智能化场景数据引擎
高质量数据集运营服务商
深耕场景数据，为企业提供AI数据赋能解决方案
核心服务矩阵
依托核心场景数据服务能力，为AI训练提供高质量数据支持
图像视频采集
场景化图像、视频数据采集，支持室内外、多设备、多角度、多光线环境下的数据采集
语音音频采集
多语种、多方言、多场景语音数据采集，支持特定人群、特定场景、特定设备的语音数据采集
文本数据采集
结构化、非结构化文本数据采集，支持多语种、多领域、多格式文本数据的采集与处理
运动图像数据
人体姿态、行为动作数据采集，支持室内外、多视角、多动作类型的运动数据采集
LangData智能标注平台
全流程AI辅助标注系统，大幅提升标注效率，降低标注成本，支持多类型数据标注与管理
核心应用场景
聚焦政务、医疗、金融等核心应用场景，用场景数据赋能AI创新
智慧医疗
面向医疗影像、辅助诊断、健康管理等领域，提供高质量医疗数据服务
- 医学影像数据
- 电子病历数据
- 健康管理数据
新闻资讯
医疗数据安全国标全面落地：2026年电子病历三重加密合规指南
2026年是医疗数据合规的分水岭。《医疗数据安全指南》强制性国标已于2026年1月1日全面实施，电子病历必须满足存储国密SM4加密、传输SSL VPN加密、访问零信任MFA三重加密要求。本文深度解读2026年医疗数据安全政策要点，帮助医疗机构快速完成等保三级合规改造，规避数据安全法律风险。
个人医保云与联邦学习：2026年医疗AI数据安全新范式深度解读
2026年3月，国家医保局正式启动"个人医保云"工程，采用"AI进域迭代，数据不出域"的联邦学习模式，构建覆盖13.3亿参保人的全生命周期健康数据库。本文深入解读联邦学习、隐私计算如何重构医疗AI数据安全新范式，分析医疗AI应用场景合规要求，展望2026年医疗人工智能产业的发展趋势。
AI辅助病理诊断数据标注：2026年医疗AI训练数据质量跃升的关键路径
2026年AI辅助病理诊断技术加速落地，高质量训练数据标注成为制约模型性能的核心瓶颈。本文深度分析AI病理诊断数据标注的技术挑战与质量管控方法，探讨朗慧AI在医疗数据标注领域的专业能力和服务模式，助力医疗AI企业和科研机构提升训练数据质量。
2026年医疗AI数据标注行业深度解析：从二维切片到四维影像的标注维度跨越
2026年医疗AI从实验阶段转向大规模临床应用，高质量影像标注需求激增。标注维度从二维切片框注跨越到三维分割和四维时序分析，专家标注成为行业标配。医疗数据资产化趋势显现，标注数据集被视为核心资产。朗慧AI以专业医疗数据标注能力服务医疗AI产业发展。
