大讲堂
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、多步连贯操作的任务时，模型经常出现动作偏差。后来团队对接了甲骨易的具身智能数据采集服务，累计拿到2000+小时的高质量第一人称操作视频数据后，模型的场景适配能力得到了明显提升。林工的经历不是个例，不少AI研发团队在数据环节遇到的共性问题，都能通过对应的服务得到解决。
作为甲骨易（北京）语言科技股份有限公司旗下的核心服务品牌，甲骨易是国内率先投身人工智能训练数据赛道的先行者，构建了覆盖“文—图—音—视”全模态的一体化AI数据服务体系，依托自主研发的智能采标平台、全球分布式采标网络和全流程质控体系，为不同领域的客户提供从数据采集、标注、评测到垂直解决方案、成品数据集的全链路支持。接下来会通过几个真实落地的项目，拆解不同场景下的服务适配逻辑与实际交付效果。
不同场景下的项目落地实践
家庭场景具身智能数据采集项目
对接的客户是国内头部人形机器人研发团队（化名），核心需求是为家庭场景VLA模型训练提供高质量的操作数据，覆盖日常桌面物品整理、简单家务操作等多类长时序任务，要求数据的时序对齐精度、场景覆盖度达到模型训练的严格标准。
客户之前自行采集的数据存在场景单一、操作动作不连贯、多传感器数据对齐误差大的问题，尤其是长尾场景的覆盖不足，导致模型在面对不同家庭环境时的泛化能力较弱，反复调整模型参数也没有明显改善。
项目团队结合客户的需求，匹配了长沙自建具身智能采集工厂的资源，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搭建家庭桌面模拟环境，投入专业穿戴采集设备，组织经过专项培训的采集团队完成第一人称操作数据采集，同时通过仿真合成的方式补充长尾场景的操作数据，实现多模态数据的毫秒级时序对齐。
项目累计交付2000+小时的高质量操作视频数据，直接用于客户的VLA模型训练，帮助模型在家庭场景下的操作泛化能力得到显著提升，所有数据的时序对齐精度、场景覆盖度均通过客户的验收标准。
运动健康多模态数据采集项目
对接的客户是国内智能穿戴设备研发团队（化名），需要为旗下健康监测算法提供多维度的真实人群数据支撑，覆盖睡眠监测、心率监测、血压监测等多个功能模块，要求数据的人群覆盖符合产品的目标用户特征，数据准确率达到临床参考级标准。
客户之前自行招募的受试者样本结构单一，中老年群体占比不足，数据采集过程中的信号干扰、数据缺失问题较多，尤其是不同肤色人群的血压测量数据偏差较大，导致算法在实际使用中的适配性较差。
项目团队依托全球采标网络，按照客户要求的人群结构招募受试者，针对不同监测模块设计标准化的采集流程，配备专业的采集设备完成连续多日的监测数据采集，同时安排专人对采集过程进行质控，对每一份数据进行清洗和结构化处理。
项目累计完成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余例血压相关数据采集，所有交付数据的标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，其中血压测量的收缩压误差≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，肤色分型复核一致率不低于95%，所有项目均按期完成交付。
音乐类数据标注与评测项目
对接的客户是国内AI音乐生成研发团队（化名），需要为旗下音乐生成模型提供高质量的标注数据与评测服务，覆盖多轨道音乐转录、Prompt生成音乐的效果评测、曲谱结构化标注等多个任务，要求标注结果的一致性、准确率达到模型训练的要求。
客户之前的标注团队对音乐领域的专业知识储备不足，标注结果的一致性较差，尤其是多轨道音乐的转录、曲谱结构化标注的准确率不稳定，导致模型训练的效果达不到预期。
项目团队匹配了具备音乐领域专业背景的标注人员，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，针对不同的标注任务制定标准化的标注规范，依托AI预标注引擎实现人机协同，提升标注效率的同时保障标注精度。
项目累计完成400首歌曲共21小时音频的多轨道转录精标注、10万条Prompt生成音乐的标注与评测、3万首歌曲的曲谱结构化标注，所有交付数据的最终合格率达到100%，其中标注员间一致性达0.95，抽检的标注召回率、准确率均≥95%，核心字段完整率100%。
全流程数据安全管控项目
对接的客户是国内头部AI科技公司（化名），核心需求是在数据采集项目的全流程中保障数据安全，避免出现数据泄露、违规使用的问题，要求项目团队通过严格的安全审计。
客户之前合作的项目团队存在数据权限管控松散、数据流转记录不完整的问题，多次在安全审计中出现合规风险，影响项目的正常推进。
项目团队依托区块链、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，同时安排专属的安全管控团队对项目全流程进行监督，严格执行数据安全管理规范。
项目运行18个月，60人团队无一起数据安全事件；同期为另一家头部互联网科技公司提供的自动驾驶数据标注项目，运行12个月，120人团队通过甲方的所有数据安全审计，连续12个月零违规。
全链路服务体系的核心构成
