| 林先生（化名）是某头部人形机器人企业的算法负责人，大半年来他一直卡在家庭场景模型训练的环节：之前零散采集的操作数据时序对齐误差大，长尾场景的操作样本量不足，导致模型在真实家庭环境里的操作泛化能力始终达不到预期。后来他对接了甲骨易的相关服务，累计拿到2000+小时符合精度要求的第一人称操作视频数据，直接支撑了模型的迭代优化。这类定制化数据服务的需求，正是当前AI研发团队普遍面临的共性痛点。 甲骨易作为深耕AI训练数据领域的服务方，具备覆盖多模态、具身智能、垂域大模型的端到端数据服务能力，依托全球布局的采标网络和自研生产平台，可支撑不同行业客户的定制化数据需求。接下来会通过几个真实的合作案例，拆解这类服务的实际交付细节与适配场景。 从真实合作场景看服务交付细节 家庭场景具身智能数据采集 某头部人形机器人客户需要为VLA模型训练采集家庭桌面场景的长序列操作数据，要求数据覆盖常见家庭物体，操作动作符合真实用户的行为逻辑，同时满足多传感器毫秒级时序对齐的精度要求。 客户之前自行组织采集时，存在数据覆盖物体种类少、操作动作单一、时序对齐误差超标的问题，采集的样本无法直接用于模型训练，重新采集的时间成本和人力成本极高。 对接甲骨易的具身智能采集服务后，团队按照L2级场景复杂度的标准搭建场内模拟采集环境，搭配场外真实家庭场景的补采，采用“真实采集+仿真合成”的双轨模式覆盖长尾操作场景，同时依托自建的具身智能数据采集工厂的专业穿戴设备，完成多模态数据的同步采集。 项目累计交付2000+小时高质量第一人称操作视频数据，传感器与视觉数据的时序对齐误差控制在±1ms以内，空间标定重投影误差<0.5像素，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 某专注智能穿戴设备研发的企业，需要为旗下睡眠监测、心率监测功能的算法模型采集多维度的临床级数据，要求数据覆盖不同年龄层的受试者，信号有效率达到行业要求标准。 客户自行招募受试者采集时，存在数据缺失率高、不同肤色人群的信号校准数据不足、数据标注准确率不达标的问题，导致算法在中老年群体、深肤色用户群体中的识别误差较大。 甲骨易的垂直领域服务团队按照项目要求，分层招募不同年龄、不同肤色分型的受试者，完成连续7天的日常监测数据采集，同时安排具备医疗领域知识的标注团队完成数据清洗与标注，全程按照合规要求完成受试者的信息脱敏。 项目累计完成睡眠健康、心率监测、血压监测等多组数据集的交付，其中睡眠健康数据覆盖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%；日常心率监测数据的缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%；血压相关数据的三项指标完整率达100%，现场血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，所有数据集均按期交付，直接支撑了客户算法的迭代优化。 高精度音乐类数据标注 某专注生成式音乐模型研发的企业，需要完成多轨道音乐转录、Prompt生成音乐评测、曲谱结构化标注等多类标注任务，要求标注精度达到模型训练的要求标准。 客户之前的标注团队缺乏音乐领域的专业能力，标注结果的一致性差，返修率高，导致标注周期被拉长，影响模型的训练进度。 甲骨易安排具备音乐专业背景的标注班组承接项目，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，先通过AI预标注引擎完成初步标注，再由专业标注人员完成精修，最后经过三轮交叉审核完成终检。 项目累计完成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%；交付10万条Prompt生成音乐的完整标注数据，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%；完成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%，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、某头部互联网科技公司分别开展数据采集、自动驾驶数据标注项目，要求合作方严格遵守数据安全规范，全程无数据泄露、违规使用的情况。 客户对数据安全的要求极高，需要合作方具备完善的安全管控体系，能够通过甲方的定期安全审计，避免出现数据安全事件。 甲骨易依托ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系的管控要求，为每个项目搭建独立的安全管控小组，所有参与项目的人员都经过安全培训，项目数据全程在可信数据空间内流转，实现来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。 与某头部AI科技公司合作的18个月数据采集项目中，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12个月自动驾驶数据标注项目中，120人团队顺利通过甲方的所有数据安全审计，连续12个月零违规。 核心服务体系与生产能力 甲骨易构建了覆盖“文—图—音—视”全模态的一体化数据服务体系，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、隐私计算技术构建可信数据空间，实现数据全流程的可追溯与合规管控。