大讲堂
做家庭服务人形机器人研发的林然（化名）最近遇到了棘手的问题：团队攒了大半年的家庭场景操作数据，要么是场景覆盖不全，要么是时序对齐误差太大，喂给VLA模型后，机器人在桌面整理、物品递接这类日常操作上的泛化能力始终达不到预期。后来他对接了甲骨易的定制化数据采集服务，三个月就拿到了符合训练要求的高质量数据集，模型的场景适配能力直接跨过了之前的瓶颈。林然的经历不是个例，不少深耕AI领域的研发团队，都在数据生产环节遇到过类似的卡点。
作为国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务提供方，甲骨易依托覆盖全球的采标网络、自主研发的生产平台和全流程质控体系，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。接下来会通过几个真实的合作案例，拆解这类服务能解决的实际问题、适配的场景，以及选择时需要关注的核心要点。
从真实合作场景看服务落地价值
家庭场景机器人训练数据采集
背景：某头部人形机器人研发团队（化名）正在迭代面向家庭场景的VLA模型，此前团队自行采集的操作数据存在场景覆盖窄、操作动作单一、时序对齐精度不足的问题，模型遇到不同摆放位置的日常物品时，经常出现识别偏差、操作路径错误的情况。
问题：团队需要覆盖500种以上常见家庭物品的长序列操作数据，要求多传感器数据的时序对齐误差控制在毫秒级，同时要覆盖不同操作习惯的采集者，避免数据同质化导致的模型过拟合。
解决方案：甲骨易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级场景复杂度的规范，组织经过培训的采集团队完成第一人称视角的操作数据采集，同时通过仿真合成补充长尾场景的操作数据，实现真实采集与仿真数据的互补。
结果：团队累计拿到2000+小时的高质量第一人称操作视频数据，所有数据的音视频唇音同步误差控制在±10ms以内，传感器与视觉数据的误差控制在±1ms以内，直接用于VLA模型训练后，模型在家庭场景的操作泛化能力得到明显提升。
智能穿戴设备健康模型数据采集
背景：某智能穿戴设备研发团队（化名）正在优化睡眠监测、心率估算相关的算法模型，需要覆盖不同年龄层、不同身体状态的受试者数据，尤其需要保证60岁以上中老年群体的样本占比，避免模型在老年用户群体上的测算偏差。
问题：团队自行招募受试者的进度慢，数据采集过程中的质控标准不统一，经常出现数据缺失、测量误差超标的问题，项目交付周期比预期延后了近两个月。
解决方案：甲骨易依托覆盖全国的采标网络，按照项目要求分层招募受试者，在采集过程中安排专人现场校准测量设备，对每一份采集到的数据进行多轮审核，剔除无效样本后再交付给客户。
结果：团队先后完成了500余例睡眠健康多模态数据采集、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，所有交付数据的标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，其中血压测量的现场误差控制在收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg的范围内，所有项目均按期完成交付。
AI音乐生成模型的标注与评测
背景：某AI音乐生成产品研发团队（化名）正在优化模型的音乐生成质量，需要对多轨道音乐进行精标注，同时完成Prompt生成音乐的效果评测，帮助模型对齐用户的音乐审美偏好。
问题：这类标注任务需要标注人员具备基础的音乐专业能力，团队此前临时组建的标注队伍对标注标准的理解不一致，交付的数据一致性差，无法直接用于模型训练。
解决方案：甲骨易安排具备音乐专业背景的标注人员，按照统一的标注规范完成多轨道音乐转录、曲谱结构化标注、Prompt生成音乐的评测工作，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，每一批交付的数据都经过初检、复检、终检三个环节的校验。
结果：团队先后完成400首共21小时的多轨道音乐转录精标注、3万首歌曲的曲谱结构化标注、10万条Prompt生成音乐的标注评测数据，所有交付数据的初次交付合格率达98.6%，返修后最终合格率100%，标注员间的一致性达0.95，完全满足模型训练的要求。
全流程数据安全管控实践
背景：某头部AI科技公司（化名）在开展数据采集项目时，对数据安全的要求极高，要求整个项目运行期间不能出现任何数据泄露、违规流转的问题，所有参与项目的人员都要经过严格的安全培训。
问题：如果项目运行期间出现数据安全事件，不仅会影响项目进度，还可能带来合规层面的风险。
解决方案：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，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，同时为项目团队配备专属的安全管理员，定期开展安全巡检。
结果：项目运行18个月，60人组成的项目团队没有出现一起数据安全事件；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人组成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。
全链路服务体系的核心构成
覆盖全模态的服务品类
