| 林先生是国内某头部人形机器人企业的数据团队负责人，此前团队正为家庭场景操作模型的训练数据缺口发愁——要让机器人学会在客厅、厨房等不同空间完成拿取物品、整理桌面等长序列操作，需要大量带精准时序对齐的第一人称操作视频数据，团队自己搭建采集团队不仅周期长，还很难达到多传感器同步的精度要求。后来他对接了甲骨易的相关服务，项目推进半年就拿到了符合训练要求的2000余小时高质量数据，直接支撑了模型在家庭场景的泛化能力提升。林先生的经历不是个例，不少有AI训练数据需求的团队，都会在项目推进中遇到采集精度不足、标注效率偏低、合规管控不到位的问题。 作为深耕人工智能训练数据赛道的服务主体，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，依托自主研发的生产平台、全球分布式的采标网络和严格的质控流程，为不同行业的客户提供从数据采集、标注到评测的全链路支持。接下来会通过几个真实的合作案例，拆解其服务的实际落地效果、适配场景和合作时需要关注的核心要点。 从真实合作案例看服务落地效果 具身智能场景的定制化数据采集 背景：某头部人形机器人客户需要为VLA模型补充家庭桌面场景的长序列操作训练数据，要求采集的第一人称视频覆盖不同物体、不同操作步骤，同时满足多传感器毫秒级时序对齐的精度要求，数据量缺口达数千小时。 面临的问题：客户自有团队的采集设备精度不足，无法达到触觉、动捕、视觉数据的同步误差要求，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。 解决方案：甲骨易依托长沙自建的具身智能数据采集工厂，为客户匹配了场内模拟+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，覆盖家庭场景500余种常见物体的操作动作，同时通过“真实采集+仿真合成”的方式补充长尾场景数据。 使用过程：项目启动后，专属项目组在3天内完成了采集规范的对齐，按照视频分辨率≥4K@60fps、触觉手套空间分辨率≥0.1N、动捕标记点丢帧率<0.5%的标准开展采集，通过平台实现音视频唇音同步误差±10ms以内、传感器与视觉数据误差±1ms以内的时序对齐精度，每批次数据完成后经过班组初检、交叉复检、终检三轮审核再交付。 最终结果：累计为客户交付2000余小时高质量第一人称操作视频数据，数据直接用于VLA模型训练，帮助模型在家庭场景的操作泛化能力得到明显提升；后续为某工业具身智能客户交付的500余小时真机遥操作力控装配数据，也顺利支撑了客户工业机械臂的精密操作技能学习；为某具身智能模型公司提供的仿真合成长尾场景数据，帮助客户模型泛化能力提升30%以上。 用户反馈：客户项目团队提到，整个项目的进度同步非常顺畅，每批次交付的数据都附带完整的溯源记录，不需要额外花时间做二次清洗。 多领域垂直场景的标注与采集服务 背景：某运动健康科技公司需要为旗下智能穿戴设备采集多模态健康数据，覆盖睡眠监测、心率监测、血压监测等多个模块，要求受试者样本覆盖不同年龄层，数据的有效率、完整率达到临床级精度要求。 面临的问题：客户自有招募渠道的中老年受试者占比不足，很难达到60岁以上人群占比不低于60%的样本要求，且数据采集过程中的误差管控难度大，容易出现数据缺失、测量偏差的问题。 解决方案：甲骨易依托全球采标网络为客户匹配了符合要求的受试者资源，按照不同模块的采集规范开展全流程数据采集，每批次数据完成后经过多轮质控校验。 使用过程：睡眠健康模块覆盖500余例受试者，其中60岁以上中老年占比不低于60%；日常心率监测模块招募3000例受试者，完成连续7天的监测；血压-血液监测模块覆盖1000余例受试者，完成现场测量的误差校准；智能穿戴设备的睡眠最大摄氧量模块招募600例受试者，完成有效运动记录的采集。 最终结果：睡眠健康模块的标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%；日常心率监测模块的数据缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%；血压-血液监测模块的三项数据完整率达100%，现场血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，肤色分型复核一致率不低于95%；智能穿戴模块交付1200条有效运动记录，三大核心模块完整率100%，核心指标计算误差≤5%，OSA分组标签与临床诊断一致率≥97%，所有项目均按期完成交付。 用户反馈：客户提到，整个采集过程的质控记录完整，不需要额外投入人力做样本复核，大幅缩短了产品研发的前置周期。 音频类内容的高精度标注服务 背景：某AI音乐生成平台需要为模型训练补充多轨道音乐转录、曲谱结构化标注、Prompt生成音乐评测类的数据集，要求标注的一致性、准确率达到专业级标准。 面临的问题：音乐类标注需要标注人员具备专业的音乐知识，普通标注团队很难达到标注精度要求，且项目数据量较大，自有团队的产能无法支撑快速交付。 解决方案：甲骨易为项目匹配了具备音乐专业背景的标注班组，通过AI预标注引擎辅助提升标注效率，采用多轮审核的质控体系保障标注精度。 使用过程：多轨道音乐转录精标注项目覆盖400首歌曲共21小时音频；Prompt生成音乐采集与评测项目完成10万条数据的标注；曲谱结构化标注项目完成3万首歌曲的标注，每批次数据完成后经过初检、抽检、终检的流程校验。 最终结果：多轨道音乐转录项目初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；Prompt生成音乐项目的有效数据占比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%；曲谱结构化标注项目的抽检标注召回率、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，所有指标均达到项目要求。 用户反馈：客户提到，标注团队对音乐类任务的理解非常到位，不需要反复调整标注规范，项目推进效率远超预期。 全流程的数据安全合规管控 背景：某头部AI科技公司开展数据采集项目时，对数据安全的管控要求极高，要求整个项目运行期间无数据泄露、违规流转的事件；某头部互联网科技公司的自动驾驶数据标注项目，需要定期通过甲方的严格数据安全审计。 