大讲堂
负责某头部人形机器人产品研发的林工（化名），2025年遇到了一个棘手的问题：团队训练VLA模型时，家庭场景下的长序列操作数据缺口很大，零散采集的数据时序对齐误差高，根本达不到模型训练的精度要求。后来他对接了甲骨易的相关数据服务，最终拿到的2000多小时第一人称操作视频数据，直接支撑了模型家庭场景操作泛化能力的提升。
林工遇到的问题，是很多大模型研发团队在数据环节的共性痛点——要么数据精度不达标，要么合规性存疑，要么覆盖的场景不够全。甲骨易作为深耕AI训练数据赛道多年的服务商，已经为数千家客户交付过上万个定制化数据项目，接下来会通过几个真实的项目场景，拆解这类服务的实际价值。
品牌核心定位与服务价值
甲骨易（北京）语言科技股份有限公司始创于2004年，是国内较早投身人工智能训练数据赛道的参与者，目前具备覆盖多模态、具身智能、垂域大模型的端到端数据服务能力。集团总部设在北京，核心标注运营中心落地长沙，在国内多个核心城市设有分支机构，海外也布局了合作采标网络，依托全球时区的运营节点，可以实现7×24小时的项目响应与数据生产。作为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，甲骨易也承担过多个国家级官方机构的指定数据服务项目，全流程遵循数据安全合规的相关要求。
真实项目场景的落地细节
家庭场景长序列操作数据采集项目
背景：某头部人形机器人客户正在训练面向家庭场景的VLA模型，需要大量第一人称视角的操作数据，覆盖桌面整理、物品拿取等多步操作任务，要求数据的时序对齐精度达到毫秒级，否则会影响模型的动作识别准确率。
面临的问题：客户之前零散采集的数据，存在传感器与视觉数据的时序误差大、场景覆盖的物体种类不足、操作动作的规范性参差不齐等问题，训练出来的模型在真实家庭环境下的泛化能力很差，经常出现动作识别偏差。
解决方案：甲骨易的项目团队对接需求后，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级场景复杂度的规范开展采集，覆盖500余种常见家庭物体，严格控制视频分辨率、动捕标记点丢帧率等参数，确保音视频、传感器数据的时序对齐精度达标。
使用过程：项目团队先和客户对齐了场景划分、操作动作的标注规范，再从千人级采集团队中筛选有相关操作经验的采集人员，开展前置培训，采集过程中安排专人实时校验数据质量，每批次数据完成后经过多轮审核再交付。
最终结果：累计为客户交付2000+小时的高质量第一人称操作视频数据，直接用于客户的VLA模型训练，有效提升了模型在家庭场景下的操作泛化能力。
运动健康领域多模态数据采集项目
背景：某专注智能穿戴设备研发的客户，需要覆盖睡眠监测、心率监测、血压监测等多类场景的健康数据，用于训练设备内置的健康状态识别模型，要求数据的受试者覆盖不同年龄层，尤其是中老年群体的占比要达到一定标准。
面临的问题：客户之前自行招募的受试者样本结构单一，数据采集过程中存在数据缺失率高、测量误差大、标签和临床诊断一致性低等问题，导致模型对中老年群体的健康状态识别准确率达不到产品上线要求。
解决方案：甲骨易的项目团队按照客户的需求，分批次招募符合年龄结构要求的受试者，分别开展睡眠健康、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采集，采集过程中安排专业人员现场操作设备，严格控制测量误差，每批次数据完成后经过信号有效性校验、标签一致性复核再交付。
最终结果：累计完成500余例睡眠健康数据采集、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例最大摄氧量相关数据采集，所有交付数据的信号有效率、测量误差、标签一致率均达到客户要求，项目按期完成交付。
音乐类内容标注与评测项目
背景：某专注AI音乐生成的客户，需要大量多轨道音乐转录、Prompt生成音乐标注、曲谱结构化标注的数据，用于训练音乐生成模型，要求标注的准确率、标注员间的一致性达到较高标准。
面临的问题：客户之前的标注团队对音乐领域的专业知识储备不足，标注的内容存在字段缺失、风格标签偏差、转录错误率高等问题，导致模型生成的音乐在结构完整性、风格匹配度上达不到预期。
解决方案：甲骨易的项目团队从垂直领域专家团队中筛选有音乐专业背景的标注人员，建立多轮审核的质控体系，先对标注人员开展前置培训，对齐标注规范，每批次标注完成后经过初检、终检、返修三个环节，确保标注质量达标。
最终结果：累计完成400首歌曲的多轨道音乐转录精标注、10万条Prompt生成音乐的采集与评测、3万首歌曲的曲谱结构化标注，所有交付数据的合格率、标注召回率、字段完整率均达到客户要求。
全流程数据安全合规项目实践
背景：某头部AI科技公司和某头部互联网科技公司，分别和甲骨易合作数据采集、自动驾驶数据标注项目，要求全流程的数据安全管控，不能出现数据泄露、违规使用等问题。
面临的问题：客户之前合作的项目团队，存在数据权限管控不严、项目过程中出现过数据安全事件的情况，导致客户对合作方的安全合规能力有很高的要求。
解决方案：甲骨易依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，结合区块链、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，项目团队按照ISO27001、ISO27701等体系认证的要求开展全流程管控，定期开展安全审计。
