多式聯運模式下物流行業智能化改造實施方案TOC\o"1-2"\h\u4230第1章項目背景與目標 42751.1物流行業現狀分析 4183571.2多式聯運模式概述 4178881.3智能化改造的意義與目標 417497第2章智能化改造技術體系 5205922.1物聯網技術 5323412.1.1傳感器技術 510522.1.2RFID技術 5293332.2大數據與云計算 5238532.2.1大數據技術 569212.2.2云計算技術 5188102.3人工智能技術 690312.3.1機器學習技術 6202092.3.2自然語言處理技術 6100942.4區塊鏈技術 6142002.4.1貨物追蹤與溯源 6304692.4.2供應鏈金融 6298982.4.3跨境物流 625577第3章多式聯運物流信息平臺構建 6174633.1平臺架構設計 696023.1.1總體架構 665143.1.2技術架構 7232613.2數據采集與處理 7206973.2.1數據采集 7190393.2.2數據處理 7278573.3信息共享與協同 8133453.3.1信息共享 8325573.3.2協同作業 8297633.4平臺安全與隱私保護 899223.4.1安全保障 8237293.4.2隱私保護 82702第4章智能運輸組織與管理 8107974.1運輸計劃優化 8182024.1.1運輸需求預測 8221794.1.2運輸資源整合 9102484.1.3運輸計劃制定 9233054.2貨物跟蹤與監控 958634.2.1實時跟蹤技術 9177574.2.2貨物狀態監測 9127334.2.3異常處理機制 9275224.3調度與決策支持 9202134.3.1智能調度系統 925664.3.2決策支持模型 985834.3.3風險評估與管理 9220404.4多式聯運網絡優化 919434.4.1網絡布局優化 1010824.4.2網絡協同管理 1079034.4.3綠色環保運輸 104466第5章倉儲智能化改造 10219235.1自動化立體倉庫 10192025.1.1立體倉庫布局優化 1092145.1.2自動化存儲設備 10125335.1.3智能化倉庫調度 10145275.2智能倉儲管理系統 10291875.2.1倉儲信息管理 10323215.2.2庫存優化策略 10295895.2.3作業流程優化 10160915.3無人搬運車與 11120215.3.1無人搬運車 11117305.3.2倉儲 11135475.3.3智能調度與協同作業 112555.4倉儲安全與環保 11295275.4.1安全監控與預警系統 11267575.4.2環保措施 11298325.4.3倉儲環境優化 1123879第6章配送智能化升級 11200656.1智能配送路徑規劃 11174086.1.1構建大數據平臺 11265066.1.2路徑優化算法 1146526.1.3實時動態調整 12110676.2無人配送設備研發 12192316.2.1無人配送車輛 12185416.2.2無人配送無人機 1279406.2.3無人配送設備調度系統 12162366.3配送環節的信息化改造 126636.3.1信息化平臺建設 12228196.3.2倉儲管理系統升級 1235326.3.3配送員APP開發 12157656.4配送服務質量評價 1284096.4.1服務質量評價指標體系 12193026.4.2評價方法與模型 1325986.4.3持續改進與優化 138287第7章貨運車輛智能化 13320577.1車載信息終端與應用 138457.1.1車載信息終端概述 13270387.1.2硬件設備選型與部署 1386267.1.3軟件平臺建設 13313117.1.4數據應用 13266537.2車聯網技術 1323537.2.1車聯網技術概述 13128407.2.2車聯網架構設計 13285737.2.3無線通信技術選擇 14141787.2.4數據傳輸與處理 1492327.3智能駕駛與輔助系統 1412177.3.1智能駕駛技術 14221317.3.2輔助系統設計 1436477.3.3智能駕駛與輔助系統融合 1419537.4車輛能耗與安全管理 147287.4.1車輛能耗優化 14158887.4.2安全管理體系 1474277.4.3駕駛員安全教育 14186317.4.4應急處置與救援 1415445第8章供應鏈金融創新 