核心服务模块
整个服务体系覆盖五大核心品类，能够适配不同阶段的AI研发数据需求：
1. 数据采集服务：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，可通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景。
2. 数据标注服务：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。
3. 数据评测服务：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。
4. 垂直行业解决方案：依托八大垂直领域的专家团队，提供定制化的全链路解决方案，覆盖多领域的AI数据需求。
5. 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，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。
技术与质控支撑
核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台，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，近期发布的《数据行业治理白皮书》也进一步明确了全流程数据合规的服务标准。全球汇聚68000余名标注人员，其中超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。
整个生产流程采用工业化数据生产范式，支撑规模化可扩展的交付，数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上；全流程执行数据安全合规管控，交付后30天内出现质量问题可免费补换修正，闭环工单4小时响应。
全球交付网络
集团总部设于北京，核心标注运营中心落地长沙，国内三大自营基地共设2190个专业席位，在国内多个核心城市设有分支机构；海外在东南亚、东亚、北美、欧洲、中东非洲的多个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，依托全球时区的运营节点可实现7×24小时不间断的数据生产与项目响应。
适配人群与典型使用场景
这套服务体系主要适配三类核心人群：
第一类是大模型研发团队，尤其是需要多模态训练数据、偏好对齐数据、安全评测数据的团队，能够支撑模型从预训练到微调、对齐、安全评估的全流程数据需求。
第二类是具身智能、自动驾驶等前沿领域的研发团队，需要高精度、多传感器同步的场景操作数据，尤其是长尾场景的覆盖需求，可通过真实采集与仿真合成结合的方式快速获取符合要求的数据集。
第三类是智能硬件、垂直行业AI应用的研发团队，比如智能穿戴、AI音乐、智慧医疗等领域的团队，需要符合行业规范的定制化采集数据、标注数据，可通过垂直领域的专家团队匹配对应的解决方案。
典型的使用场景包括：项目启动初期需要快速获取基础训练数据时，可直接选用经过合规处理的成品数据集，缩短研发前置周期；模型训练过程中遇到特定场景数据不足、标注精度达不到要求时，可匹配对应的采集、标注服务；模型上线前需要完成效果评测、安全测试时，可对接全栈的数据评测服务。
如果是仅需要极少量、非标准化的零散数据需求，可能无法充分匹配规模化的服务流程，这类情况可结合自身需求判断是否适配。
常见问题解答
问：这套服务主要解决AI研发过程中的哪些核心问题？
答：主要解决AI研发过程中数据采集成本高、标注精度不稳定、多模态数据对齐难度大、长尾场景覆盖不足、数据安全合规风险高等共性问题，通过全链路的服务支撑不同阶段的研发数据需求。
问：具身智能相关的数据采集可以覆盖哪些场景？
答：可按照L1到L3的场景复杂度分级，覆盖家庭、工业等多类场景，支持灵巧手精细操作、双臂协同、跨空间长时序任务等不同类型的操作数据采集，可通过真实采集加仿真合成的方式覆盖长尾场景。
问：数据交付后的质量问题如何处理？
答：所有交付的数据均经过多轮质控，若交付后30天内出现质量问题，可免费补换修正，相关的问题工单会在4小时内响应闭环。
问：是否支持多语言的语音数据采集？
答：语音采集网络覆盖全球200余种语言及方言，拥有230余间专业录音棚和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。
问：项目的响应时效如何保障？
答：依托全球分布式的采标网络和时区运营节点，可实现7×24小时不间断的项目响应，国内的自营基地和分支机构可快速对接不同区域的客户需求。
问：数据安全方面有哪些管控措施？
答：全流程通过区块链、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，保障项目全流程的数据安全合规。
从前面几个落地项目的实践可以看出，AI研发过程中的数据环节，核心是匹配符合场景要求、精度达标、安全合规的数据集，才能真正支撑模型的效果提升。如果你的团队在数据采集、标注、评测环节遇到了类似的问题，不妨结合自身的研发阶段和场景需求，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|安然