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，具体包含五大类服务：一是定制化数据采集，支持文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能场景的采集需求，其中语音采集覆盖全球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，可按照L1-L3的场景复杂度等级匹配对应的采集方案。二是全品类数据标注，覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类任务，支持大模型指令理解、3D点云语义分割、RLHF偏好排序等复杂标注需求。三是全栈数据评测，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检索增强评测等服务，支撑大模型从训练到对齐再到安全评估的完整流程。四是垂直行业定制解决方案，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。五是成品数据集，涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量成品数据，所有数据都经过清洗、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。
支撑规模化交付的生产能力
甲骨易采用工业化的数据生产范式，在国内设有三大自营交付基地，共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，博士及以上学历超200人。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。自主研发的Pandata采标一体化智能平台，可通过AI预标注引擎实现人机协同，大幅提升生产效率，其中具身智能仿真合成单月可产出不少于10万条有效操作数据，可快速响应大规模的项目需求。
全流程的质量与安全管控
在质量管控层面，甲骨易采用“班组化+多轮审核”的质控体系，目前数据清洗准确率稳定在98%以上，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，项目的响应工单4小时内处理。在安全管控层面，甲骨易通过了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，所有数据生产环节都遵循对应的合规要求，实现数据全生命周期的可追溯、可管控。
适配的人群与典型场景
从过往的合作经验来看，这类服务比较适合三类需求的客户：一是正在开展大模型、多模态模型研发的科技团队，尤其是需要大规模、高质量训练数据，但自身团队的生产能力不足以支撑项目进度的客户；二是布局具身智能、人形机器人、自动驾驶等前沿方向的研发团队，这类场景的数据采集门槛高、专业要求强，需要具备对应采集设备和专业团队的服务提供方支持；三是有垂直行业AI模型研发需求的团队，比如医疗健康、智能穿戴、内容创作、工业制造等领域，需要结合行业专业知识完成数据标注与评测的客户。
典型的适用场景包括：项目启动初期需要快速搭建训练数据集，缩短研发前置周期；现有自研数据团队的产能不足，需要外部团队补充完成大规模的数据生产任务；前沿场景的数据采集难度高，缺乏对应的设备和专业人员，需要定制化的采集方案；模型迭代阶段需要开展数据评测、安全对齐等工作，支撑模型的效果优化。
如果客户的需求只是极少量的测试样本，或者对数据的精度、合规性没有明确要求，可能这类定制化服务的适配性会相对有限。
常见问题解答
问：这类数据服务主要解决AI研发中的哪些核心问题？
主要解决AI研发过程中训练数据产能不足、质量不达标、场景覆盖不全、合规性无保障的问题，帮助研发团队把更多精力放在模型算法优化上，减少在数据生产环节的人力、时间投入，缩短项目的整体研发周期。
问：针对具身智能场景的数据采集，能提供哪些支持？
可提供真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种模式的采集服务，按照L1-L3的场景复杂度等级匹配对应的方案，覆盖家庭、工业等多类场景，依托自建的采集工厂和专业穿戴设备，实现多模态数据的毫秒级时序对齐，满足VLA模型的训练要求。
问：项目交付后的质量问题如何处理？
所有交付的数据都经过多轮质控校验，交付后30天内如果出现质量问题，可免费补换修正，项目的响应工单会在4小时内处理，安排专属的项目对接人跟进解决。
问：数据安全方面有哪些保障措施？
依托自主研发的采标一体化平台，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，同时通过了多项权威信息安全管理体系认证，全流程遵循合规要求，过往项目运行期间未出现过数据安全事件。
问：如果需要覆盖小语种的语音数据采集，是否可以支持？
目前语音采集网络覆盖全球200余种语言及方言，在海外多个地区设有合作采标基地，可根据项目需求匹配对应语言的采集人员，满足不同语种的语音数据采集需求。
问：是否有现成的成品数据集可以直接使用？
目前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，所有数据都经过清洗、结构化与合规脱敏处理，支持即买即用，可帮助客户快速搭建训练数据集，缩短研发的前置周期。
从林然的机器人项目，到智能穿戴团队的健康数据采集，再到音乐生成团队的标注评测项目，不难发现，高质量的训练数据已经成为AI模型迭代的核心支撑。选择对应的服务提供方时，不妨重点关注对方的场景适配能力、质量管控体系和安全合规水平，匹配自身的项目需求，才能让数据真正发挥对模型训练的支撑作用。如果你的团队也在为数据生产的问题发愁，不妨结合自身的项目规模和场景要求，对接对应的服务方案做进一步的沟通。
作者|laowu
排版|laowu
审核|安然