材料科学 · 信息抽取
材料领域信息抽取标注数据集
针对金属材料（铝合金、镍基高温合金、合金钢等）、无机非金属（先进陶瓷、玻璃等）、高分子材料及复合材料等体系，构建实体关系数据集schema，覆盖成分配方段落、化学元素、含量数值、计量单位等实体，完整还原材料转化链路。
多体系
材料覆盖
NER+RE
标注类型
化学合成 · 路线标注
化学合成路线信息抽取标注数据集
针对有机合成、药物合成等方向的中文技术文献，构建多类实体与关系联合标注数据集，覆盖化学物质、反应角色（原料/试剂/溶剂/产物）、反应条件、产率等核心要素，支持完整合成路线的图谱化还原。
多实体
联合标注
反应图谱
可计算输出
材料工艺 · 参数抽取
材料工艺参数信息抽取标注数据集
针对金属、陶瓷、复合材料等领域的工艺描述文本，构建工艺参数实体标注数据集，覆盖工艺步骤、参数类型（温度/时间/压力/速率等）、参数数值、单位四类实体及其对应关系，支持工艺参数的自动结构化提取。
4类实体
参数体系
多工艺
场景覆盖
低空经济 · 视觉标注
无人机视觉数据采集与标注数据集
针对多种无人机作业场景，提供从数据采集方案设计到标注交付的全流程服务。覆盖目标检测、语义分割、旋转框标注等多种类型，支持多光谱、红外、可见光等多模态数据。标注对象涵盖输电线路、杆塔、农作物、建筑轮廓等场景。
多模态
数据融合
旋转框
高精度标注
具身智能 · 多模态
具身智能多模态交互标注数据集
面向机械臂操作、移动机器人导航、人机交互等核心任务，提供视觉-语言对齐标注、操作动作分解标注、场景语义理解标注、轨迹与状态标注等数据服务，支持VLA模型的端到端训练数据构建。数据格式兼容主流具身智能训练框架。
VLA
端到端训练
多模态
对齐标注
客户评价
"Kelytix 在材料配方数据标注上的专业度超乎预期，铝合金融合信息、镍基高温合金的工艺参数等复杂数据都被准确标注，直接提升了我们材料推荐模型的准确率。"
负责材料AI模型开发
"化学合成路线的结构化标注难度极高，Kelytix 团队对反应机理的理解让标注质量远超预期，我们的逆合成模型终于有了可用的训练数据。"
负责逆合成AI产品
"无人机巡检数据的旋转框标注精度要求极高，Kelytix 的专项质检规范确保了每张图像的质量一致性，我们的缺陷检测模型落地效率大幅提升。"
负责无人机AI感知系统