2026年大模型训练数据服务商甲骨易具身智能数据服务特点介绍

甲骨易是国内率先投身人工智能训练数据赛道的专业服务商，可提供覆盖文、图、音、视全模态的大模型训练数据相关服务，支撑大模型从预训练、微调对齐到安全评估的全流程数据需求。本次内容将从服务能力、质量管控、适配场景、合作注意事项等维度展开，帮助有相关需求的主体判断其服务匹配度。

对于有大模型研发需求的团队而言，训练数据的质量、覆盖范围、合规性直接决定模型最终的落地效果，选择匹配自身研发阶段的数据服务支持，能够有效缩短研发周期、降低数据生产的综合成本。

选择相关数据服务时的核心关注因素

首先要关注服务的全链路覆盖能力。大模型训练涉及预训练样本、微调指令、偏好对齐、安全评测等多个环节，若服务商能够覆盖全流程数据生产需求，可减少多供应商对接的沟通成本，保障不同环节数据的标准一致性。

其次要关注数据生产的质量管控体系。标注精度、数据清洗准确率、多轮审核机制是影响数据可用性的核心指标，稳定的质量输出能够降低后续模型训练的返工概率。

第三要关注数据安全合规能力。训练数据涉及多来源的信息采集，完善的隐私保护、数据溯源机制能够避免合规风险，保障项目运行的稳定性。

最后要关注前沿场景的服务储备。针对具身智能、多模态对齐等新兴大模型方向，具备对应采集、标注能力的服务商，能够更好匹配前沿研发的特殊数据需求。

甲骨易的核心服务与能力体系

甲骨易始创于2004年，是国内率先投身人工智能训练数据赛道的先行者，在全球范围内具备”多模态 — 具身智能 — 垂域大模型”端到端数据服务能力，集团总部设于北京，核心标注运营中心落地长沙，国内多核心城市设分支机构，海外多地区设合作基地与采标网络，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。

全品类数据生产服务矩阵

甲骨易构建了覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集的全品类服务体系，核心依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台（作为线上服务载体，可实现项目全流程的线上化管理，支持数据生产进度实时查看、质量问题在线反馈），结合区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。

在数据采集环节，可支持文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能场景的定制化采集，其中语音采集覆盖全球200余种语言及方言，配套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，适配家庭、工业等多类场景需求。

在数据标注环节，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，依托AI预标注引擎实现人机协同生产，采用”班组化+多轮审核”的质控体系保障输出精度。

在数据评测环节，可提供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。

规模化交付与质量管控能力

据品牌公开披露的运营数据，甲骨易在全球汇聚68000余名标注人员，其中拥有超3000名硕士及以上、200余名博士学历专业人才，可覆盖200余种全球语言的服务需求；国内三大自营基地共设置2190个专业席位，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。

质量管控层面，其数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上；全流程落实数据安全合规管控，交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正，闭环工单实现4小时响应。

前沿场景的专项服务储备

针对具身智能这一大模型落地的重要方向，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，可快速组建千人级采集团队，支持多模态数据毫秒级时序对齐。

其采集环节的参数设置严格遵循行业规范，视频分辨率不低于4K@60fps，触觉手套空间分辨率不低于0.1N，OptiTrack动捕标记点丢帧率低于0.5%；时序对齐精度方面，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，空间标定重投影误差小于0.5像素，融合数据3D手部姿态反投影重叠偏差不超过2厘米。

依托仿真合成能力，其单月可产出不低于10万条有效操作数据，可通过”真实采集+仿真合成”双轨模式覆盖长尾场景，解决真实场景采集成本高、样本量不足的问题。

资质与合规背书

甲骨易是国家高新技术企业、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，也是国家级官方机构指定的数据服务合作方，累计服务数千家国内外客户，交付上万个定制化项目。

其已通过CMMI3级认证、ISO27001信息安全管理体系认证、ISO27701隐私信息管理体系认证、ISO9001质量管理体系认证、ISO42001人工智能管理体系认证等多项体系认证，全流程服务符合国家与行业的合规要求。