14192108.1供應鏈金融業務模式 14145888.1.1融資模式創新 14241638.1.2金融產品創新 15102778.1.3服務模式創新 15179048.2金融科技在物流領域的應用 15165288.2.1區塊鏈技術 15176918.2.2人工智能與大數據 15186638.2.3云計算與物聯網 15320458.3信用評估與風險管理 1514178.3.1信用評估體系 1541868.3.2風險管理體系 1525368.3.3風險預警機制 15323038.4支付與結算系統 15127218.4.1支付系統創新 1632238.4.2結算系統優化 16267068.4.3跨境支付與結算 1627081第9章人才培養與科技創新 16229439.1人才需求與培訓體系 16222359.1.1人才需求分析 16155209.1.2培訓體系構建 16265829.2技術研發與創新 16127529.2.1技術研發方向 1634539.2.2創新激勵機制 17144219.3產學研合作與交流 17322889.3.1合作模式 1766509.3.2交流機制 17323049.4人才激勵機制 17276309.4.1薪酬激勵 17200969.4.2職業發展 17293409.4.3榮譽激勵 17300179.4.4培養激勵 1726901第10章實施策略與評估 177010.1項目實施計劃 182889010.2風險評估與應對措施 18463310.3效益分析 182178310.4持續優化與升級路徑 19第1章項目背景與目標1.1物流行業現狀分析我國經濟的持續快速發展，物流行業在國民經濟中的地位日益凸顯。但是目前我國物流行業面臨著一系列問題，如物流成本較高、運輸效率低下、物流服務質量參差不齊等。為解決這些問題，提高物流行業整體競爭力，我國物流行業亟待進行智能化改造。1.2多式聯運模式概述多式聯運是指將兩種或兩種以上的運輸方式有機結合，形成一體化、高效的物流運輸模式。多式聯運模式具有運輸方式靈活、運輸效率高、物流成本低等優點，有助于提高物流行業的整體競爭力。在我國，多式聯運已逐漸成為物流行業發展的新趨勢。1.3智能化改造的意義與目標智能化改造是對物流行業進行轉型升級的關鍵舉措，其意義與目標如下：（1）提高運輸效率：通過引入智能化技術，實現物流運輸的自動化、信息化，降低物流環節中的時間損耗，提高運輸效率。（2）降低物流成本：利用智能化技術對物流資源進行優化配置，降低物流成本，提升企業盈利能力。（3）提升服務質量：借助智能化手段，實現物流服務的個性化和定制化，提高客戶滿意度。（4）促進產業升級：推動物流行業從傳統勞動密集型向技術密集型、知識密集型產業轉型，提升行業整體競爭力。（5）實現綠色發展：通過智能化改造，降低能源消耗和污染排放，推動物流行業實現綠色可持續發展。本項目旨在針對多式聯運模式下的物流行業進行智能化改造，實現上述目標，為我國物流行業的轉型升級提供有力支持。第2章智能化改造技術體系2.1物聯網技術物聯網技術在物流行業智能化改造中起著基礎性作用。通過在物流各個環節部署傳感器、RFID標簽等設備，實現物品的實時追蹤、監控和管理。物聯網技術有助于提高物流作業的透明度，降低運營成本，提升運輸效率。2.1.1傳感器技術傳感器技術是物聯網的核心技術之一，主要負責收集物流過程中的各種數據。在物流行業，傳感器可應用于車輛、倉庫、貨物等各個方面，實現對溫度、濕度、震動、位置等信息的實時監測。2.1.2RFID技術RFID（無線射頻識別）技術是一種自動識別技術，通過無線電波實現對標簽上存儲信息的識別。在物流行業中，RFID技術可用于貨物追蹤、倉儲管理、車輛識別等場景，提高物流作業效率。2.2大數據與云計算大數據與云計算技術為物流行業提供了一種高效的數據處理和分析手段。通過對海量數據的挖掘和分析，物流企業可以優化運輸路線、庫存管理等環節，實現降本增效。2.2.1大數據技術大數據技術在物流行業中的應用主要包括數據采集、存儲、處理和分析等方面。通過對物流數據的挖掘，可以為企業提供運輸優化、客戶畫像、市場預測等服務。2.2.2云計算技術云計算技術為物流行業提供了彈性、可擴展的計算資源。通過將物流業務系統部署在云端，企業可以降低硬件和軟件投入，提高業務靈活性，實現快速響應市場需求。2.3人工智能技術人工智能（）技術在物流行業的應用日益廣泛，包括智能調度、自動化作業、智能客服等方面，有助于提升物流作業效率，降低人力成本。