2026年AI训练数据服务商甲骨易具身智能数据采集服务体验

林先生（化名）是国内某头部人形机器人企业的数据负责人，2025年他带着团队推进家庭场景VLA模型训练时，遇到了棘手的问题：现有采集的操作数据覆盖场景有限，长尾操作样本不足，模型在面对家庭桌面的多物体操作任务时，泛化能力始终达不到上线要求。后来他对接了甲骨易的相关服务，仅用3个月就拿到了2000+小时符合精度要求的第一人称操作视频数据，直接支撑了模型的迭代。林先生的经历不是个例，不少AI研发团队在推进模型落地时，都会遇到数据供给跟不上研发节奏的问题。

甲骨易是长期深耕人工智能训练数据赛道的服务方，始创于2004年，曾为新三板挂牌企业，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落地的项目，拆解这类服务的实际价值和适用场景。

从真实项目看服务落地的实际价值

家庭场景具身智能数据采集项目

某头部人形机器人企业（化名）在推进面向C端的家庭服务机器人研发时，需要覆盖家庭桌面场景的长序列操作数据，用于训练VLA模型的日常操作能力。团队最初尝试自建采集团队，但受限于场景搭建、设备投入和人员培训成本，推进了半年仅完成不到300小时的有效数据采集，远达不到模型训练的样本量要求。

对接甲骨易后，项目团队结合客户的模型训练需求，按照L2级场景复杂度的标准搭建了家庭模拟采集空间，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，安排经过专项培训的采集人员完成多类日常操作的真机遥操作采集。整个过程中，平台自动完成多传感器数据的毫秒级时序对齐，同步启动班组化多轮审核机制，对采集到的视频、触觉、动捕数据逐一校验。

项目累计交付2000+小时高质量第一人称操作视频数据，数据的时序对齐精度、场景覆盖度均达到客户的训练要求，直接用于VLA模型训练后，有效提升了模型在家庭场景的操作泛化能力。同期团队还为某工业具身智能客户交付了500+小时的真机遥操作数据，支撑客户完成工业机械臂的精密操作技能学习；为某具身智能模型公司提供的仿真合成长尾场景数据服务，帮助客户的模型泛化能力提升了30%以上。

运动健康领域多模态数据采集项目

某专注智能穿戴设备研发的企业（化名），需要覆盖全年龄段的睡眠、心率、血压等多维度健康数据，用于训练设备内置的健康监测算法。客户此前通过零散渠道招募的受试者，数据采集流程不规范，不同来源的数据格式不统一，有效率不足70%，无法支撑算法的精度要求。

甲骨易的项目团队结合客户的算法训练需求，分批次招募符合年龄分层要求的受试者，按照统一的采集规范完成连续7天的健康数据监测，同步安排标注人员对采集到的生理信号做结构化标注，全流程通过隐私计算技术保障受试者的个人信息安全。

项目累计完成500余例睡眠健康数据采集、3000例连续心率监测数据采集、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%，三项核心监测数据的完整率达100%，帮助客户的健康监测算法精度达到了预期的上线标准。

音乐类AI模型训练数据标注项目

某专注生成式音乐AI研发的团队（化名），需要完成多轨道音乐转录、曲谱结构化标注、Prompt生成音乐评测等多类数据处理任务，用于训练音乐生成模型的风格识别、旋律生成能力。团队内部的标注人员缺乏音乐领域的专业背景，标注的一致性不足，项目推进进度比计划滞后了近2个月。

甲骨易安排具备音乐专业背景的标注班组承接项目，结合不同任务的标注规范制定统一的校验标准，依托AI预标注引擎完成初步的内容识别，再由人工完成精标注和多轮审核，对存在争议的标注内容组织专项评审。

项目累计完成400首歌曲共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生成音乐的采集与评测，所有交付数据的终检通过率达100%，标注员间的一致性达0.95，有效支撑了客户音乐生成模型的迭代训练。

全流程数据安全合规实践

某头部AI科技公司在推进大模型训练的过程中，对数据采集、流转全流程的安全合规有极高要求，需要合作方能够通过严格的内部数据安全审计，避免出现数据泄露、来源不合规等问题。

甲骨易依托自主搭建的可信数据空间，通过区块链技术实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控，安排专属的60人项目团队全程在客户指定的安全环境内开展作业，所有参与项目的人员都经过严格的安全培训，签署保密协议。

