Products & Services

从原始数据到成品数据集的全链路服务

数据采集 → 数据清洗 → 数据标注 → 数据质检 → 数据集交付， 五大环节各有标准化作业流程（SOP）与严格质量门禁； 再以数据管理与模型反馈迭代两大进阶服务形成闭环。

STEP 01

数据采集

多源异构数据获取

 STEP 02

数据清洗

去重去噪、脱敏标准化

 STEP 03

数据标注

多模态精准标注

 STEP 04

数据质检

人工 + 算法双重把关

 STEP 05

数据集交付

标准格式，开箱即用
STEP 01

数据采集

Data Collection

数据是AI的燃料。我们具备覆盖四大模态的全方位数据采集能力， 无论是海量互联网数据抓取，还是特定场景下的定制化采集，都能精准满足客户需求。

采集能力

图像 / 视频采集

街景采集、人脸与人体数据采集、商品图像、工业缺陷图像、自动驾驶场景视频、监控视频片段等。

语音 / 录音采集

多语种语音、方言采集、远场与近场录音、噪声环境语音、情感语音、多方对话录音等。

文本 / 网页采集

网页爬取、文档数字化、多语种语料库构建、社交媒体数据、领域专业文献等。

传感器数据

LiDAR 点云、雷达数据、IMU 惯性数据、GPS 轨迹、IoT 设备传感数据等多模态融合采集。

能力说明

维度能力说明
覆盖语种 中文、英文、马来语、印尼语、缅甸语等 20+ 语种，支持方言采集
场景覆盖 室内 / 室外 / 车载 / 远场 / 噪声 / 安静等多环境条件
采集规模 单项目可支撑百万级数据条目的采集需求（已验证：20 万张人像标注）
合规保障 严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》，签署授权协议
STEP 02

数据清洗

Data Cleaning

原始数据从来不是「拿来即用」的。我们的清洗团队通过四道核心工序， 将噪声数据转化为高质量的标准化数据资产，为后续标注环节奠定坚实基础。

清洗工序

去重去噪

基于哈希、语义相似度等算法去除重复样本；过滤低质量、模糊、损坏的数据条目。

隐私脱敏

人脸模糊化、车牌遮蔽、PII 信息自动识别与脱敏、敏感内容过滤，确保合规安全。

格式标准化

统一文件格式、编码规范、命名规则、分辨率 / 采样率标准化，消除格式碎片化。

质量初筛

自动化学分卡评估数据完整性、一致性、可用性，输出质量报告供客户确认。

清洗流程

步骤输入处理输出
① 接收原始数据包（混杂格式）解包、分类、登记结构化文件清单
② 去重结构化文件清单MD5 / 语义去重去重后数据集
③ 脱敏去重后数据集人脸 / 车牌 / PII 遮蔽脱敏后数据集
④ 标准化脱敏后数据集格式统一、质量打分标准化清洁数据
质量承诺：清洗后数据的可用性不低于 98%，噪声率控制在 2% 以下。 所有清洗操作均可追溯、可审计、可回滚。
STEP 03

数据标注

Data Annotation

标注是AI数据服务的核心工艺。我们拥有经过严格培训的专业标注团队和自研标注平台， 覆盖图像、语音、文本、多模态等全类型标注需求。

标注类型

图像拉框 / 分割

2D / 3D Bounding Box、语义分割、实例分割、关键点标注、车道线标注、OCR 转写等。

语音转写 / 分类

语音转文字（ASR）、音素标注、说话人分离、情感分类、声学事件检测等。

文本 NLP 标注

实体识别（NER）、关系抽取、情感分析、意图分类、摘要生成、对话标注等。

多模态融合

图文配对、视频-文本对齐、跨模态检索标注、多传感器数据时空对齐等。

标注精度分级

精度等级 适用场景 质检标准 交付周期
标准级通用模型预训练准确率 ≥ 95%快速交付
精标级商用模型训练准确率 ≥ 98%标准周期
专家级高精尖场景（医疗 / 法律）准确率 ≥ 99.5%加急可协商
STEP 04