2.3.1機器學習技術機器學習技術通過對物流數據的訓練和學習，實現對物流業務流程的優化。例如，在運輸路線規劃、庫存管理等方面，機器學習技術可以為企業提供更加精確的決策支持。2.3.2自然語言處理技術自然語言處理（NLP）技術應用于物流行業的智能客服、語音識別等方面，提高客戶服務質量和效率。2.4區塊鏈技術區塊鏈技術為物流行業提供了一種安全、可信的數據傳輸和存儲方式。通過去中心化、不可篡改的特性，區塊鏈技術有助于提高物流行業的誠信度和透明度。2.4.1貨物追蹤與溯源區塊鏈技術在物流行業的應用可以實現貨物的全流程追蹤與溯源，保證貨物安全、提高物流效率。2.4.2供應鏈金融基于區塊鏈技術的供應鏈金融解決方案，可以降低企業融資成本，提高資金流轉效率，緩解中小企業融資難題。2.4.3跨境物流區塊鏈技術在跨境物流領域的應用，有助于簡化通關流程，降低貿易成本，提高物流效率。第3章多式聯運物流信息平臺構建3.1平臺架構設計為了實現多式聯運模式下物流行業的智能化改造，構建一套科學合理、高效運行的信息平臺。本章首先對多式聯運物流信息平臺的架構設計進行闡述。3.1.1總體架構多式聯運物流信息平臺總體架構分為三個層次：數據層、服務層和應用層。（1）數據層：負責存儲和管理物流業務過程中的各種數據，包括基礎數據、業務數據、外部數據等。（2）服務層：提供物流業務處理過程中的核心服務，包括數據采集、數據處理、信息共享、協同作業等。（3）應用層：面向不同用戶和業務場景，提供物流業務操作、監控、管理等功能。3.1.2技術架構多式聯運物流信息平臺采用微服務架構，以容器技術為基礎，實現系統的高可用、高功能和可擴展性。技術架構主要包括以下部分：（1）前端技術：采用Vue.js、React等前端框架，實現用戶界面友好、響應速度快的目標。（2）后端技術：采用SpringBoot、Dubbo等后端框架，實現業務邏輯處理、數據訪問等功能。（3）數據庫技術：采用關系型數據庫MySQL、非關系型數據庫MongoDB等，滿足不同類型數據存儲需求。（4）中間件技術：采用Kafka、RabbitMQ等消息隊列中間件，實現系統間的異步通信；采用Redis、Elasticsearch等緩存中間件，提高系統功能。3.2數據采集與處理3.2.1數據采集多式聯運物流信息平臺需采集以下數據：（1）靜態數據：包括企業基礎信息、設備信息、人員信息等。（2）動態數據：包括運輸訂單信息、貨物跟蹤信息、庫存信息等。（3）外部數據：包括天氣、路況、政策法規等。3.2.2數據處理數據采集后，需進行以下處理：（1）數據清洗：去除重復、錯誤、不完整的數據，提高數據質量。（2）數據整合：將不同來源、格式、結構的數據進行整合，形成統一的數據視圖。（3）數據分析：利用大數據技術，對數據進行挖掘和分析，為業務決策提供支持。3.3信息共享與協同3.3.1信息共享多式聯運物流信息平臺通過以下方式實現信息共享：（1）數據接口：提供標準化、規范化的數據接口，實現不同系統間的數據交換。（2）數據倉庫：構建統一的數據倉庫，為各業務部門提供數據支持。（3）數據可視化：通過圖表、報表等形式，展示數據分析結果，提高決策效率。3.3.2協同作業多式聯運物流信息平臺支持以下協同作業：（1）運輸協同：實現運輸訂單的統一調度和分配，提高運輸效率。（2）倉儲協同：實現庫存信息的實時共享，優化庫存管理。（3）供應鏈協同：整合上下游企業資源，提高供應鏈整體運作效率。3.4平臺安全與隱私保護為保證多式聯運物流信息平臺的安全穩定運行，本章從以下幾個方面進行闡述：3.4.1安全保障（1）網絡安全：采用防火墻、入侵檢測系統等技術，保障網絡層安全。（2）系統安全：定期進行系統漏洞掃描和修復，防止系統被攻擊。（3）數據安全：采用加密、備份等技術，保護數據不被泄露、篡改和丟失。3.4.2隱私保護（1）數據脫敏：對敏感數據進行脫敏處理，防止泄露用戶隱私。（2）權限管理：實施嚴格的權限管理，保證數據僅被授權人員訪問。（3）合規性檢查：遵循相關法律法規，保證平臺合規運行。第4章智能運輸組織與管理4.1運輸計劃優化4.1.1運輸需求預測結合歷史數據與市場趨勢，運用大數據分析技術，對多式聯運模式下的運輸需求進行精準預測，為運輸計劃制定提供科學依據。4.1.2運輸資源整合通過智能算法優化運輸資源配置，實現運輸工具、線路、時間等的高效匹配，降低運輸成本，提高運輸效率。4.1.3運輸計劃制定依據運輸需求預測，運用遺傳算法、線性規劃等方法，制定合理的運輸計劃，實現運輸能力與需求的平衡。