行业语料稀缺
产业场景数据分散、多源、多模态，难以持续形成可训练、可复用的高质量语料。
CUSTOMER PROBLEM
客户问题
行业数据类型多、质量差异大，人工标注周期长且成本高。通用标注方式难以准确表达行业规则，专家经验也难以持续沉淀为可复用语料。
人工标注成本高
大量依赖人工处理，交付周期长、标准不统一，规模化生产成本持续上升。
质量口径不稳定
缺乏贯穿采集、清洗、标注和验收的统一质量标准与可追溯机制。
知识难以沉淀
项目经验与行业知识无法结构化复用，难以转化为稳定的数据生产能力。
POSITIONING
产品定位
覆盖多模态数据从采集、预处理、标注、合成到模型验证的全生命周期，为行业模型训练与智能应用提供可训练、可验证、可复用的高质量语料。
CORE CAPABILITIES
核心能力与功能
大模型语料准备、多模态智能标注、自动驾驶数据、医疗影像、具身智能和科研材料数据。
六大流程
数据源、数据采集、数据预处理、数据标注、数据合成和模型验证形成连续生产链路。
多模态支持
统一处理结构化数据、文本、图片、音频、视频、3D 点云和模型数据。
高价值样本选择
综合覆盖度、错误风险、信息量和决策边界，让专家优先确认最有价值的样本。
Creator-Critic
Creator 生成候选标注，Critic 评估可信度、发现问题并完成结果纠偏。
统一标注模型
融合逻辑推理、机器学习与专家反馈，持续更新任务规则和质量标准。
质量可追溯
保留标注依据、复核结果、专家反馈和交付验收记录。
自动化任务编排
把数据处理节点组织为可复用、可观察、可调度的生产流程。
语料合成与增强
支持规则、模型和人工协同，补齐长尾与稀缺场景数据。
质量管理与验收
提供抽检、复核、仲裁和一致性评价，形成清晰验收依据。
数据版本管理
记录数据变化与操作历史，实现全流程可追溯和快速回滚。
数据资产化
形成可搜索、可组合、可授权和可复用的企业语料资产。
数据安全与合规
覆盖权限、审计、脱敏与私有化部署，守住数据边界。
全生命周期流程
从原始数据到高质量语料资产，形成标准、可控、可复用的生产闭环。
核心技术优势
原创技术体系、人机协同与行业知识深度融合，支撑复杂场景落地。
Creator-Critic 循环
生成、评估、反馈和修正不断闭环，持续提升数据质量。
知识与专家协同
将模型规模处理能力与领域专家判断结合。
SALT 样本选择
主动发现更有价值的样本，优化数据投入。
行业流程可编排
将数据处理、标注和审核沉淀为标准流程。
质量过程可追溯
全流程保留依据与记录，交付成果清晰可靠。
多模态统一生产
覆盖文本、图像、音视频、点云和时序数据。
KEY METRICS3-5倍 60%+ 99%+ 全链路
核心数据指标
整体生产效率
人工成本降低
数据准确率
数据生命周期管理
应用价值
从成本、效率、质量、知识沉淀和安全合规等维度创造可验证价值。
降低成本
提升语料生产效率
提升效率
降低重复人工投入
保障质量
统一质量与验收标准
沉淀知识
支持私有化和安全审计
改善模型效果
以高质量、覆盖长尾场景的数据持续推动模型效果提升。
安全可控
支持私有化部署、细粒度权限、全程审计与敏感数据保护。
落地案例
以真实项目场景验证平台能力，持续沉淀可复用的行业数据生产体系。