从场景需求到数据交付，构建可复用、可追溯、可扩展的数据生产线
覆盖主流 AI 训练场景，支持标准项目制与人月驻场两种合作方式
面向计算机视觉模型的检测、分割、跟踪与识别任务，输出主流格式（COCO / VOC / YOLO / MOT）可直接训练的数据集。
为 ASR、TTS、NLP 及智能客服场景构建高质量语料，支持多语种、多方言与垂直行业术语词典定制。
为大模型训练与对齐提供全流程数据工程：指令数据构建、偏好排序、对话语料与评测集建设。
面向激光雷达与多传感器融合感知，提供符合车规级标注规范的 3D 数据生产与交叉校验服务。
基于客户已有模型或通用开源模型进行预标注推理，人工仅需完成「修正与确认」， 在保证质量的前提下将标注成本降低 30%–60%，并显著提升多人标注的一致性。
不止是「雇人拉框」，而是一套可交付、可验收、可持续的数据工程体系
标注员自检 → 组长抽检 → 质检组全检的「三级质检」流程，配合自动质检脚本校验格式、数量与越界框，交付前出具质量报告与抽检明细，准确率稳定在 99% 以上。
支持客户机房或专有云私有化部署标注平台，数据不出域；标注人员按项目隔离并签署 NDA，操作留痕可审计，敏感信息脱敏处理，满足金融、医疗、政务类客户的合规要求。
我们同时服务软件选型与硬科技供应链客户，理解摄像头、激光雷达、麦克风阵列等硬件的成像与采集特性，能针对真实硬件数据制定更贴合产线的标注规范。
点击左侧分类，查看对应的数据方案与典型交付物
典型数据：2D/3D 目标框、点云分割、车道线、可行驶区域、多传感器融合标注。
交付物：符合客户格式规范的 3D 标注数据集、场景分类清单、长尾样本挖掘报告。
价值：通过场景挖掘补齐雨雾夜间、异形车辆等长尾样本，帮助感知模型降低漏检率，加快版本迭代节奏。
小步试标、快速验证、规模化生产，让每一批数据都经得起验收
与算法团队对齐标签体系、边界规则与格式要求，输出可执行的《标注规范文档》。
先标注 200–500 条样本，由客户算法侧确认口径，暴露歧义点并修订规范。
任务拆包分发，预标注模型提效，产能与进度实时可视化跟踪。
自检、抽检、全检层层把关，自动脚本校验格式，出具质量报告后交付。
根据模型反馈的 Bad Case 回流补标，滚动优化规范与预标注模型。
关于数据安全、报价方式与交付周期的高频疑问