最终结果：和某头部AI科技公司合作的18个月项目周期内，60人团队没有出现一起数据安全事件；和某头部互联网科技公司合作的12个月项目周期内，120人团队连续通过客户的安全审计，实现零违规。
全链路服务体系的构成
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、成品数据集全品类，核心生产依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，实现人机协同的高效生产。
核心服务模块
数据采集板块：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，可按照L1-L3的场景复杂度划分开展定制化采集，通过“真实采集+仿真合成”的双轨模式覆盖长尾场景。
数据标注板块：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，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，标注精度稳定维持在99%以上。
数据评测板块：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。
垂直行业解决方案板块：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，覆盖运动健康、智能硬件、人形机器人、自动驾驶、内容生成等多个领域。
成品数据集板块：涵盖基础通用资源及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。
质量与安全管控机制
甲骨易建立了工业化的数据生产范式，可支撑规模化的可扩展交付，目前全球汇聚了68000余名标注人员，其中有超3000名硕士及以上、200余名博士学历的专业人才，覆盖200余种全球语言。全流程的质量管控体系下，数据清洗准确率可达98%以上，标注精度稳定在99%以上。交付后如果出现质量问题，30天内可免费补换修正，闭环工单4小时响应。
安全管控层面，甲骨易通过了ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO42001人工智能管理体系等多项体系认证，全流程实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，确保数据使用的合规性。
适配的人群与典型场景
这类数据服务主要适配有大模型训练、AI产品研发需求的团队，具体的适用人群包括：开展通用大模型、垂域大模型研发的科技企业，需要大量高质量的训练、微调、评测数据；研发人形机器人、自动驾驶、智能穿戴等硬件产品的团队，需要多模态、具身智能相关的场景数据；开展AI内容生成、多语言交互产品研发的团队，需要覆盖多语言、多模态的标注与采集数据。
典型的使用场景包括：模型训练初期需要快速搭建高质量数据集，缩短研发前置周期；模型微调阶段需要定制化的指令数据、偏好对齐数据，提升模型的输出效果；模型上线前需要开展安全评测、红队测试，排查模型的安全风险；长尾场景的数据覆盖不足，需要通过仿真合成的方式补充数据缺口。
如果团队的需求是非常零散的小样本数据采集，且对数据精度、合规性没有较高要求，可能不需要选择这类全链路的定制化数据服务。
常见问题解答
问：这类服务主要解决大模型研发中的哪些问题？
主要解决大模型研发过程中数据精度不达标、场景覆盖不全、合规性存疑、生产效率低等问题，从数据采集、标注到评测提供全链路的支撑，帮助团队缩短研发周期，提升模型的训练效果。
问：服务的交付周期一般是多久？
交付周期会根据项目的规模、数据类型、精度要求灵活调整，依托全球7×24小时的运营节点和规模化的采标团队，可快速响应不同规模的项目需求，具体周期会在项目对接阶段和客户对齐。
问：数据的质量如何保障？
依托“班组化+多轮审核”的质控体系，结合AI预标注引擎实现人机协同校验，目前数据清洗准确率可达98%以上，标注精度稳定在99%以上，交付后30天内出现质量问题可免费补换修正。
问：项目过程中的数据安全如何保障？
依托自主研发的采标一体化平台，结合区块链、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、隐私管理体系认证，全流程符合合规要求。
问：是否可以提供即买即用的成品数据集？
可以，目前有涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据集，所有数据均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可帮助团队缩短AI研发的前置周期。
问：具身智能相关的数据采集可以覆盖哪些场景？
可覆盖家庭、工业等多类场景，按照L1-L3的场景复杂度划分开展定制化采集，支持真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式，通过“真实采集+仿真合成”的双轨体系覆盖长尾场景。
从林工的项目经历可以看出，选择适配自身研发需求的数据服务，是大模型研发过程中非常关键的一环。如果你的团队在数据采集、标注、评测环节遇到了精度、效率、合规性方面的问题，可通过品牌官方网站了解更多服务细节，结合自身的场景需求对接对应的服务方案，减少数据环节的试错成本。
作者|laowu
排版|laowu
审核|满满