让 AI 长在业务里
语义连接层只读读懂 ERP / MES / 表格，MxJSON 协议把需求变成可执行流程，模型与算力统一接入、按场景路由。
ERP / MES / 表格→语义档案→MxJSON 协议→可执行流程→多模型路由
4组能力 · 一套基座
12个模块 · 按配置组合交付
12个 AI 入口持续监测
2种部署 · 私有化 / SaaS
监测与优化的 AI 入口
- 豆包
- 通义千问
- DeepSeek
- 文心 / 百度AI搜索
- Kimi
- 腾讯元宝
- 智谱清言
- 纳米AI搜索
- Bing / Copilot
- ChatGPT
- Perplexity
- Claude
WHY MIANXIANGAI
让 AI 长在业务里，
让 AI 长在业务里，
也让 AI 找得到你
一套基座解决"AI 怎么进企业"，一台引擎解决"企业怎么进 AI"。两件事在同一个系统里，数据与事实只有一份。
让 AI 找得到、引得到
官网与商城服务端直出、静态化、双语，带 JSON-LD、llms.txt 与机器可读事实集；品牌事实经人工核验后才对外。
服务端直出→JSON-LD→llms.txt→facts.jsonl
把曝光到成交算清
按 AI 平台监测品牌出现、推荐与引用；来源判定落到每一条线索；报价、合同、交付、验收、案例再增长一条链。
AI 提及 / 推荐→来源判定→线索 → 报价 → 合同→验收 → 案例
把重复的事交出去，把经营系统开箱即用
AI Office 一句话出稿，知识库每个答案带出处，工作流节点上直接挂 AI；CRM、报价合同、项目交付与行业系统按客户蓝图组合部署，私有化或 SaaS 都行。
AI Office→企业知识库→工作流→CRM / 报价合同→项目交付→行业系统
PLATFORM
一套基座，四组能力
按配置 → 元数据 → 组合 → 扩展 → 新模块的顺序交付：能配的不写代码，能组合的不新建。
智能基座让已有系统被读懂，让业务需求被描述
语义连接层
只读读懂客户已在用的 ERP / MES / 表格，产出语义档案、数据一致性报告与 ROI 测算。
MxJSON 协议引擎
把一句业务需求变成可执行的 MxJSON 协议：表单、流程、页面与报表都由协议驱动。
AI 模型与算力
统一接入多家模型，按场景路由；配额、计量、日志与失败降级都收在一处。
SEO + GEO 业务引擎让搜索引擎与 AI 都找得到、引得到、算得清
直出官网与商城
产品、品牌、专题、知识库全部服务端直出 + 静态化，中英双语，带 JSON-LD、llms.txt 与机器可读事实集；询价、下单、支付、预约一条链。
GEO 工作台
按目标配比（豆包 / 千问 / DeepSeek / 百度 AI）出投稿包，监测各家 AI 的回答里有没有你、被谁截胡；robots 与爬虫面体检。
AI 曝光 → 成交归因
来源判定（落地参数 / 域名 / 用户自报 / 人工确认）落到每一条埋点与线索：哪个 AI 带来的咨询、预约与订单，按稿件回算。
智能办公把重复的事交出去
AI Office
文档、表格、演示、PDF、OCR 与图像音视频，一句话出稿，成品可直接下载。
企业知识库
把公司资料变成能回答问题的大脑，每个答案都带得出处。
工作流
跨部门流程画出来就能跑，节点上可以直接挂 AI 能力。
业务应用开箱即用的经营系统
CRM 与线索归因
线索统一入口、渠道与 AI 来源归因、派单与 SLA、报价与合同、回款。
项目交付与服务工厂
需求 → 报价 → 项目蓝图 → 里程碑 → 验收 → 案例授权，AI 研发任务在功能分支上跑。
行业系统
教育培训与考试、消防培训、B2B 商城、国际站等行业模块，按客户蓝图组合部署。
SCENARIOS
按行业场景，组合部署
同一套基座，不同行业只是模块组合与蓝图不同。以下是已有行业模块可以直接组合的典型场景。
只读接入 ERP / MES 与产品资料，私有化知识库 + AI 客服助手，每个答案带出处。
预约演示 →课程、题库、考试与证书流程由行业模块提供；AI 出题与批改在人审批后生效。
预约演示 →培训、考核、留痕与到期提醒一条链；证据与记录可导出审计。
预约演示 →产品、品牌、专题、知识库直出与静态化，中英双语，询价 → 订单 → 支付 → 预约一条链，带 llms.txt 与事实集。
