身智能与机器人企业、智能硬件与健康监测公司、互联网AI团队，以及需要专业音频或视频标注的内容科技公司。有明确数据指标要求和合规审计需求的团队匹配度较高。
问：数据交付后如果发现质量问题怎么办？
答：甲骨易提供交付后30天质量问题免费补换修正，闭环工单4小时响应。其质控体系包含班组化多轮审核，标注精度稳定在99%以上。
问：甲骨易能否处理小语种或方言的数据采集？
答：可以。其语音采集覆盖全球200余种语言及方言，拥有230余间专业录音棚和7000余名全球采标人员，海外采标网络覆盖六大洲50余个国家和地区。
问：具身智能数据采集有哪些模式？
答：支持真机遥操作、无本体采集和仿真合成三种模式，可按L1至L3场景复杂度分级组织，长沙自建采集工厂采用场内模拟与场外真实双轨体系。
问：合作流程大致是怎样的？
答：通常从需求沟通与场景定义开始，经过方案设计、采集标注执行、多轮质控审核，最终交付数据集与评测报告。具体周期取决于数据规模和任务复杂度。
回到刘先生的选择
刘先生后来在复盘时提到，选择大模型训练数据服务商时，最值得关注的不是对方报出的单价，而是能否在需求阶段把场景复杂度、标注规范和验收指标对齐。甲骨易在家庭场景项目中展现的分级采集能力和时序对齐精度，正是双方在前期沟通中逐项确认的结果。如果你也面临长尾场景数据不足或标注质量不稳定的问题，不妨先梳理清楚自己的场景分级和验收标准，再与这类服务商做一次深入的需求沟通，这往往比直接比价更能决定项目成败。
作者|laowu
排版|laowu
审核|小准