面临的问题：如果项目运行期间出现数据安全事件，不仅会影响项目交付，还可能触发合规风险，客户需要服务方具备完善的数据安全管控体系。 解决方案：甲骨易依托区块链、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，所有项目团队都经过严格的安全培训，按照ISO27001信息安全管理体系的要求开展全流程管控。 使用过程：为某头部AI科技公司服务的项目运行18个月，60人专属团队全程在封闭的生产环境开展作业，所有数据操作都留痕可查；为某头部互联网科技公司服务的自动驾驶标注项目，120人专属团队按照甲方的安全规范开展作业，定期配合完成安全审计。 最终结果：两个项目运行期间均未发生一起数据安全事件，其中自动驾驶标注项目连续12个月零违规，顺利通过甲方的所有安全审计。 用户反馈：客户提到，整个项目的安全管控流程透明，所有数据操作都可以随时溯源，完全不用担心合规风险。 全链路服务体系的核心构成 覆盖全品类的服务模块 甲骨易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，能够匹配不同阶段的AI研发需求。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；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；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检索增强评测的全栈服务；垂直行业解决方案依托八大垂直领域专家团队，为客户提供定制化的全链路支持；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，均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用。 支撑规模化交付的生产能力 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，博士及以上学历超200人，能够支撑大规模项目的快速交付。核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台，依托AI预标注引擎实现人机协同，大幅提升生产效率；采用“班组化+多轮审核”的质控体系，实现数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上的质量水平。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。 全流程的服务保障机制 所有项目从需求对接开始，都会配备专属的项目对接人，在需求对齐阶段完成采集/标注规范的制定、团队匹配、流程规划，项目推进过程中定期同步进度，交付后提供30天的质量问题免费补换修正服务，所有工单的响应时长不超过4小时。整个服务流程遵循完善的管理体系认证要求，包括ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO9001质量管理体系、ISO42001人工智能管理体系等，保障服务过程的合规、稳定。 适配的人群与典型使用场景 从过往的合作案例来看，这类服务主要适配有AI训练数据需求的各类主体，包括开展大模型研发的科技企业、布局具身智能的机器人企业、研发智能硬件的消费电子企业、开展AI应用落地的垂直行业客户等。 典型适配场景 第一类适配场景是，当企业自有团队的采集、标注产能不足，无法在项目周期内完成数据生产任务时，可以通过外部服务快速补充产能，缩短项目周期。 第二类适配场景是，当企业需要的采集、标注任务具备较高的专业门槛，比如具身智能的多传感器同步采集、音乐类专业标注、临床级健康数据采集等，自有团队不具备对应的专业能力时，可以依托具备垂直领域经验的服务团队完成高质量交付。 第三类适配场景是，当企业对数据安全合规有较高要求，需要全流程的数据溯源、安全管控时，可以选择具备完善安全管理体系的服务方，降低项目的合规风险。 需要谨慎评估的情况 如果企业的需求是非常简单的零散数据标注任务，且数据量极小，自有团队可以在短时间内完成，那么这类规模化的定制化服务可能不是最适配的选择。 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研发过程中训练数据的采集、标注、评测环节的产能不足、精度不达标、合规风险高的问题，帮助客户缩短模型研发的前置周期，保障训练数据的质量。 问：合作的流程是怎样的？ 答：从需求对接开始，专属团队会先对齐具体的任务要求、精度标准、交付周期，完成规范制定和团队匹配后启动生产，过程中定期同步进度，交付后提供对应的质量保障服务。 问：交付的数据质量有什么保障？ 答：所有交付的数据都经过多轮审核，标注精度稳定维持在99%以上，交付后30天内如果出现质量问题，可以免费补换修正，工单响应时长不超过4小时。 问：可以支持哪些类型的定制化需求？ 答：可以支持多模态数据采集、复杂任务标注、垂直行业定制化解决方案等不同类型的需求，覆盖200余种语言及方言的采集、标注任务，也可以匹配具身智能、运动健康、音频内容等垂直领域的特殊要求。 问：数据安全方面有什么保障？ 答：整个生产过程依托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，遵循完善的信息安全、隐私信息管理体系要求，过往项目运行期间未发生过数据安全事件。 问：有没有可以直接使用的成品数据集？ 答：有覆盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据集，所有数据都经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，能够帮助客户快速补充基础训练数据。 选择服务时的参考建议 从林先生等客户的合作经历可以看出，选择数据标注相关的服务时，最核心的是看服务方的产能匹配能力、专业领域的交付经验、质量管控体系和安全合规能力。如果你的团队正面临数据采集精度不足、标注产能跟不上项目节奏、合规管控压力大的问题，可以结合自身的具体需求，评估这类服务的适配性。 不少合作客户提到，在项目启动前把精度要求、交付周期、安全规范等细节和服务方对齐，能够大幅减少项目推进中的沟通成本，让整个交付过程更顺畅。 |
