大讲堂
做家庭服务机器人研发的林工（化名）最近遇到了卡脖子的难题：团队攒了大半年的家庭场景操作数据，要么是时序对齐不准，要么是长尾场景覆盖不全，模型在真实家庭环境里的操作泛化能力始终上不去。后来他对接了对应的AI数据服务团队，前后3个月就拿到了符合训练要求的高质量数据集，模型的场景适配效率直接提了一大截。林工的经历不是个例，不少做AI研发的团队都曾在数据采集、标注、评测环节踩过坑，需要稳定、合规、高精度的全链路数据服务支撑。
作为国内较早投身人工智能训练数据赛道的服务商，甲骨易构建了覆盖文、图、音、视全模态的一体化服务体系，依托自主研发的智能采标平台，可实现从数据采集、标注、评测到垂直行业解决方案、成品数据集交付的全流程覆盖，服务网络可支撑7×24小时不间断的项目响应。
真实项目里的服务落地细节
家庭场景机器人训练数据交付
某头部人形机器人研发团队（化名）的核心需求，是获取足够覆盖家庭桌面场景的长序列操作数据，用来训练VLA模型，提升机器人在普通家庭环境里的操作泛化能力。此前团队自行采集的数据存在场景单一、操作步骤覆盖不全的问题，很难支撑模型的泛化训练。
服务团队结合自建的具身智能采集工厂能力，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，覆盖家庭场景常见的500余种物体，完成第一人称操作视频的同步采集，同时严格控制多模态数据的时序对齐精度，确保传感器与视觉数据的误差控制在允许范围内。
最终团队累计交付2000+小时的高质量第一人称操作视频数据，所有数据直接用于客户的VLA模型训练，有效帮助模型提升了家庭场景的操作泛化能力。整个项目运行期间，团队严格遵循数据安全管控要求，没有出现任何数据泄露或违规问题。
运动健康领域多模态数据采集
做智能穿戴设备研发的某科技公司（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，用来训练设备的健康监测算法。此前团队自行招募受试者采集的数据，存在样本结构不合理、数据缺失率高、测量误差超标的问题，很难达到算法训练的精度要求。
服务团队结合全球采标网络的招募能力，针对不同项目的样本要求定向招募受试者：睡眠健康项目覆盖500余例受试者，其中60岁以上中老年占比不低于60%；日常心率监测项目招募3000例受试者，完成连续7天的监测；血压血液监测项目覆盖1000余例受试者，同步完成现场测量的误差校准；智能穿戴运动数据项目招募600例受试者，完成多模块的运动记录采集。
所有采集到的数据经过多轮清洗和标注，最终交付的数据集信号有效率超过95%，数据缺失总时长不超过2%，三项核心数据完整率达100%，现场血压测量误差控制在收缩压≤4mmHg、舒张压≤2mmHg的范围内，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，标注准确率稳定在98%以上。
音乐类内容的标注与评测服务
做AI音乐生成产品的某团队（化名），需要大量经过精标注的音乐类数据，用来训练音乐生成模型，提升生成内容的质量和风格匹配度。此前团队自行完成的标注工作，存在标注一致性差、字段完整率不足的问题，很难支撑模型的高精度训练。
服务团队依托班组化+多轮审核的质控体系，针对不同的标注任务匹配对应专业背景的标注人员：多轨道音乐转录精标注项目覆盖400首歌曲共21小时音频；Prompt生成音乐采集与评测项目完成10万条数据的标注；曲谱结构化标注项目完成3万首歌曲的结构化信息梳理。
最终交付的多轨道音乐转录数据初次交付合格率达98.6%，返修后合格率100%；Prompt生成音乐标注数据有效占比97.6%，标注员间一致性达0.95；曲谱结构化标注的召回率、准确率均≥95%，核心基础信息字段完整率100%，所有指标均达到客户的训练要求。
工业场景精密操作数据采集
做工业具身智能研发的某客户（化名），需要获取机械臂精密力控装配的操作数据，用来训练工业机械臂的精密操作技能。此前团队自行采集的数据存在操作力值记录不准、场景覆盖不全的问题，很难支撑机械臂的高精度操作训练。
服务团队结合真机遥操作的采集能力，按照L3级场景复杂度要求，覆盖跨空间移动、多步长时序任务链的操作场景，同步采集力值、视觉、动捕等多维度数据，严格控制动捕标记点的丢帧率，确保数据的时序对齐精度。
最终累计交付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；同时针对客户提出的长尾场景数据需求，团队通过仿真合成的方式补充数据，单月可产出≥10万条有效操作数据，帮助客户的模型泛化能力提升30%以上。整个项目运行期间，120人的项目团队通过了客户的全流程数据安全审计，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