预约演示 →来源归因（含 AI 来源）→ 线索池 → 三档报价 → 合同 → 回款；每个 AI 带来的咨询都能回算。
预约演示 →官网、分站、产品站共用一套内核与事实库，分站点在后台统一管理并写进 llms.txt 与 JSON-LD。
预约演示 →
HOW IT WORKS
从 AI 曝光到成交交付，四步闭环
帮助企业进入 AI 推荐答案：建立可被 AI 识别、采信、推荐和验证的品牌事实体系，并把 AI 产生的决策型需求转化为可追踪的线索、商机、项目与长期客户价值。
问对问题
把客户会问 AI 的购买问题按 S/A/B/C 分级，绑定目标事实与落地页。
看清现状
多 AI 采样，API 与 App 实测分栏；谁被推荐、引用了谁、哪里说错了。
补齐事实
只对有商业价值的缺口生产内容；每个数字都绑定核验过的事实与证据。
算清成交
线索归因到具体 AI 与稿件，报价、合同、交付、验收后沉淀为新证据。
客户真实问题 → 问题与意图库 → AI 平台可见度采样 → 品牌事实 / 信源缺口分析 → 内容资产生产与审批 → 官网及授权渠道发布 → AI 答案复测与实验 → 落地页 / 表单 / 电话承接 → CRM 商机诊断与三档报价 → 合同范围基线 → AI 研发工厂与交付 → 验收、客户授权与证据卡
GEO GROWTH CLOUD · SaaS
面向AI GEO 增长云
客户已经在问豆包、千问、DeepSeek"这个东西买谁家的"。这套系统做两件事：先测出 AI 现在怎么说你、引用了谁；再把缺的那部分事实做成 AI 吃得下的语料，分发到它真正取材的地方，并追踪到底有没有被引用。开通即用，不需要先招一个 GEO 团队。
看版本与价格 →GEO 可见度：先把"AI 现在怎么说你"变成一张能钻取的表
把客户真会问 AI 的购买问题按 S/A/B/C 分级建成问题库，按固定条件在多个 AI 上反复采样。API 采样与 App 实测永远分两栏 —— 它们是两种东西，合成一个数就是在骗自己。
语料中心：从"缺什么"直接做出 AI 吃得下的料，并追到它被引用
多数工具停在"给你一张差距报告"。语料中心接着往下做：缺口 → 一键生成母语料（只从已核验的事实卡取材）→ 按目标 AI 的语料地图出各平台版本 → 人去发布并登记 → 推收录 → 自动复测 → 引用回流。发出去的每一篇都能回答"它到底有没有被 AI 引用"。
缺口→母语料→语料地图→渠道稿→发布登记→引用回流
诚招城市服务商与授权代理商
授权代理商按标价 5 折结算 —— 50% 的毛利留在你这边；只送线索的推荐伙伴拿 20%。单级授权、零加盟费、按真实回款结算。
SERVICES
从一次体检开始
每一档都写清交付物与验收口径；我们不出售"保证排名"，只出售可验证的事实建设、监测、内容、承接与经营闭环。
AI 品牌可见度体检
¥9,800 / 次M01–M04 + 报告
60–100 个购买问题基线、4 个以上 AI 平台采样（API 与 App 实测分栏）、竞品 / 信源 / 事实错误清单、90 天路线图。
预约体检90 天 AI 入口增长项目
¥39,800 – 69,800M01–M08 + CRM
品牌事实建设、内容生产与审批、官网及授权渠道发布、固定周期复测、落地页与线索归因、月报。
了解方案企业 AI 增长与成交系统
¥98,000 – 298,000M01–M12 + AI 工厂
私有化 / 独立实例：知识库、AI 客服与销售助手、CRM、报价合同、项目交付、案例证据飞轮。
预约演示长期运营服务
¥3,000 – 8,000 / 月客户门户与配额
月度监测、内容刷新、优化实验、客户报告、线索复盘、服务额度。
咨询我们承诺
问题覆盖、采样频率与方法、内容交付数量与证据质量、线索承接与归因口径、报告完整性 —— 每一项都可验收。
我们不承诺
"保证豆包排名 / 保证推荐 / 保证第一"。AI 回答受平台、时间与随机性影响，任何这样承诺的服务商都在赌你不复测。
我们不做
消费者 AI 账号自动化、验证码绕过、批量抓取消费者页面、虚假评价、伪造媒体、隐藏 AI 标识。
VERIFIED FACTS
查看全部 →
每一条对外的话，都有证据
数字、资质与客户全部来自人工核验的事实卡；过期或撤回的会自动下线。这也是 AI 助手引用我们时的权威来源。
