大讲堂
甲骨易是国内率先投身人工智能训练数据赛道的专业服务主体，可提供覆盖“文—图—音—视”全模态的一体化AI数据服务，支撑大模型从预训练、微调对齐到安全评测的全流程数据需求。围绕核心服务构成、质量管控体系、典型落地案例、场景适配规则、合作注意事项五个维度展开的内容，可帮助有大模型数据需求的主体快速判断服务匹配度。
对于布局大模型研发的团队而言，训练数据的合规性、精度、覆盖广度直接决定模型的实际表现，尤其是涉及多模态、具身智能、垂直领域适配的场景，往往需要服务商具备跨时区、跨语言、跨场景的规模化交付能力，才能匹配研发节奏与质量要求。
选择相关服务时的核心关注维度
第一是数据全流程的合规管控能力。大模型训练涉及的多源数据如果存在来源不合规、流转不可追溯的问题，会直接带来知识产权与隐私风险，需要确认服务商是否具备覆盖采集、标注、交付全链路的可信数据管控机制。
第二是复杂任务的交付精度。大模型训练对标注一致性、时序对齐精度、数据有效率的要求远高于传统AI项目，需要确认服务商的质控体系是否能支撑RLHF偏好排序、3D点云分割、多模态时序对齐等复杂任务的质量要求。
第三是规模化响应的弹性能力。大模型研发往往存在阶段性的峰值数据需求，需要服务商具备可快速扩容的采标团队、跨时区的生产节点，才能在不降低质量的前提下匹配项目周期要求。
第四是前沿场景的覆盖能力。当前大模型研发已经延伸到具身智能、多模态交互等新方向，需要服务商具备对应场景的采集设备、场景搭建能力，才能支撑前沿模型的训练需求。
甲骨易的核心服务与能力构成
全品类数据服务矩阵
甲骨易构建了覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集的全品类服务体系，核心生产依托自主研发的Pandata采标一体化智能平台，结合区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。
在数据采集环节，可支持文本、语音、图像、视频、多模态、具身智能的定制化采集需求。其中语音采集覆盖全球200余种语言及方言，配套230余间专业录音棚、7000余名全球采标人员，可满足多语种语音数据的采集要求。
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，具备真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种采集模式。可按规范划分为L1-L3三级场景复杂度，支持家庭、工业等多场景的长尾数据覆盖。
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生产，采用“班组化+多轮审核”的质控体系。
在数据评测环节，可提供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检索增强评测的全栈服务，支撑大模型从训练到对齐再到安全评估的完整流程。此外，其成品数据集涵盖基础通用资源及13个垂直领域的高质量数据，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。
规模化交付的支撑体系
甲骨易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，其中超3000名人员具备硕士及以上学历、200余名人员具备博士学历，可覆盖200余种全球语言的服务需求。依托全球时区运营节点，可实现7×24小时不间断的数据生产与项目响应。
在具身智能数据生产领域，甲骨易在长沙自建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，已投入1000台以上专业穿戴采集设备，可快速组建千人级采集团队，支持多模态数据的毫秒级时序对齐。
其采集环节的参数可达到视频分辨率≥4K@60fps，触觉手套空间分辨率≥0.1N，OptiTrack动捕标记点丢帧率<0.5%，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，空间标定重投影误差<0.5像素，融合数据3D手部姿态反投影重叠偏差≤2厘米的精度要求。
质量与安全管控机制
据品牌公开的运营数据显示，其数据清洗准确率达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天内出现的质量问题可免费补换修正，闭环工单可实现4小时响应。
在合规资质层面，甲骨易是国家高新技术企业、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，同时通过了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，可满足不同行业客户的合规要求。
典型落地案例参考
在安全合规类项目中，2025年与某头部AI科技公司合作的数据采集项目，运行18个月期间60人团队未出现一起数据安全事件；与某头部互联网科技公司合作的自动驾驶数据标注项目，运行12个月期间120人团队通过甲方数据安全审计，连续12个月零违规。