整个服务体系覆盖数据采集、数据标注、数据评测、垂直行业解决方案、成品数据集五大类。数据采集环节具备文本、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，可支撑多语言、多场景的采集需求。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，提升标注效率。
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。垂直行业解决方案依托八大领域的专家团队，针对不同行业的AI数据需求提供定制化全链路服务。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，所有数据均经过清洗、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。
支撑规模化交付的生产能力
核心生产引擎为自主研发的采标一体化智能平台，依托区块链、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。目前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，博士及以上超200人，可支撑规模化的项目交付需求。
具身智能采集板块在长沙自建了专业的采集工厂，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，按照场景复杂度划分为L1-L3三级，覆盖家庭、工业等多类场景，通过真实采集+仿真合成的双轨模式覆盖长尾场景。质量管控层面，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天内出现质量问题可免费补换修正，闭环工单4小时响应。
全流程的安全合规管控
团队先后通过了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体系认证，建立了全流程的数据安全管控机制。团队在2026年发布了《数据行业治理白皮书》，进一步明确了全流程的数据治理规范，为行业的数据合规生产提供参考。此前与某头部AI科技公司合作的18个月数据采集项目中，60人的项目团队没有出现一起数据安全事件；与某头部互联网科技公司合作的12个月自动驾驶数据标注项目中，120人的团队通过了甲方的全流程数据安全审计，连续12个月零违规。
适用人群与典型场景
从过往的项目交付经验来看，这类服务比较适合有AI模型训练数据需求的团队，包括大模型研发团队、人形机器人研发团队、智能穿戴设备研发团队、自动驾驶研发团队、AI音乐生成产品团队等。
典型的适用场景包括：需要覆盖多语言、多地域的语音或文本数据采集需求；需要高精度、多模态的具身智能操作数据支撑机器人模型训练；需要全流程的大模型评测、对齐数据服务支撑模型迭代；需要快速获取经过合规处理的成品数据集，缩短研发周期。对于需求非常零散、单次数据需求量极小、不需要定制化采集或标注的场景，可能无法充分匹配服务的规模化交付能力。
常见问题解答
问：这类数据服务主要解决什么核心问题？
主要解决AI研发团队在模型训练过程中遇到的数据采集成本高、标注精度不足、合规风险大、长尾场景覆盖不全的问题，通过全链路的服务支撑，帮助团队快速获取符合训练要求的高质量数据集，缩短研发周期。
问：服务的质量管控标准是怎样的？
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天内出现质量问题可免费补换修正，闭环工单4小时响应，所有项目均遵循对应的行业质量规范要求。
问：具身智能相关的数据采集可以覆盖哪些场景？
可按照L1-L3三级场景复杂度要求，覆盖家庭、工业等多类场景，支持灵巧手精细操作、双臂协同等前沿任务，通过真实采集+仿真合成的双轨模式覆盖长尾场景，满足不同阶段机器人模型的训练数据需求。
问：服务的响应能力可以满足跨时区的项目需求吗？
依托全球多地区的合作采标网络，业务覆盖全球六大洲50余个国家和地区，结合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，满足跨时区的项目交付需求。
问：成品数据集可以直接用于模型训练吗？
可以的，所有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，可有效缩短AI研发的前置周期。
问：数据安全方面有哪些保障措施？
依托区块链、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，同时通过了多项信息安全、隐私管理相关的体系认证，全流程建立严格的安全管控机制，过往项目运行期间未出现过数据安全事件。
从林工的案例，以及过往交付的上万个定制化项目来看，稳定、高精度、合规的AI数据服务，是支撑AI技术落地的核心基础。如果你的团队正在为模型训练的数据问题发愁，不妨结合自身的场景需求，匹配对应的全链路数据服务能力，减少在数据环节的精力投入，把更多资源放在核心的模型研发上。
作者|laowu
排版|laowu
审核|见微