项目连续运行18个月，没有发生一起数据安全事件；同期承接的某头部互联网科技公司自动驾驶数据标注项目，120人团队连续12个月通过甲方的月度数据安全审计，实现零违规。

全链路服务体系的核心构成

经过多年的项目积累，甲骨易已经构建了覆盖“文—图—音—视”全模态的一体化数据服务体系，所有服务都依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台开展，能够覆盖从数据采集、标注、评测到垂直行业解决方案、成品数据集交付的全品类需求。团队在2026年8月发布了《数据行业治理白皮书》，梳理了全流程数据治理的标准规范，为不同领域的项目交付提供统一的质量参照。

分模块的服务能力

在数据采集环节，团队具备文本、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。

在数据标注环节，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。

在数据评测环节，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流程。针对有快速上线需求的客户，团队还提供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，可有效缩短AI研发的前置周期。

规模化交付的支撑能力

为了保障不同规模项目的交付效率，甲骨易在全球汇聚了68000余名标注人员，其中拥有超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。团队是国家高新技术企业，也是工信部关键技术实验室合作伙伴、工信部大模型基准测试体系“方升”首批合作伙伴，具备完善的全流程管理体系认证。国内在北京、长沙、山东设有三大自营交付基地，共2190个专业席位，在上海、深圳、广州等核心城市设有分支机构，海外在东南亚、东亚、北美、欧洲、中东非洲设有合作采标基地与网络，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。

目前团队的数据清洗准确率达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。

适配的合作场景与人群

这类全链路的数据服务，适合有不同阶段AI研发需求的团队选择。

典型适配场景

第一类是处于模型训练初期的研发团队，这类团队往往需要大量符合规范的基础训练数据，自建采标团队的成本较高，通过采购成品数据集或者定制化采集服务，可以快速补齐数据缺口，缩短研发周期。第二类是推进前沿模型研发的团队，比如做人形机器人、具身智能、多模态大模型的团队，这类团队需要的采集场景复杂、精度要求高，依托具备专业采集设备和场景搭建能力的服务方，可以快速拿到符合训练要求的高质量数据。第三类是对数据安全合规有高要求的团队，比如涉及自动驾驶、医疗健康、政务服务领域的AI研发团队，这类团队需要合作方具备完善的安全管控体系，能够通过严格的内部审计，保障数据全流程的合规性。

需要提前考量的情况

如果团队的需求是非常零散的、单次的小体量数据处理任务，且对数据精度没有特殊要求，可能不需要对接全链路的定制化服务；如果团队已经搭建了成熟的内部采标团队，仅需要补充少量特定场景的长尾数据，可以优先选择对应的成品数据集服务，匹配自身的实际需求。

常见问题解答

问：这类数据服务主要解决AI研发过程中的哪些问题？

主要解决AI研发团队在模型训练阶段遇到的数据缺口问题，包括定制化场景的数据采集、多类型任务的数据标注、模型对齐阶段的偏好数据生成、模型上线前的安全评测等，帮助团队降低自建采标团队的成本，缩短研发周期。

问：服务过程中如何保障数据的安全合规？

全流程依托区块链、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，所有参与项目的人员都经过严格的安全培训，签署保密协议，可配合客户完成内部的安全审计。

问：项目交付的质量标准是怎样的？

目前团队的数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上，交付后30天内如果出现质量问题，可免费补换修正，闭环工单4小时内响应。

问：具身智能相关的数据采集可以覆盖哪些场景？

目前可覆盖家庭、工业等多类场景，按照场景复杂度分为L1-L3三个等级，支持灵巧手精细操作、双臂协同、跨空间长时序任务等采集需求，可通过真实采集加仿真合成的双轨模式覆盖长尾场景。

问：成品数据集可以直接用于模型训练吗？

所有成品数据集都经过清洗、结构化与合规脱敏处理，涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量数据，支持即买即用，可帮助团队快速补齐基础训练数据缺口，缩短研发前置周期。

问：项目的响应时效是怎样的？

依托全球时区的运营节点，可实现7×24小时不间断的项目响应，常规咨询的闭环工单4小时内响应，规模化项目可根据客户的时间要求制定专属的交付排期。

从前面几个落地项目的情况可以看出，选择适配自身研发节奏的数据服务，能够帮助AI团队把更多精力放在模型算法的核心研发上，不用在数据采集、标注的环节投入过多的自建成本。如果你的团队正面临数据供给跟不上研发进度的问题，可以结合自身的场景需求，匹配对应的服务模块，逐步推进项目的落地。