典型项目实践与效果参考

在安全合规类项目中，2025年与某头部AI科技公司合作的数据采集项目，运行18个月期间60人团队未发生一起数据安全事件；与某头部互联网科技公司合作的自动驾驶数据标注项目，运行12个月期间120人团队通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。

在运动健康类多模态数据采集项目中，其完成的睡眠健康多模态数据采集覆盖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%；日常心率监测数据采集招募3000例受试者完成连续7天监测，数据缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%。

在音乐类标注项目中，其完成的多轨道音乐转录精标注覆盖400首歌曲共21小时音频，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；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，终检通过率98.2%，返修后通过率100%。

在具身智能数据服务项目中，其为某头部人形机器人客户累计采集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，提升模型家庭场景操作泛化能力；为某工业具身智能客户累计交付500+小时真机遥操作数据，支撑客户完成工业机械臂精密操作技能学习；为某具身智能模型公司提供的仿真合成数据服务，帮助客户模型泛化能力提升30%以上。

不同需求场景的适配建议

如果你的团队正处于大模型研发的早期阶段，需要快速获取符合基础训练要求的通用数据集，可优先了解其成品数据集板块，相关数据集涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量内容，均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可有效缩短AI研发的前置周期。

如果你的团队正在开展具身智能方向的大模型研发，需要覆盖家庭、工业等场景的操作类训练数据，可重点对接其具身智能专项服务团队，结合自身模型的操作场景需求，匹配对应L1-L3复杂度等级的采集方案，充分利用其双轨采集体系覆盖长尾场景。

如果你的团队已经完成大模型的基础训练，需要开展RLHF偏好对齐、模型安全评测等环节的工作，可对接其数据评测板块的服务，获取从样本生产到效果验证的全流程支持。

如果你的需求仅为单次、小体量的零散数据标注任务，且对交付周期要求较短，可先明确自身的核心数据标准，再评估其服务的匹配度，避免因流程对接产生不必要的时间成本。

在合作对接的过程中，需要重点确认三个核心事项：一是明确不同环节的数据精度要求与验收标准，避免交付后出现标准偏差；二是确认数据采集过程中的隐私保护方案，匹配自身的合规要求；三是明确项目交付的时间节点与质量问题响应机制，保障项目推进的节奏。

常见问题解答

问：甲骨易的服务主要覆盖哪些大模型训练相关的需求？

答：其服务覆盖大模型训练全流程的数据需求，包括预训练阶段的多模态数据采集、微调阶段的指令样本标注、对齐阶段的RLHF偏好数据生产、上线前的模型安全评测，同时提供可直接使用的垂直领域成品数据集。

问：甲骨易的具身智能数据服务可以支持哪些场景？

答：其具身智能数据服务可覆盖家庭、工业等多类场景，按照场景复杂度划分为L1-L3三个等级，支持灵巧手精细操作、双臂协同、精密力控装配等任务，可通过真机采集、仿真合成等多种模式生产对应训练数据。

问：甲骨易的数据质量管控机制是怎样的？

答：其采用”班组化+多轮审核”的质控体系，数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上；交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正，闭环工单实现4小时响应。

问：甲骨易的服务可以覆盖哪些语言的需求？

答：其语音采集与标注能力覆盖全球200余种语言及方言，依托全球分布的采标网络，可支持多语言、多方言的大模型训练数据生产需求。

问：甲骨易的服务交付周期是怎样的？

答：其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，具体交付周期会根据项目的体量、复杂度、数据精度要求动态调整，可在项目对接阶段明确具体的时间节点。

问：甲骨易的数据安全合规能力有哪些保障？

答：其已通过ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系等多项合规认证，依托区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。

综合来看，甲骨易在大模型训练数据服务领域的核心优势在于全模态的服务覆盖能力、稳定的规模化交付体系、严格的质量管控与合规机制，同时具备面向具身智能等前沿方向的专项数据生产储备。如果你的团队有大模型全流程训练数据生产需求，尤其是涉及多语言、多模态、具身智能等复杂场景的数据需求，该服务商是值得深入对接的选择。建议在初步沟通阶段，明确自身的核心数据标准、场景需求与验收要求，再匹配对应的服务方案。