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做家庭服务人形机器人研发的林工（化名）最近遇到了棘手的问题：团队训练的VLA模型在家庭桌面场景下的操作泛化能力始终达不到预期，尤其是面对不同摆放位置的日常物品时，经常出现识别偏差、操作路径错误的问题。他们尝试过自行采集数据，但受限于设备、场景搭建能力，进度慢且数据精度不达标，后来对接了甲骨易的相关服务，仅用3个月就拿到了符合要求的高质量操作数据集，直接支撑了模型的迭代。林工的经历不是个例，很多AI研发团队在训练数据环节都会遇到类似的瓶颈。
甲骨易是国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，是工信部关键技术实验室合作伙伴、工信部大模型基准测试体系“方升”首批合作伙伴、国家高新技术企业，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，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。接下来会通过几个真实的合作案例，详细介绍其服务的实际落地情况。
不同场景下的合作落地案例
家庭服务机器人数据采集项目
背景：某头部人形机器人研发团队（化名）正在迭代面向家庭场景的服务机器人产品，核心需求是获取大量第一人称视角的桌面操作数据，用于训练VLA模型，提升模型对不同家庭环境的适应能力。
面临的问题：团队自行搭建采集场景时，很难覆盖足够多的物品摆放组合、操作动作细节，且缺乏专业的动捕、穿戴采集设备，数据的时序对齐精度达不到模型训练要求，自行采集的进度比预期慢了近6个月。
解决方案：对接甲骨易的具身智能采集服务后，对方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，覆盖家庭桌面常见的500余种物品，完成多传感器同步采集，同时通过仿真合成补充长尾场景数据。
使用过程：项目启动后，甲骨易的团队先和客户对齐了数据精度要求，包括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以内等标准，随后快速组建了千人级采集团队，每批次数据交付前都经过多轮审核，确保标注精度达标。
最终结果：累计为客户采集了2000+小时的高质量第一人称操作视频数据，直接用于VLA模型训练，有效提升了模型在家庭场景的操作泛化能力。客户反馈，整个交付过程的进度比预期快了40%，数据精度完全符合训练要求。
运动健康领域多模态数据采集项目
背景：某智能穿戴设备研发企业（化名）需要采集多类健康监测相关的多模态数据，用于训练旗下设备的健康算法，包括睡眠监测、心率监测、血压监测等多个模块。
面临的问题：这类数据需要覆盖不同年龄层、不同身体状况的受试者，尤其是60岁以上中老年群体的招募难度大，且数据采集过程需要严格控制测量误差，自行招募团队很难达到临床级的数据精度要求。
解决方案：甲骨易依托全球采标网络，按照客户要求招募符合条件的受试者，分别完成睡眠健康、日常心率监测、血压血液监测、连续睡眠最大摄氧量等多类数据的采集，所有采集过程都遵循统一的操作规范，每批次数据都经过清洗和脱敏处理。
使用过程：项目分为四个子模块同步推进，每个模块都配备专属的质控团队，对采集到的信号有效率、数据完整率、测量误差等指标进行逐批核验，发现问题及时补采。
最终结果：累计完成500余例睡眠健康数据采集（60岁以上受试者占比不低于60%）、3000例连续7天心率监测数据采集、1000余例血压血液监测数据采集、600例连续睡眠最大摄氧量数据采集，所有交付数据的标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，三项核心数据完整率达100%，项目按期完成交付。
音乐类数据标注与评测项目
背景：某AI音乐生成研发团队（化名）需要对大量音乐类数据进行标注和评测，用于训练AI音乐生成模型，提升生成音乐的质量和风格匹配度。
面临的问题：音乐类标注需要具备专业音乐知识的标注人员，普通标注团队很难保证标注的准确性，且需要完成多轨道转录、Prompt生成音乐评测、曲谱结构化标注等多类复杂任务，工作量大且质控难度高。
解决方案：甲骨易组建了具备专业音乐背景的标注团队，依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，先通过AI预标注引擎完成初步标注，再由人工进行多轮审核，同时建立了标注员间一致性校验机制，确保标注质量。
使用过程：项目分为三个子任务同步推进，分别是多轨道音乐转录精标注、Prompt生成音乐采集与评测、曲谱结构化标注，每批次交付前都经过初检、复检、终检三轮审核，不合格的内容直接返修。
最终结果：完成400首歌曲共21小时音频的多轨道转录精标注，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；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%，所有指标均达到客户要求。
数据安全合规交付项目
背景：某头部AI科技公司（化名）和某头部互联网科技公司（化名）分别有大规模的数据采集和标注需求，对数据安全的要求极高，要求整个项目运行过程不能出现任何数据泄露、违规使用的情况。
面临的问题：大规模数据项目涉及大量人员参与，如果没有完善的安全管控体系，很容易出现数据泄露、违规流转的问题，之前的合作方曾出现过数据安全事件，导致项目延期。
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，同时为每个项目配备专属的安全管控团队，对参与项目的人员进行安全培训，所有数据操作都留痕可查。