公司全称上海派许网络科技有限公司，注册于上海市金山区，主要从事软件开发及相关技术服务。✓ 已核验
统一社会信用代码统一社会信用代码 9131011658212749XB，可在国家企业信用信息公示系统查询核验。✓ 已核验
成立时间公司成立于 2011 年 9 月。✓ 已核验
注册资本注册资本 520 万元人民币。✓ 已核验
注册地址上海市金山区廊下镇金廊公路41号6幢104室。✓ 已核验
企业性质私营企业，非中央企业及其下属公司。✓ 已核验
PRINCIPLES
我们的交付纪律，
我们的交付纪律，
写在系统里而不是合同里
只读断言、SQL 白名单、样本脱敏、全程留痕、无依据不报数、审批不可由 AI 代替 —— 这些不是口头承诺，是代码里的门禁。
只读不是承诺，是断言
连上之后主动尝试写一次，必须失败才继续。
模型写的 SQL 永不直接执行
白名单校验：只放行查询、禁多语句、禁文件与系统表；本地数据源再叠沙箱。
样本脱敏之后才出门
手机号、身份证、邮箱、银行卡在送进模型之前就被遮蔽；凭证加密存储。
每一次读写都留痕
读了哪张表、取了多少行、谁触发的、什么时候，全部落账本，可导出、可审计。
没有依据的数字不报
事实未经核验只显示"待确认"；样本不够的对比曲线，宁可不画。
审批不可由 AI 代替
正式事实、对外内容、报价、合同、发布与客户案例，都由人在系统里按钮确认。
免费试用期间能看到什么？
体验版免费 14 天，不需要付款方式，到期不自动扣费。包含 20 个购买问题、2 个 AI 平台的 API 采样、每周 1 轮采样；第 7 天出可见度基线与缺口清单——你现在被提到几次、被怎么描述、哪里说错了、缺口在哪。试用期内事实卡与语料中心为只读。 查看详情 →
你们怎么证明是你们做出来的效果？
每一次改动前后都做同条件复测：同一批问题、同一批平台、同样的采样时段，只改一件事。引用只认归一化 URL 的精确匹配，域名级的相似不计入。做了没动的也照实记录。 查看详情 →
在豆包、DeepSeek 里搜不到我们公司，是什么原因？
常见的是三种：网上没有关于你的、可被机器读取的事实；有内容但分散在无法被抓取的地方；或者有内容但说法互相矛盾，模型无法确认。三种的处理方式不同，所以要先做一次基线采样再决定动哪一个。 查看详情 →
怎么知道 AI 有没有提到我的公司？
把客户真实会问的购买问题整理成问题库，在豆包、DeepSeek、千问等入口分时段重复提问并记录每一次回答：是否提到你、怎么描述你、引用了谁的页面。单次结果不作数，重复采样才是数据。 查看详情 →
什么是 GEO？和 SEO 有什么区别？
SEO 优化的是搜索结果里的排名，GEO 优化的是 AI 回答里的内容：用户不再翻十条链接，而是直接读一段答案。AI 更依赖结构化、可核验、带出处的事实，而不是关键词密度。面向AI 做的是后者：把企业事实整理成可被引用的形式，并在豆包、DeepSeek 等 12 个 AI 入口持续复测。 查看详情 →
我们的资料交给你们，数据安全怎么保证？
进入语料的只有你确认可以公开的事实，未批准的材料不会被用于生成。调用大模型的每一次请求都有账本记录，敏感字段按规则脱敏后再发出。 查看详情 →
NEWS
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派da · 企业AI工作搭档 V1.0 正式发布,基于企业级AI能力底座，构建新一代智能工作协同方式
近日，上海派许网络科技有限公司正式推出 派da · 企业AI工作搭档 V1.0。 派da基于：面向AI · MianxiangAI®｜企业级AI新智基座 打造，面向企业员工日常办公与业务协作场景，提供智能化工作支持能力，帮助企业进一步提升信息处理效率、知识应用效率与业务协同效率。
GEO 效果怎么衡量：提及率、推荐率、引用率与归因的口径GEO 的效果可以衡量，前提是口径先定好。这篇说明常用的几个指标怎么算、采样怎么做才可信、"被引用"和"已收录"如何认定，以及怎样判断一次变化是不是你的改动带来的。
AI 里搜不到你的公司？一份企业可以自己做的诊断清单在 AI 助手里搜不到自己的公司，或者被说错了，原因通常可以归到几类。这份清单按五个步骤带你自查，每一步都说明怎么查、查到问题先做什么。