年整合营销经验
国实体运营
中国 · 波兰 · 德国 · 美国
头部品牌客户
AI 引擎追踪
媒体时代争夺的是视网膜；
模型时代争夺的是认知结构。
那个先于语言、塑造判断、决定「什么值得相信」的深层框架。
我们不在乎转瞬即逝的曝光量，那是数字的泡沫；我们在乎长期的认知占位——在消费者心智中占据一个无法被替代的概念坐标，在AI的叙事系统里拥有一个恒定被引用的意义节点。
我们不做一次性的内容投放，那是信息的碎片；我们做持续性的意义建构——让品牌成为某种价值、某种情感、某种世界观的代名词，在时间中沉淀为文化语法的一部分。
我们不让品牌在信息的汪洋中徒劳发声；我们让品牌在AI时代的叙事基础设施中，拥有一个属于安放的位置。
年经验
国运营
中·波·德·美
家客户
AI追踪
理解从来不是中性的。它是语言的囚徒、文化的产物、偏差的同谋，也是技术结构的倒影。同一品牌，在不同国家生长出不同的集体无意识；同一表达，在不同语境触发截然不同的情感算法；同一组信息，在不同AI系统中裂变为互不相认的叙事——意义的确定性，正在技术时代加速解体。
消费者通过 AI 搜索和智能助手发现产品信息。AI 推荐什么品牌，消费者就先看见什么品牌。
AI 综合多个信息源形成对品牌的整体认知。品牌在 AI 眼中的形象，直接影响消费者的信任判断。
消费者基于 AI 提供的分析比较做出最终选择。在 AI 决策矩阵中占据有利位置，就是赢得真实市场份额。
Vibe Lingan（上海睿铂聆感科技有限公司）是专注服务于中国品牌出海的AI智能体解决方案提供商，通过全球决策智能平台帮助企业在AI时代建立海外市场的可见性、信任度和业务增长能力。
在AI时代，让中国品牌出海不再依赖昂贵的广告投放和复杂的运营团队，而是通过智能体技术，以更低的成本、更高的效率、更本地化的方式，赢得海外市场的可见性与信任。
| 产品层级 | 产品名称 | 定位 |
|---|---|---|
| 🚀 流量入口层 | GEO（生成式引擎优化） | AI搜索可见性优化 |
| 🏗️ 建站运营层 | B2B建站和运营AI小助手 | 企业官网智能建站 |
| 🏗️ 建站运营层 | Shopify建站和运营AI小助手 | 跨境电商独立站 |
| 📚 知识管理层 | 企业知识库智能体小助手 | 企业知识资产管理 |
| 🤖 全面赋能层 | 企业AI军团智能体 | AI数字员工团队 |
熊鹰 · CEO
曾操盘某快销品牌和AI服务公司在欧洲从零到一落地；中美两家AI云独角兽初始创业团队；企业管理软件ERP/CRM咨询顾问和微软基础架构工程师多年经验。中山大学岭南学院-MIT斯隆管理学院联合培养国际工商管理硕士。
王定胜 · CTO
微软20年+从业经验，曾任全球AI专家团队负责人
Jakub · 欧洲合伙人
Prime Avenue Group联合创始人，10年+数字营销与GEO经验
Echo 高明 · 华南负责人
华南理工MBA，曾任跨境电商企业总经理，20年+民营企业管理经验
马跃 · 华东负责人
曾任蚂蚁金服市场总监、艾拉物联市场经理，擅长AI生态建设
Prime Avenue Group
波兰 · 30年整合营销经验
共建PVG GEO平台
浙江大学
全球前2% AI科学家
学术支持
SWPS 大学
波兰华沙
决策心理学研究中心
顶尖学术机构赋能，确保方法论的科学性与前沿性
全球前 2% AI 科学家团队提供技术支持，确保 AI 决策模型的准确性和可靠性
波兰华沙社会科学与人文大学决策心理学研究中心提供跨文化消费者决策理论支撑
结合 NLP、决策心理学与跨文化传播理论，构建品牌在 AI 搜索中的可见度量化模型
基于行为决策科学与跨文化心理学，构建可解释、可验证、可复用的 AI 决策框架
"跨文化认知偏差如何与 AI 决策支持交互——AI 辅助是放大还是缩小了不同文化背景决策者之间的决策质量差异？"
LLM 是否存在文化偏差、文化刻板印象、文化对齐问题
不同文化背景下，人如何与 AI 建立"分工记忆"与"协作信任"等关系
如何识别、缓解、管理 AI 偏差，当文化差异存在时 AI 是补偿还是放大
基于决策科学
不是经验拍脑袋，而是建立在跨文化认知偏差与 AI 决策支持的交互机制研究之上
可解释可验证
能回答"为什么这个市场判断适合你""为什么这个内容会被偏好或误读"