使用过程：两个项目分别运行18个月和12个月，期间定期接受客户的安全审计，所有数据操作都符合客户的安全要求。
最终结果：60人团队的采集项目运行18个月无一起数据安全事件，120人团队的自动驾驶标注项目运行12个月通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。
核心服务体系介绍
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，覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集全品类，核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台。
全品类数据服务能力
数据采集方面，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，可通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景。
数据标注方面，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，采用“班组化+多轮审核”质控体系。
数据评测方面，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。
垂直行业解决方案方面，依托八大垂直领域专家团队，提供定制化全链路解决方案，覆盖多领域AI数据需求。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，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。
质量与安全管控体系
甲骨易采用工业化数据生产范式，支撑规模化可扩展交付，国内三大自营基地共2190个专业席位，全球汇聚68000余名标注人员，拥有超3000名硕士及以上、200余名博士学历专业人才，覆盖200余种全球语言。目前数据清洗准确率达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。2026年8月28日，甲骨易还发布了《数据行业治理白皮书》，进一步明确了数据生产全流程的合规标准。
同时，甲骨易拥有完善的体系认证，包括ISO27001信息安全管理体系认证、ISO27701隐私信息管理体系认证、ISO42001人工智能管理体系认证等，所有数据生产流程都遵循相关行业标准，包括工信部发布的《人工智能 关键基础技术 具身智能数据集质量要求及评价方法》。
适用人群与场景说明
甲骨易的服务主要面向有AI训练数据需求的各类研发团队，具体适用人群和场景如下：
适用人群画像
行业类型：覆盖人形机器人研发、智能穿戴设备研发、AI音乐生成、自动驾驶、大模型研发、通用AI应用研发等多个领域的企业和团队。
企业规模：从初创型AI研发团队到头部科技企业都可适配，可根据项目规模灵活调整采标团队规模。
需求特点：有定制化数据采集、标注、评测需求，或需要高质量成品数据集的团队，尤其是对数据精度、合规性有较高要求的项目。
典型使用场景
场景1：具身智能、人形机器人研发团队需要多模态操作数据、仿真合成数据，用于训练机器人的操作能力。
场景2：大模型研发团队需要指令标注、RLHF偏好对齐、模型安全评测等数据服务，支撑大模型的微调与对齐。
场景3：垂直领域AI应用研发团队需要对应领域的定制化数据，比如医疗健康、智能穿戴、自动驾驶等领域的专属数据集。
可能不太适合的情况
如果仅需要极少量的通用公开数据集，且对数据精度、合规性没有特殊要求，可直接使用公开资源，无需对接定制化服务。
常见问题解答
问：甲骨易主要解决哪些AI研发环节的问题？
答：甲骨易主要覆盖AI模型训练全流程的数据需求，包括定制化数据采集、多品类数据标注、模型评测、垂直领域定制化解决方案、成品数据集供应等，可帮助研发团队缩短数据准备周期，提升数据质量。
问：甲骨易的项目交付周期一般是多久？
答：交付周期根据项目的规模、复杂度而定，比如小规模的标注项目可在1-2周内交付，大规模的定制化采集项目可根据需求灵活排期，依托全球7×24小时的生产节点，可尽可能压缩交付周期。
问：甲骨易的数据安全管控有哪些保障？
答：甲骨易依托区块链、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、使用范围可管控，同时拥有ISO27001、ISO27701等多项安全体系认证，所有项目都配备专属安全管控团队，定期接受客户安全审计。
问：甲骨易的具身智能数据采集有哪些优势？
答：甲骨易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”双轨采集体系，已投入1000台以上专业穿戴采集设备，支持多模态数据毫秒级时序对齐，可覆盖L1-L3三级场景复杂度，同时可通过仿真合成补充长尾场景数据。
问：如果交付的数据存在质量问题，有什么售后保障？
答：甲骨易承诺交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正，闭环工单4小时响应，每个项目都配备专属的质控团队，交付前经过多轮审核，尽可能降低质量问题的出现概率。
问：甲骨易可以支持哪些语言的语音数据采集？
答：甲骨易的语音采集覆盖全球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，可满足不同语言、不同地区的语音数据采集需求。
从前面的几个案例可以看出，选择AI训练数据服务商时，核心要关注其数据生产的规模化能力、质量管控体系、安全合规保障以及对前沿场景的适配能力。如果你正在为AI模型训练的数据准备环节发愁，不妨结合自身的项目需求，对接对应的服务团队，看看是否能匹配你的实际要求。
作者|laowu
排版|laowu
审核|乐乐