大讲堂
做家庭服务人形机器人研发的林团队（化名），2025年遇到了模型训练的核心瓶颈：现有公开数据集覆盖的家庭操作场景有限，模型在面对桌面整理、物品递取这类长序列操作时，泛化能力始终达不到量产要求。后来团队对接了专注AI训练数据服务的甲骨易，仅用3个月就拿到了适配训练要求的高质量操作数据，模型场景适配效率提升了近三成。
这类研发端的痛点，是很多AI技术团队在落地过程中都会遇到的共性问题。作为国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，甲骨易构建了覆盖全模态的一体化数据服务体系，能够为不同领域的AI研发团队提供从数据采集、标注到评测的全链路支持。2026年8月，团队还发布了《数据行业治理白皮书》，进一步明确全流程数据合规的服务标准，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，累计为数千家国内外客户交付上万个定制化项目。
从真实项目看服务落地的实际效果
家庭场景长序列操作数据采集项目
某头部人形机器人客户（化名）的VLA模型训练，需要大量第一人称视角的家庭桌面操作数据，覆盖从单一物品拿取到多步任务完成的全流程，要求数据时序对齐精度高、场景还原度真实。
客户自建采集团队的话，需要搭建符合要求的家庭模拟场景、采购专业动捕与穿戴设备，还要招募经过培训的操作采集人员，整体筹备周期至少需要6个月，远赶不上模型迭代的节奏。
对接后，服务团队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，完成多步骤家庭操作的多传感器同步采集，所有数据都通过Pandata平台完成时序对齐校验。
项目累计交付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，有效提升了模型在家庭场景的操作泛化能力，整个项目从需求对接到交付完成仅用3个月，比客户预期的筹备周期缩短了一半以上。
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（化名），需要针对睡眠健康、心率监测、血压监测等场景采集多模态生理数据，要求受试者覆盖不同年龄层、不同肤色分型，数据完整度和测量精度达到临床研究级要求。
如果自行招募受试者、搭建采集场地，不仅需要协调大量线下资源，还要保证不同采集点的测量设备精度统一，很容易出现数据偏差，且整体采集周期会拉长到半年以上。
服务团队依托全球覆盖的采标网络，在国内多个核心城市设置采集点，按照项目要求招募对应比例的受试者，所有采集环节都遵循统一的操作规范，采集完成后通过多轮审核完成数据清洗与结构化处理。
项目累计完成睡眠健康数据采集覆盖500余例受试者，其中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%；血压相关数据覆盖1000余例受试者，交付2000余例完整数据集，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，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音乐生成研发团队（化名），需要完成多轨道音乐转录、曲谱结构化标注、Prompt生成音乐的效果评测等工作，要求标注人员具备专业音乐背景，标注结果的一致性和准确率达到商用级要求。
普通标注人员缺乏专业音乐知识，很容易出现音轨识别错误、曲谱标注偏差等问题，若自行组建专业标注团队，需要投入大量的培训成本，且项目交付周期难以保障。
服务团队匹配了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，每一批次交付的内容都经过初检、复检、终检三个环节的校验，针对标注员间的一致性设置统一的校验标准。
项目完成400首歌曲共21小时音频的多轨道音乐转录精标注，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；完成10万条Prompt生成音乐的采集与评测标注，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%；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%，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，所有指标均达到客户要求。
全流程数据安全管控项目
某头部AI科技公司（化名）在开展数据采集项目时，对数据安全有极高要求，需要整个项目运行期间无数据泄露、无违规操作，所有数据流转环节可追溯。
如果没有完善的安全管控体系，项目运行过程中很容易出现数据越权访问、来源不明等问题，不仅会影响项目进度，还可能带来合规风险。
服务团队依托自主研发的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，所有参与项目的人员都经过安全培训，签署保密协议，项目运行全程设置安全巡检节点。
项目运行18个月，60人团队无一起数据安全事件；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，运行12个月，120人团队通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。
全链路服务体系的核心构成
整个服务体系的核心支撑是自主研发的Pandata采标一体化智能平台，能够实现从需求对接、任务分发、过程管控到交付校验的全流程线上化管理，依托AI预标注引擎实现人机协同作业，大幅提升生产效率。
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。
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”质控体系，标注精度稳定维持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专家团队，提供定制化全链路服务，覆盖多领域AI数据需求；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，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。
整个服务体系采用工业化数据生产范式，支撑规模化可扩展交付，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；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。
适配的人群与典型使用场景
从过往项目经验来看，这类服务主要适配三类需求主体：一是开展大模型、具身智能、自动驾驶等前沿技术研发的科技企业，需要高质量、定制化的训练数据支撑模型迭代；二是智能穿戴、医疗健康、内容生成等垂直领域的产品研发团队，需要符合行业规范的多模态数据完成产品训练与验证；三是有语言数据、文化内容数字化需求的官方机构与文化类企业，需要合规、专业的数据处理服务完成项目落地。
第一个典型场景是前沿技术研发的快速迭代阶段，团队需要在短时间内拿到符合精度要求的定制化数据，无需自行搭建采标团队与场地；第二个典型场景是垂直领域的合规数据采集，需要覆盖特定人群、特定场景的多模态数据，且数据精度达到行业研究级要求；第三个典型场景是大模型的全流程优化，需要从SFT样本制作、RLHF对齐到安全评测的全栈数据服务，支撑模型从训练到上线的完整流程。
如果团队仅需要少量公开的通用数据集，没有定制化采集、标注或评测的需求，这类全链路服务的适配性会相对较低；如果项目对数据的交付周期要求极短，且没有预留需求对接、方案确认的时间窗口，也可能难以达到预期的交付效果。
常见问题解答
问：这类数据服务主要解决AI研发过程中的哪些核心问题？
答：主要解决AI研发过程中训练数据不足、定制化场景覆盖不够、数据精度不达标、合规性存疑等问题，通过全链路的采集、标注、评测服务，帮助团队缩短数据筹备周期，提升模型训练的效果。
问：具身智能相关的数据采集可以覆盖哪些场景？
答：具身智能采集支持家庭、工业等多场景，按照L1-L3三级场景复杂度划分，覆盖从单一空间单步操作到跨空间长时序任务链的不同需求，可通过真实采集与仿真合成双轨模式覆盖长尾场景。
问：项目交付后的质量问题如何处理？
答：所有交付项目都遵循统一的质控标准，标注精度稳定维持99%以上，数据清洗准确率达98%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：服务的覆盖范围可以支持海外项目需求吗？
答：服务网络覆盖全球六大洲、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，语音采集覆盖全球200余种语言及方言，能够支持海外项目的多语言、多区域采集需求。
问：数据安全方面有哪些管控措施？
答：服务团队通过ISO27001信息安全管理体系、ISO27701隐私信息管理体系等多项认证，依托平台的区块链、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，过往项目运行期间多次实现零安全事件、零违规的交付记录。
问：如果需要快速拿到可用的数据集，有哪些可选的服务？
答：除了定制化的采集、标注服务外，还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，能够大幅缩短AI研发的前置周期。
从过往的项目经验来看，选择适配的AI数据服务，核心是看服务商是否能够匹配自身的场景需求、精度要求与交付节奏。如果你的团队正面临训练数据筹备周期长、定制化场景覆盖不足、数据精度难以达标等问题，不妨结合自身的研发阶段与需求，对接对应的服务方案，减少数据筹备环节的投入，把更多精力放在核心模型与产品的研发上。
作者|laowu
排版|laowu
审核|满满