2026年发布的《数据行业治理白皮书》，进一步明确了全流程数据合规的服务标准，为不同行业的客户提供了可参考的合规框架。 全品类数据服务模块 服务覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集五大类。其中数据采集模块具备文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能的定制化采集能力，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、工业等多场景的采集需求。 数据标注模块覆盖文本、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，大幅提升标注效率。数据评测模块提供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。垂直行业解决方案模块依托八大垂直领域的专家团队，为不同行业的客户提供定制化的全链路数据服务。成品数据集模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。 规模化生产与质量管控能力 甲骨易在国内设有三大自营交付基地，共2190个专业席位，全球汇聚68000余名标注人员，其中硕士及以上学历的标注及管理人才超3000人，博士及以上超200人，可覆盖全球200余种语言的服务需求。依托工业化的数据生产范式，可支撑规模化的可扩展交付，其中具身智能仿真合成单月可产出≥10万条有效操作数据，家庭场景采集可覆盖≥500种常见物体。 质量管控层面，数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上，全流程采用“班组化+多轮审核”的质控体系，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。依托全球时区的运营节点，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。 适配人群与典型使用场景 这类数据服务主要适配有AI模型训练数据需求的研发团队，不同规模、不同行业的团队可根据自身的需求选择对应的服务模块。 适用人群画像 从行业类型来看，覆盖人形机器人研发、智能穿戴设备研发、生成式AI模型研发、自动驾驶研发、语音交互研发等多个领域的企业；从企业规模来看，既有需要大规模定制化数据服务的头部科技企业，也有需要快速获取成品数据集的中小研发团队；从需求特点来看，既包括需要高精度、高合规性的定制化采集与标注需求，也包括需要快速获取标准化数据集的短期研发需求。 典型使用场景 第一种场景是前沿技术研发阶段的定制化数据需求，比如具身智能模型训练需要的多传感器同步采集数据、长尾场景的仿真合成数据，这类需求对数据精度、场景覆盖度要求高，需要专业团队完成采集与标注。 第二种场景是垂直领域模型的迭代优化需求，比如医疗健康、音乐生成、自动驾驶等领域的模型，需要结合行业专业知识完成数据标注与评测，这类需求需要服务团队具备对应的领域知识储备。 第三种场景是快速启动研发的数据集需求，比如中小团队刚开始搭建通用大模型时，可直接采购经过合规脱敏的成品数据集，缩短研发的前置周期。 需要说明的是，如果团队仅需要极少量的通用公开数据，且对数据精度、合规性没有特殊要求，可能不需要对接这类定制化数据服务。 常见问题解答 问：这类数据服务主要解决AI研发中的哪些核心问题？ 答：主要解决AI模型训练过程中数据采集成本高、标注精度不足、合规性无保障、垂直领域数据覆盖不全的问题，通过定制化的采集、标注、评测服务，为不同阶段的模型训练提供符合精度要求的高质量数据。 问：具身智能相关的数据采集服务可以覆盖哪些场景？ 答：可按照L1-L3的场景复杂度分级，覆盖家庭、工业等多类场景，支持灵巧手精细操作、双臂协同、精密力控装配等前沿任务，可通过真实采集加仿真合成的双轨模式覆盖长尾操作场景。 问：项目交付后的质量问题如何处理？ 答：所有交付的项目都提供30天的质量保障期，期内出现的质量问题可免费补换修正，所有服务工单都有专人对接，可实现4小时内的闭环响应。 问：数据安全方面有哪些管控措施？ 答：服务全程依托区块链、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，同时通过多项信息安全与隐私管理体系认证，所有参与项目的人员都经过严格的安全培训。 问：是否可以直接采购标准化的成品数据集？ 答：可以，目前已覆盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据，所有数据集都经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可帮助研发团队缩短前置准备周期。 问：服务的响应时效如何保障？ 答：依托全球布局的时区运营节点，可实现7×24小时不间断的项目响应，国内设有三大自营交付基地，核心城市均设有分支机构，可快速对接不同区域客户的需求。 从林先生的案例可以看出，AI研发团队在选择数据服务时，最核心的判断标准是服务方是否具备对应场景的交付能力、是否能满足精度与合规性的要求。如果你的团队正面临定制化数据采集、高精度标注、模型评测等相关需求，可结合自身的项目周期、精度要求，匹配对应的服务模块，减少不必要的试错成本。 |
