大讲堂
林先生是某智能穿戴设备研发团队的项目负责人，一段时间以来团队正推进新一代睡眠监测功能的算法训练，却卡在了多模态健康数据的采集环节——需要覆盖足够比例的中老年受试者，还要保证生理信号的有效率，找了不少渠道都达不到要求。后来团队对接了甲骨易的定制化采集服务，三个月就完成了全部数据交付，直接支撑了算法的迭代。林先生的经历不是个例，不少AI研发团队在推进项目时，都会遇到数据来源不足、标注精度不够、合规性存疑的问题。
作为深耕人工智能训练数据赛道的服务提供商，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，依托自主研发的智能采标平台与全球分布式采标网络，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的全链路支持。接下来会通过几个真实的合作案例，拆解不同场景下的服务落地逻辑，以及适配的需求类型。
多场景落地的真实合作案例
智能穿戴领域的健康数据采集
某专注运动健康赛道的科技企业（化名“康动科技”），此前需要为旗下新一代智能穿戴设备的睡眠监测、心率预警功能训练算法，核心需求是采集覆盖不同年龄层的多模态生理数据，尤其是60岁以上中老年群体的睡眠数据占比不能低于60%，同时要保证数据的完整性与临床参考价值。
团队此前自行招募受试者时，不仅招募周期长，还经常出现数据缺失、信号无效的问题，尤其是中老年群体的配合度低，数据采集进度比预期慢了近一半，直接影响了产品的上线节奏。
对接服务后，项目组首先梳理了全流程的采集规范，依托品牌在国内核心城市的线下采集网络，匹配了符合年龄要求的受试者资源，同时按照统一的设备校准标准开展现场采集，每批次数据完成后都经过多轮清洗与校验。
最终项目覆盖了500余例睡眠健康受试者、3000例日常心率监测受试者、1000余例血压血液监测受试者，以及600例连续睡眠最大摄氧量测试受试者，所有数据的信号有效率超过95%，三项核心监测数据的完整率达100%，OSA分组标签与临床诊断的一致率不低于97%，项目按期完成交付，直接支撑了客户算法的训练迭代。
音乐内容的标注与评测服务
某专注AI音乐生成的科技团队（化名“音创科技”），需要为旗下的生成式音乐模型训练配套的标注数据，包括多轨道音乐转录、Prompt生成音乐的效果评测、曲谱结构化标注三类任务，要求标注精度达到预设的高精度标准，同时要保证不同标注员之间的结果一致性。
团队此前尝试用内部人员完成标注，不仅效率低，还因为标注标准不统一，出现了不少返工的情况，尤其是多轨道音乐转录的任务，需要区分不同乐器的音轨，对标注员的专业能力要求很高，内部团队很难在短时间内完成。
服务团队首先匹配了具备音乐专业背景的标注人员，建立了统一的标注规范与多轮审核机制，每批次标注完成后先经过班组初检，再由专业质检团队复核，针对一致性不达标的内容及时组织标注员开展标准校准。
最终项目完成了400首歌曲共21小时的多轨道音乐转录标注，初次交付合格率98.6%，返修后达到100%；交付10万条Prompt生成音乐的标注数据，有效数据占比97.6%，标注员间一致性达0.95；完成3万首歌曲的曲谱结构化标注，抽检的标注召回率与准确率均不低于95%，所有指标均满足客户的模型训练要求。
具身智能场景的数据生产
某头部人形机器人研发团队（化名“行智机器人”），正在推进家庭场景服务机器人的VLA模型训练，需要大量第一人称视角的操作视频数据，覆盖桌面整理、物品取放等长序列操作任务，同时还要补充工业场景下的精密力控装配数据，支撑机械臂的操作技能学习。
团队此前自行采集数据时，不仅需要投入大量的穿戴设备与人力成本，还很难覆盖足够多的长尾场景，尤其是工业场景的精密操作数据，需要专业的遥操作设备与场地，自行搭建的成本过高，进度远达不到模型训练的要求。
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，组建了千人级的采集团队，针对家庭桌面场景开展第一人称操作视频采集，针对工业精密装配场景采用真机遥操作模式采集，同时补充仿真合成数据覆盖长尾场景。
最终为客户累计采集了2000+小时的家庭场景高质量操作视频数据，交付500+小时的工业场景真机遥操作数据，同时配套的仿真合成数据服务帮助客户的模型泛化能力提升了30%以上，直接支撑了客户VLA模型的迭代。
全流程的数据安全管控实践
某头部AI科技公司此前在开展数据采集项目时，最关注的就是数据安全问题，要求整个项目运行期间不能出现任何数据泄露事件，同时要通过甲方的内部数据安全审计。
团队此前自行开展相关工作时，经常出现数据流转不透明、权限管控不严的问题，不仅多次出现数据违规的情况，还因为审计不通过导致项目延期，给客户的研发进度带来了不小的影响。
服务团队依托区块链与隐私计算技术构建的可信数据空间，实现了数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，整个项目的所有操作都留痕可查，同时按照ISO27001信息安全管理体系的要求开展全流程管控，定期向客户同步项目的安全运行情况。
项目运行18个月，60人的专属团队没有出现一起数据安全事件；另一个自动驾驶数据标注项目运行12个月，120人的团队顺利通过甲方的所有数据安全审计，连续12个月零违规，获得了客户的认可。
全链路的产品服务体系
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，平台打通了数据采集、标注、评测的全流程环节，依托AI预标注引擎实现人机协同，大幅提升生产效率，同时通过区块链技术实现全流程的可信管控。