人机协作决策
不只关注"AI 有没有偏见"，更进一步探究偏见如何影响人机共决策的最终质量
跨文化视角
覆盖国际市场进入、品牌定位、跨文化传播、跨国谈判等真实出海决策场景
PNAS Nexus · Journal of Pacific Rim Psychology
LLM 是否存在文化偏差、文化刻板印象、文化对齐问题——模型层面的文化研究
CHI 2026 · MIT Sloan
大语言模型在英文提示下更倾向独立取向与分析式风格，中文提示下更倾向互依取向与整体式风格——AI 建议本身带有文化滤镜
Information & Management · Frontiers in AI
如何识别、缓解、管理 AI 偏差——当文化差异存在时 AI 究竟是补偿机制还是放大机制
行为决策科学 · 人机协作
不是只看模型有没有偏见，而是看"不同文化的人 + AI 辅助"这个系统的最终决策质量
当前很多研究停留在"LLM 有没有文化偏见""模型输出是否呈现文化刻板印象""不同国家用户对 AI 是否有不同接受度"。我们更进一步——追问偏见如何影响人机共决策。
| 现有研究 | 我们的研究 |
|---|---|
| 研究模型的文化偏差 | 研究"不同文化的人 + AI"系统的最终决策质量 |
| 测量 AI 输出的文化倾向 | 测量 AI 辅助下跨文化决策质量差异的变化 |
| 不同国家的 AI 接受度 | AI 究竟是缩小还是放大了不同文化决策者之间的差异 |
出海品牌面对"本地化不足、文化理解误差、决策碎片化"的挑战。从短期投流转向长期品牌与本地洞察的过程中，我们的研究直接回应这些核心问题：
为什么中国团队在欧美市场决策里容易出现系统性偏差？
独立/互依取向与整体式/分析式认知的系统差异，在跨文化决策中会结构性影响判断
为什么 AI 在不同语言语境下会给出不同建议？
AI 输出随语言和文化语境变化并表现出文化倾向，AI 建议本身可能带有文化滤镜
哪些决策适合由 AI 辅助，哪些反而会被 AI 放大文化误差？
市场进入决策、品牌定位、跨文化传播适合 AI 辅助；高风险文化敏感判断需人工把关
如何识别并校正 AI 建议中的系统性偏误？
我们的框架可识别偏差模式，区分"AI 补偿效应"与"AI 放大效应"，针对性校正
国际市场进入
AI 辅助文化适配评估
品牌定位
跨文化品牌叙事校正
跨文化传播
内容本地化偏差检测
消费者洞察
AI 语境偏差识别
风险判断
文化盲点提示系统
跨国谈判
决策风格文化校准
招聘筛选
AI 评估文化适配
品牌监测
跨市场 AI 可见度追踪
从 Shopify 电商到 B2B 门户，AI 智能体全自动生成，持续运营优化
AI 自动部署 · 主题定制 · 电商出海
跨境门户 · 产品展示 · 全球买家对接
AI Agent 自动生成整站代码，从内容到样式一步到位，无需设计技能
AI 持续内容生成 + SEO/GEO 优化，建站即运营，持续增长
Lingan 度数机制，使用量可见可控，按需选择
💡 AI 建站 + AI 内容运营 + GEO 优化，一站式出海服务 — 建站只是起点，持续增长才是目的
六大差异化竞争优势，为中国品牌出海构建系统性护城河
中欧美实体运营，深度理解中国品牌需求 + 欧美本地化语义
从流量获取（GEO）→ 门户搭建（建站）→ 知识管理 → AI员工，一站式出海解决方案
所有产品基于AI智能体技术构建，非传统软件+AI补丁
Lingan度数机制，客户对AI使用量可见可控
专注出海场景，不做泛行业通用方案
GDPR + 中国数据出境监管 + EU AI Act 三重合规
服务波兰、欧洲及全球行业领导品牌
"Trusted by brands that can't afford invisibility."
"The Team guided us through our entire brand communication process, supporting us at every stage with great dedication."
Slawomir Zawadzki
CEO, Kanga Exchange
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