行业痛点
AI/ML 训练数据面临的核心挑战
高质量训练数据是 AI 模型性能的基石，但获取和处理数据的成本和难度却在持续攀升
数据准备耗时过长
数据采集、清洗、标注占据项目80%以上的时间，严重拖慢模型开发迭代节奏
企业平均花费60%预算在数据准备环节
标注质量难以保障
众包标注质量参差不齐，标注一致性差，可能导致模型学习的模式错误
标注错误率每提高约5%，模型准确率下降约10%
多维度数据融合困难
不同来源、不同格式的数据难以统一处理，跨模态数据对齐复杂度高
超过50%的AI项目因数据整合问题导致延期
数据规模扩展成本高
随着模型参数增长，训练数据需求呈指数级膨胀，自建数据团队成本高
自建数据标注团队的年均成本超过500万元
解决方案
端到端 AI/ML 数据能力
计算机视觉数据
提供图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、关键点标注等全类型视觉数据服务。
- 像素级精准标注
- 3D 点云标注
- 视频帧序列标注
- 支持 COCO/VOC 等标准格式
NLP 文本数据
覆盖文本分类、命名实体识别、情感分析、关系抽取等 NLP 全任务标注。
- 50+ 语种文本标注
- 领域知识图谱构建
- 意图识别与槽位标注
- 文本质量评分
语音与音频数据
提供语音转写、说话人识别、语音情感分析、声纹识别等语音数据标注服务。
- 多口音语音采集
- 噪声环境标注
- 时间戳精准对齐
- 多说话人分离
自动化数据管线
提供从数据采集到交付的全自动化流程，支持持续集成和增量更新，大幅降低人工成本。
- 自动质检与异常检测
- 数据版本管理
- 增量更新订阅
- API 实时数据接入
工作流程
标准化的数据交付流程
需求对接
理解模型任务、数据格式、标注规范和质量要求，输出详细数据方案。
数据采集
从自有数据池或定制渠道采集原始数据，覆盖目标场景和分布。
标注与质检
专业团队按规范标注，AI预标注+人工审核，有效保障质量达标。
交付与优化
标准格式交付，提供质量报告，根据模型训练反馈持续优化数据。
需求对接
理解模型任务、数据格式、标注规范和质量要求，输出详细数据方案。
数据采集
从自有数据池或定制渠道采集原始数据，覆盖目标场景和分布。
标注与质检
专业团队按规范标注，AI预标注+人工审核，有效保障质量达标。
交付与优化
标准格式交付，提供质量报告，根据模型训练反馈持续优化数据。
核心数据指标
相关产品
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客户价值
让数据成为 AI 模型的竞争壁垒
自动驾驶行业客户
自动驾驶 / 计算机视觉需要海量高精度 3D 点云标注数据，自建标注团队成本高、速度慢，严重制约感知模型迭代。
引入 Dataify 自动化标注管线，AI 预标注 + 专家精细审核，配合自动质检系统保障质量。
标注效率提升 5 倍，标注成本降低 60%，感知模型 mAP 提升 12 个百分点，产品上线时间提前 2 个月。