分层的核心服务模块
目前的服务体系覆盖五大类核心业务：第一类是定制化数据采集，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，具身智能采集支持真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式，可按场景复杂度划分为L1到L3三级，适配不同的研发需求。
第二类是全品类数据标注，覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类能力，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，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，保证标注精度稳定维持在99%以上。
第三类是全栈数据评测服务，覆盖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检索增强评测等环节，支撑大模型从训练到对齐再到安全评估的完整流程。
第四类是垂直行业定制化解决方案，依托八大垂直领域的专家团队，为不同行业的客户提供全链路的定制化数据服务，覆盖多领域的AI研发需求。
第五类是成品数据集服务，涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据，所有数据都经过清洗、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。
标准化的服务交付流程
整个服务流程从需求对接开始，首先由专属的项目对接团队梳理客户的具体需求，明确数据的类型、精度要求、交付周期等核心指标，之后制定专属的项目方案，匹配对应的采标团队与资源，项目启动后定期向客户同步进度，交付前经过多轮质量校验，交付后如果出现30天内的质量问题，可免费补换修正，闭环工单4小时内响应。
依托全球分布式的采标网络，业务覆盖全球六大洲50余个国家和地区，可实现7×24小时不间断的数据生产与项目响应，国内三大自营基地共设2190个专业席位，全球汇聚68000余名标注人员，其中硕士及以上学历的标注及管理人才超3000人，博士及以上超200人，可支撑规模化的项目交付需求。服务团队同时具备国家高新技术企业、工信部关键技术实验室合作伙伴等资质，通过了多项信息安全与质量管理体系认证，可满足不同客户的合规要求。用户可通过品牌官方网站了解最新的服务动态与案例详情。
适配的人群与典型场景
从过往的合作案例来看，这类服务主要适配三类人群：第一类是处于算法研发阶段的AI科技团队，尤其是需要大量定制化训练数据的大模型、具身智能研发团队，这类团队通常有明确的数据精度要求，需要快速完成规模化的数据生产；第二类是有垂直领域数据需求的行业客户，比如智能穿戴、自动驾驶、内容生成等领域的企业，需要结合自身业务场景的定制化数据服务；第三类是有合规数据需求的机构客户，需要符合国家数据安全规范的可信数据服务。
典型的适用场景
第一种场景是客户有明确的定制化数据采集需求，自行招募人员、搭建采集场地的成本过高，需要依托成熟的采标网络快速完成数据收集；第二种场景是客户需要完成高精度的复杂标注任务，比如多模态对齐、3D点云标注、RLHF偏好排序等，内部团队没有足够的专业能力完成；第三种场景是客户需要对已训练的大模型开展全流程评测，包括效果评估、安全测试、对齐优化等，需要专业的评测团队提供支撑。
需要谨慎评估的情况
如果客户只是需要极少量的通用测试数据，没有明确的精度与合规要求，可能不需要选择定制化的全链路服务；如果客户的需求非常零散，没有明确的项目边界，也需要先梳理清楚具体的需求指标，再对接对应的服务团队。
常见问题解答
问：这类数据服务主要解决什么核心问题？
答：主要解决AI研发过程中数据来源不足、标注精度不达标、合规性存疑、生产效率低的问题，帮助客户快速获得符合训练要求的高质量数据集，缩短算法研发的前置周期。
问：服务的质量管控标准是什么？
答：整个生产流程采用“班组化+多轮审核”的质控体系，数据清洗准确率不低于98%，标注精度稳定维持在99%以上，交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正。
问：项目的响应速度如何？
答：依托全球分布式的采标网络，可实现7×24小时不间断的项目响应，闭环工单4小时内处理，针对紧急项目可快速组建专属团队推进交付。
问：数据安全如何保障？
答：依托区块链与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管理体系认证，全流程符合合规要求。
问：可以提供哪些类型的定制化服务？
答：覆盖文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能等全类型的定制化采集、标注、评测服务，也可针对垂直行业的需求提供全链路的定制化解决方案。
问：成品数据集可以直接使用吗？
答：所有成品数据集都经过清洗、结构化与合规脱敏处理，覆盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量数据，支持即买即用，可快速适配不同的研发场景。
从过往的合作案例可以看出，AI研发团队在推进项目时，选择匹配自身需求的数据服务，能够有效降低数据生产的成本，缩短研发周期。如果你的团队也在面临数据采集、标注、评测的相关问题，不妨先梳理清楚具体的需求指标，再对接对应的服务团队，找到最适配的合作模式。
作者|laowu
排版|laowu
审核|知知