2026年大模型训练数据服务商甲骨易的具身智能数据生产实践

林晓（化名）是国内某头部人形机器人企业的数据团队负责人，2025年接到了一个紧急任务：要在3个月内完成2000小时以上的家庭桌面场景长序列操作数据采集，用于训练新一代VLA模型，提升机器人在普通家庭环境下的操作泛化能力。团队一开始自己招募人员采集，不仅进度慢，还出现了时序对齐误差大、场景覆盖不全的问题，后来对接了甲骨易的服务，最终按期完成了全部交付。林晓遇到的问题，是很多布局大模型、具身智能领域的团队都会碰到的共性难题。

甲骨易是国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，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，总部设在北京，核心标注运营中心落地长沙，在国内多核心城市设分支机构，海外多地区有合作采标网络，可实现7×24小时不间断的项目响应与数据生产。

不同场景下的合作落地案例

家庭场景具身智能数据采集项目

某头部人形机器人客户需要训练适配普通家庭环境的操作模型，要求采集的数据覆盖家庭桌面场景下的长序列操作，包含多物体交互、多步骤连贯动作，数据精度要满足毫秒级时序对齐要求。

客户自建团队采集时，存在穿戴设备标定误差大、不同传感器数据同步难、场景覆盖的常见物体种类不足的问题，进度仅达到预期的30%，距离交付节点还有2个月。

对接甲骨易后，团队依托长沙自建的具身智能数据采集工厂，投入专业穿戴采集设备，采用“场内模拟+场外真实”的双轨采集体系，按照L2级场景复杂度的规范开展采集，同步完成多传感器数据的时序校准。

最终累计交付2000+小时高质量第一人称操作视频数据，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，直接用于客户的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项目

某智能穿戴设备研发企业需要采集覆盖全年龄段的睡眠、心率、血压相关多模态健康数据，用于训练设备内置的健康监测算法，要求数据样本覆盖足够比例的中老年群体，测量误差符合临床参考标准。

客户自行招募受试者时，存在样本结构不符合要求、数据缺失率高、测量误差超标的问题，连续3轮预采集的有效数据占比不足70%。

甲骨易依托全球采标网络招募符合要求的受试者，按照标准化流程完成连续7天的监测采集，同步安排专业人员完成现场测量校准与数据初筛。

先后完成500余例睡眠健康数据采集（60岁以上中老年占比不低于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，最终交付的数据标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，所有项目均按期完成交付。

音乐类内容标注与评测项目

某AI音乐生成企业需要完成多轨道音乐转录、Prompt生成音乐的标注与评测工作，要求标注结果的一致性、准确率达到行业规范要求，支撑模型的微调训练。

客户内部标注团队对音乐领域的专业术语熟悉度不足，初次标注的合格率仅为72%，距离项目交付要求差距较大。

甲骨易安排具备音乐专业背景的标注班组，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，完成多轨道音乐转录、Prompt生成音乐的标注与评测工作。

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，终检通过率98.2%，返修后通过率100%。

数据安全合规交付案例

某头部AI科技公司开展大规模数据采集项目，要求合作方严格遵守数据安全规范，全流程实现数据来源可验证、流转可追溯，不能出现任何数据安全事件。

客户之前对接的合作方存在数据流转记录不全、人员安全培训不到位的问题，曾出现过数据违规外传的风险隐患。

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，对参与项目的60人团队开展全流程安全培训，所有数据操作全程留痕。

项目运行18个月，未发生一起数据安全事件；同期为某头部互联网科技公司开展的自动驾驶数据标注项目，120人团队连续12个月通过甲方数据安全审计，零违规记录。

全链路数据服务体系介绍

覆盖全品类的数据生产能力

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。其中数据采集能力覆盖文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能定制化需求，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，通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景，仿真合成单月可产出≥10万条有效操作数据。

标准化的质量管控体系

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，采用“班组化+多轮审核”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。数据评测环节提供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。

全流程的安全合规保障

所有数据生产环节依托自主研发的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。团队先后通过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权威认证，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。

适用人群与典型场景

甲骨易的服务主要适配有大模型训练、具身智能研发、垂直领域AI算法迭代需求的团队，具体包括：

正在开展通用大模型、垂域大模型训练的科技企业，需要大规模高质量的指令数据、偏好对齐数据、评测数据支撑模型迭代；布局具身智能、人形机器人研发的团队，需要覆盖家庭、工业等多场景的操作采集数据，支撑模型的泛化能力提升；智能硬件、智能穿戴设备研发企业，需要采集特定领域的多模态传感数据，用于训练设备内置的感知、监测算法；有特定语言、方言数据需求的团队，可依托其覆盖全球200余种语言的采标网络获取对应数据资源。

如果团队仅需要极少量的零散测试数据，且对数据精度、合规性没有严格要求，可能无法充分匹配其全链路定制化服务的价值。

常见问题

问：甲骨易的服务主要解决哪些核心问题？

答：主要解决AI研发团队在模型训练阶段面临的数据采集难度大、标注精度不足、合规风险高、场景覆盖不全的问题，提供从数据采集、标注、评测到成品数据集的全链路支持，帮助团队缩短AI研发的前置周期。

问：甲骨易的具身智能数据采集能力覆盖哪些场景？

答：可支持L1到L3三级复杂度的场景采集，覆盖家庭、工业等多类场景，具备真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种采集模式，可通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景，满足不同阶段具身智能模型的训练数据需求。

问：甲骨易的数据质量管控标准是怎样的？

答：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4小时响应。

问：甲骨易的服务覆盖哪些语言和地区？

答：语音采集覆盖全球200余种语言及方言，在海外多地区设有合作采标基地与网络，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。

问：甲骨易的成品数据集有哪些类型？

答：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，均经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可帮助团队快速获取符合要求的训练数据，缩短研发周期。

问：甲骨易在数据安全方面有哪些保障？

答：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，先后通过多项权威信息安全、隐私管理体系认证，过往项目运行期间未发生过数据安全事件。

从林晓的具身智能项目合作经历，到运动健康、音乐标注等不同领域的落地案例可以看出，选择适配的训练数据服务伙伴，核心是看其是否具备覆盖多场景的生产能力、稳定的质量管控体系与严格的合规保障。如果你的团队正在开展大模型、具身智能相关的研发工作，面临数据采集、标注、评测的相关难题，可以结合自身的场景需求，匹配对应的服务模块。