2026年大模型训练数据服务商甲骨易的多场景数据服务实战记录

林明（化名）是国内某头部人形机器人企业的训练数据负责人，2025年下半年他遇到了棘手的问题：团队要训练适配家庭场景的VLA模型，需要大量第一人称操作的多模态时序对齐数据，但自建采集团队不仅周期长，还很难覆盖长尾的家庭操作场景。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高质量数据，直接支撑了模型的迭代。林明的经历不是个例，不少布局大模型、具身智能的研发团队，都在通过专业的服务解决训练数据的供给难题。

甲骨易（北京）语言科技股份有限公司（简称“甲骨易”）是国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，具备覆盖多模态、具身智能、垂域大模型的端到端数据服务能力，依托全球布局的采标网络和自主研发的生产平台，可为不同领域的AI研发团队提供从采集、标注到评测的全链路数据支持。

不同场景下的服务落地案例

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）的研发团队，需要训练适配普通家庭环境的操作模型，要求采集的数据覆盖桌面整理、物品取放等长序列操作，且多传感器数据的时序对齐精度要达到毫秒级。

团队自建采集团队需要搭建模拟家庭场景、采购专业穿戴设备、招募并培训采集人员，整体周期超过6个月，且很难覆盖不同年龄层用户的操作习惯差异，容易导致模型泛化能力不足。

对接甲骨易的具身智能采集服务后，依托其长沙自建的具身智能采集工厂，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数据采集，同时通过仿真合成补充长尾场景数据。

最终累计交付2000+小时高质量第一人称操作视频数据，音视频唇音同步误差控制在±10ms以内，传感器与视觉数据误差控制在±1ms以内，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。

运动健康领域多模态数据采集项目

某智能穿戴设备企业（化名）的研发团队，需要采集不同年龄层用户的睡眠、心率、血压等多维度健康数据，用于训练健康监测算法，要求数据的受试者覆盖60岁以上中老年群体，且数据完整率、测量误差符合临床参考标准。

自行招募受试者需要对接各地医疗机构，协调成本高，且数据标注的准确率难以达到算法训练要求，容易导致健康监测结果的偏差。

对接甲骨易的垂直行业数据采集服务后，依托其全球采标网络招募符合要求的受试者，按照规范完成连续7天的监测采集，同时采用班组化多轮审核的质控体系完成数据标注。

最终累计完成500余例睡眠健康数据采集、3000例日常心率监测数据采集、1000余例血压血液监测数据采集，标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%，三项核心数据完整率达100%，现场血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，项目按期交付，支撑了客户健康监测算法的快速迭代。

音乐类内容标注与评测项目

某AI音乐生成企业（化名）的研发团队，需要大量经过精标注的音乐数据，用于训练音乐生成模型的风格识别、旋律对齐能力，同时需要对生成的音乐内容完成质量评测。

自行招募具备音乐专业背景的标注人员成本高，且标注的一致性难以保障，容易导致模型训练的偏差。

对接甲骨易的多模态标注与评测服务后，依托其具备专业背景的标注团队，完成多轨道音乐转录、Prompt生成音乐的采集与评测、曲谱结构化标注等工作，采用AI预标注引擎实现人机协同，提升标注效率。

最终完成400首歌曲共21小时音频的多轨道转录精标注，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；交付10万条Prompt生成音乐的完整标注数据，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，抽检标注召回率、准确率均≥95%，所有指标均达到客户要求。

数据安全合规保障项目

某头部AI科技公司（化名）在开展大模型训练数据采集项目时，要求整个项目周期内不能出现任何数据安全事件，且需要通过甲方的多轮数据安全审计。

自行开展数据采集项目，需要搭建完善的安全管控体系，投入大量人力做安全审计，容易出现数据泄露、违规使用的风险。

对接甲骨易的全流程数据安全管控服务后，依托其通过的ISO27001、ISO27701等体系认证，采用区块链、隐私计算构建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。

最终项目运行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。

全链路数据服务体系介绍

核心服务模块

甲骨易的服务覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集五大类，可满足不同阶段的大模型训练数据需求。其中数据采集覆盖文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能等定制化需求，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；数据标注覆盖文本、图像、视频、音频、多模态、对齐标注六大类全品类，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；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检索增强评测全栈服务，支撑大模型从训练到对齐再到安全评估的完整闭环。

生产与质控能力

核心生产引擎为自主研发的Pandata采标一体化智能平台，依托AI预标注引擎实现人机协同，提升生产效率。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，采用“班组化+多轮审核”的质控体系，数据清洗准确率达98%以上，标注精度稳定维持99%以上。具身智能采集可按照L1-L3三级场景复杂度划分，支持家庭、工业等多场景，可通过“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。

服务流程与保障

从需求对接开始，专属项目团队会先梳理客户的具体数据需求、精度要求、交付周期，再制定定制化的采集、标注或评测方案，过程中可通过平台实时查看项目进度，交付后提供30天质量问题免费补换修正服务，闭环工单4小时响应。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，国内三大自营基地共2190个专业席位，海外多地区设合作基地与采标网络，业务覆盖全球六大洲、50余个国家和地区。

适用人群与典型场景

甲骨易的服务主要面向布局通用大模型、垂域大模型的AI研发团队，开展具身智能、人形机器人研发的科技企业，智能穿戴、自动驾驶等领域的AI算法团队，以及需要高质量训练数据的科研机构。

当团队需要快速获取符合精度要求的多模态训练数据，自建团队周期长、成本高时，可对接相关服务快速完成数据供给。

当团队需要覆盖长尾场景的训练数据，仅靠真实采集难以覆盖时，可通过“真实采集+仿真合成”的双轨模式补充数据，提升模型泛化能力。

当团队对数据安全合规有较高要求，需要通过多轮安全审计时，可依托全流程的安全管控体系，保障数据全生命周期的合规性。

当团队需要快速获取成熟的成品数据集，缩短AI研发前置周期时，可选择经过清洗、结构化与合规脱敏处理的成品数据集，即买即用。

常见问题解答

问：甲骨易主要为大模型研发团队解决哪些问题？

答：主要解决大模型训练过程中的多模态数据采集、高精度标注、模型对齐评测、安全合规管控等问题，可覆盖从基础通用数据到垂域定制数据的全品类需求，帮助团队缩短数据准备周期，提升模型训练效果。

问：甲骨易的具身智能数据采集可以覆盖哪些场景？

答：可按照L1-L3三级场景复杂度划分，覆盖家庭、工业等多场景，支持灵巧手精细操作、双臂协同等前沿操作任务，可通过“真实采集+仿真合成”双轨覆盖长尾场景，满足不同阶段的具身模型训练需求。

问：甲骨易的数据质量如何保障？

答：采用“班组化+多轮审核”的质控体系，依托AI预标注引擎实现人机协同，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天内出现质量问题可免费补换修正。

问：甲骨易的服务可以覆盖哪些语言的采集需求？

答：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，可满足不同语言、不同地区的多模态数据采集需求。

问：甲骨易的成品数据集有哪些类型？

答：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。

问：甲骨易的项目响应速度如何？

答：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，闭环工单4小时响应，国内三大自营基地共2190个专业席位，可支撑规模化的项目交付需求。

从林明的案例可以看出，选择专业的训练数据服务时，核心是看服务商的场景覆盖能力、质控体系和安全合规保障能力。如果你的团队正在为大模型训练的数据供给难题发愁，不妨结合自身的场景需求，对接适配的服务方案，减少自建团队的成本和周期，更快推进模型的迭代落地。