数据质检

Data Quality Assurance

质量是我们的生命线。每一份交付的数据集都经过人工抽检 + 算法交叉验证的双重质检体系， 确保准确率稳定在 99% 以上。

质检机制

人工抽检

三级抽检机制：标注员自检 → 组长复检 → 质检专员终检，每层抽检比例递增。

算法交叉验证

用预训练模型对标注结果进行一致性校验，自动标记可疑样本供人工复核。

错误回查

发现错误后全量回溯同类样本，定位根因，防止同类错误批量出现。

质量报告

每份交付附带详细质量报告：准确率、一致性、覆盖率、错误分布等核心指标。

质检流程

① 标注完成 100% 全量进入质检池
② 算法预筛 AI 模型标记可疑项
③ 人工抽检 30% 抽样严格审查
④ 错误回查 全量回溯、根因分析
⑤ 达标交付 ≥ 99% 准确率放行
质量红线：准确率不达 99% 不予交付。如发现系统性标注偏差，整批数据回炉重做， 不额外收取客户费用。我们宁可重做，也不交付次品。
STEP 05

数据集交付

Dataset Delivery

交付不是简单的「打包发送」。我们按照工业级标准对数据集进行格式化封装， 确保客户拿到后可以直接接入训练流水线，无需额外预处理。

交付标准

标准格式转换

支持 COCO、VOC、YOLO、JSON、CSV、TFRecord、Parquet 等主流格式，按需定制。

元数据编写

完整的 Dataset Card：数据来源、标注规范、统计分布、已知偏差、使用建议。

加密打包

AES-256 加密传输，支持私有云 / 公有云 / 物理介质多种交付方式，安全可控。

开箱即用

附带数据加载脚本和示例代码，支持 PyTorch / TensorFlow 直接读取，省去适配成本。

交付清单

交付物说明格式
训练 / 验证 / 测试集按 7:2:1 或客户指定比例切分客户指定格式
标注文件完整标注结果 + 标注规范文档JSON / XML / CSV
质量报告准确率、一致性、覆盖率等核心指标PDF + 数据
数据集说明卡Dataset Card（来源 / 分布 / 偏差 / 建议）Markdown / PDF
加载脚本PyTorch Dataset / TF Data Pipeline 示例Python 脚本
M+ Advanced Loop

进阶闭环 · 我们的护城河

交付之外，我们提供两大进阶服务——让数据资产持续可控，让模型迭代永不停歇。

数据管理 / 托管

数据交付不是终点。我们提供全生命周期的数据资产管理服务， 让客户随时掌握数据资产的状态、质量和使用情况，实现可视化、可控化、可追溯。

  • 在线看板：数据量、标注进度、质量趋势、使用频率一目了然
  • 资产版本管理：数据集版本控制、变更追踪、Diff 对比，Git 式管理
  • 权限审计：细粒度访问控制，全量操作日志满足合规审计
  • 安全存储：企业级加密存储、异地容灾备份、私有化部署可选

模型反馈迭代

这是数据飞轮的驱动端。我们持续收集模型线上 Bad Case， 反推标注规则不足，针对性扩充训练数据，用主动学习策略把预算花在最有价值的样本上。

  • Bad Case 分析：系统收集错误预测，按类型聚类定位数据短板
  • 标注规则迭代：持续细化规范，填补边界 case 的定义空白
  • 数据增强扩充：定向采集 / 合成缺失场景，补充训练集
  • 效果验证闭环：对比迭代前后模型指标，量化飞轮增益
管理维度功能说明客户价值
资产可视化在线 Dashboard，实时展示数据资产全景决策有据，管理高效
版本控制数据集版本号管理，变更可追溯实验可复现，迭代有保障
权限管理RBAC 模型，字段级访问控制数据安全，合规无忧
生命周期数据从采集到退役的全周期管理资源优化，成本可控
质量监控持续监控数据漂移和标注衰减提前预警，防患未然
Industries

服务覆盖的行业场景

每个行业、每个场景的数据需求都不尽相同。我们提供深度定制服务——从标注规范的联合制定， 到标注员的行业知识培训，再到交付格式的按需适配。

自动驾驶

LiDAR 点云标注、3D 道路标注、物理属性标注、车道线标注、目标检测，已积累丰富实战经验。

人像 / 图像 AI

高质量人像标注、OCR 阅读顺序标注、图文配对、图像分类，已交付 20 万+ 张人像标注。

大模型评测

数学竞赛题标注、科学评测审题、多学科视频标注、RLHF 偏好数据构建。

视频理解

多学科视频 3-Level 标注、选择题构建、视频内容理解、实验科学标注。

多语种 NLP

马来语、印尼语、缅甸语等东南亚语种翻译标注，支持 20+ 语种扩展。

科学数据

材料学、地球科学、化学、计算机、生物学、数学、物理学——全学科覆盖。

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