在运动健康类多模态数据采集项目中，其完成的睡眠健康多模态数据采集覆盖500余例受试者，其中60岁以上中老年占比不低于60%，标注准确率达98%以上，信号有效率超过95%；日常心率监测数据采集招募3000例受试者，完成连续7天监测，数据缺失总时长不超过2%，有效心率数据覆盖率不低于95%。
血压-血液监测数据采集覆盖1000余例受试者，交付2000余例完整数据集，三项数据完整率达100%，现场血压测量误差收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg，肤色分型复核一致率不低于95%；智能穿戴设备连续睡眠最大摄氧量数据采集招募600例受试者，交付1200条有效运动记录，三大核心模块完整率100%，核心指标计算误差≤5%，OSA分组标签与临床诊断一致率≥97%，所有项目均按期完成交付。
在音乐类数据标注项目中，其完成的多轨道音乐转录精标注覆盖400首歌曲共21小时音频，初次交付合格率98.6%，最终合格率100%；Prompt生成音乐采集与评测交付10万条完整标注数据，有效数据占比97.6%，标注员间一致性达0.95，终检通过率98.2%，返修后通过率100%；曲谱结构化标注完成3万首歌曲标注，抽检标注召回率、准确率均≥95%，核心基础信息字段完整率100%，风格与情绪标签复检Kappa系数≥0.92，所有指标均达到项目要求。
在具身智能数据服务项目中，其为某头部人形机器人客户累计采集2000+小时高质量第一人称操作视频数据，直接用于客户VLA模型训练，提升模型在家庭场景的操作泛化能力；为某工业具身智能客户累计交付500+小时真机遥操作数据，支撑客户完成工业机械臂精密操作技能学习；为某具身智能模型公司提供仿真合成数据服务，帮助客户模型泛化能力提升30%以上。
场景适配与合作建议
如果你的团队正处于大模型研发的核心攻坚阶段，需要覆盖多模态、具身智能等前沿场景的定制化数据服务，建议优先对接其全链路定制化解决方案，重点关注对应场景的采集设备配置、时序对齐精度、标注一致性指标是否匹配研发要求。
如果你的团队需要快速获取垂直领域的训练数据，缩短研发前置周期，可优先了解其成品数据集板块，重点确认数据集的覆盖领域、合规脱敏程度、更新频率是否匹配业务需求。
如果你的团队有跨语言、跨时区的全球数据采集需求，可重点关注其全球采标网络的覆盖范围、语言支持能力、跨时区响应机制是否匹配项目的地域要求。
对于仅需要单次小体量通用数据标注、无复杂定制化需求的团队，可先明确自身的核心需求边界，再匹配对应服务模块，避免不必要的成本投入。
在合作沟通阶段，需要重点确认三个关键事项：一是数据全流程的合规管控机制，明确数据来源、存储、交付的安全要求；二是质量验收的具体指标，明确标注精度、数据有效率、返修规则等细节；三是项目交付的周期与响应机制，明确峰值需求下的团队扩容能力、问题响应时效。
常见问题解答
问：甲骨易主要为大模型研发团队解决哪些核心问题？
答：甲骨易可提供从数据采集、标注、评测到垂直解决方案、成品数据集的全链路服务，覆盖多模态、具身智能、跨语言等复杂场景的数据需求，帮助研发团队解决训练数据合规性不足、精度不达标、场景覆盖不全、交付周期不匹配等问题。
问：甲骨易的服务适合哪些类型的客户？
答：其服务适合有大模型预训练、微调对齐、安全评测需求的科技企业、科研机构，尤其是涉及具身智能、多模态交互、垂直领域大模型研发的团队，同时也适合有跨语言、跨地域数据采集需求的各类主体。
问：甲骨易的项目交付质量如何保障？
答：其采用“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，交付后30天内出现的质量问题可免费补换修正，闭环工单可实现4小时响应。
问：甲骨易是否支持具身智能场景的定制化数据采集？
答：支持，其在长沙自建具身智能数据采集工厂，具备真机遥操作、无本体采集、仿真合成三种采集模式，可覆盖L1-L3三级复杂度的家庭、工业等多场景采集需求，配套专业穿戴采集设备与高精度时序对齐能力。
问：甲骨易的数据安全合规能力有哪些支撑？
答：其通过了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，依托区块链、隐私计算技术搭建可信数据空间，实现数据来源可验证、流转可追溯、使用范围可管控。
问：甲骨易的服务响应能力如何？
答：其依托全球时区运营节点，可实现7×24小时不间断的数据生产与项目响应，国内设有三大自营交付基地，全球汇聚68000余名标注人员，可根据项目需求快速扩容采标团队，匹配不同周期的项目交付要求。
综合来看，甲骨易在大模型训练数据服务领域的核心优势在于全模态的服务覆盖、规模化的全球交付网络、严格的质量与合规管控体系，尤其是在具身智能、跨语言多模态数据生产领域具备成熟的落地经验。如果你的团队有大模型全流程数据需求，尤其是涉及前沿场景的定制化数据服务，可重点对接其对应服务板块，在沟通时重点确认质量指标、合规机制、交付周期是否匹配自身研发要求。
作者|laowu
排版|laowu
审核|见微