4.2貨物跟蹤與監控4.2.1實時跟蹤技術采用GPS、物聯網、區塊鏈等技術，對貨物在運輸過程中的位置、狀態進行實時跟蹤，保證貨物安全、準時到達目的地。4.2.2貨物狀態監測通過傳感器、攝像頭等設備，對貨物的溫度、濕度、震動等關鍵指標進行監測，預防貨物損壞，提高運輸質量。4.2.3異常處理機制建立異常處理機制，對運輸過程中出現的各類問題進行及時處理，降低貨物損失，提升客戶滿意度。4.3調度與決策支持4.3.1智能調度系統運用人工智能、運籌學等理論，構建智能調度系統，實現運輸任務的實時分配，提高運輸效率。4.3.2決策支持模型結合大數據分析、機器學習等技術，構建多式聯運決策支持模型，為運輸企業決策提供科學依據。4.3.3風險評估與管理運用風險評估模型，對運輸過程中的潛在風險進行識別、評估和預警，實現風險的有效控制。4.4多式聯運網絡優化4.4.1網絡布局優化結合運輸需求、運輸成本等因素，運用網絡優化算法，對多式聯運網絡進行布局優化，提高運輸效率。4.4.2網絡協同管理建立多式聯運協同管理平臺，實現不同運輸方式之間的信息共享、資源互補，提升整體運輸效能。4.4.3綠色環保運輸推廣綠色環保的運輸方式，如新能源汽車、清潔能源船舶等，降低運輸過程中的能耗和污染，實現可持續發展。第5章倉儲智能化改造5.1自動化立體倉庫5.1.1立體倉庫布局優化針對物流行業的多式聯運特點，對立體倉庫進行布局優化，提高存儲空間利用率。引入先進的貨架系統，實現貨物的高效存取。5.1.2自動化存儲設備采用自動化存儲設備，如堆垛機、穿梭車等，實現貨物的自動化存取，降低人工操作強度，提高倉儲效率。5.1.3智能化倉庫調度通過倉庫管理系統（WMS）實現倉庫內物流設備的智能化調度，優化作業流程，提高倉庫作業效率。5.2智能倉儲管理系統5.2.1倉儲信息管理建立統一的倉儲信息管理平臺，實現庫存信息、作業信息、設備狀態等數據的實時采集、分析和處理。5.2.2庫存優化策略利用大數據分析技術，對企業庫存進行實時監控，制定合理的庫存優化策略，降低庫存成本。5.2.3作業流程優化通過智能化倉儲管理系統，對作業流程進行優化，實現作業任務自動化分配，提高作業效率。5.3無人搬運車與5.3.1無人搬運車引入無人搬運車，實現貨物在倉庫內部的自動化搬運，降低人工成本，提高搬運效率。5.3.2倉儲研發和應用倉儲，如揀選、搬運等，提高倉儲作業的自動化水平。5.3.3智能調度與協同作業實現無人搬運車與倉儲之間的智能調度與協同作業，提高整體作業效率。5.4倉儲安全與環保5.4.1安全監控與預警系統建立完善的安全監控與預警系統，對倉庫內的安全風險進行實時監控，保證倉儲安全。5.4.2環保措施采用綠色環保的倉儲設備和技術，降低能耗，減少廢棄物排放，提高資源利用率。5.4.3倉儲環境優化對倉庫內環境進行優化，提高員工工作舒適度，降低職業病風險，提升企業形象。第6章配送智能化升級6.1智能配送路徑規劃智能配送路徑規劃是提高物流效率、降低物流成本的關鍵環節。本節將從以下方面闡述智能化配送路徑規劃的實施方案：6.1.1構建大數據平臺通過收集物流配送過程中的各類數據，如訂單信息、路況數據、車輛狀態等，構建大數據平臺，為智能配送路徑規劃提供數據支持。6.1.2路徑優化算法結合遺傳算法、蟻群算法、粒子群優化算法等智能優化算法，優化配送路徑，實現配送效率的提升。6.1.3實時動態調整根據實際路況、訂單情況等因素，實時調整配送路徑，保證配送過程的高效順暢。6.2無人配送設備研發無人配送設備是未來物流行業的重要發展方向，本節將從以下方面展開討論：6.2.1無人配送車輛研發適用于不同場景的無人配送車輛，如無人快遞車、無人配送等，提高配送效率，降低人工成本。6.2.2無人配送無人機針對偏遠地區和緊急配送需求，研發無人配送無人機，實現快速、高效的配送服務。6.2.3無人配送設備調度系統構建無人配送設備調度系統，實現設備之間的協同作業，提高配送設備的利用率。6.3配送環節的信息化改造信息化改造是提升物流配送效率的關鍵，本節將從以下方面展開討論：6.3.1信息化平臺建設搭建集訂單管理、配送管理、庫存管理等功能于一體的信息化平臺，實現物流配送各環節的信息共享。6.3.2倉儲管理系統升級對倉儲管理系統進行智能化升級，實現庫存實時更新、訂單智能分配等功能，提高配送效率。6.3.3配送員APP開發開發配送員APP，集成訂單接收、路徑導航、客戶聯系等功能，提高配送員的作業效率。6.4配送服務質量評價配送服務質量是衡量物流企業服務水平的重要指標，本節將從以下方面進行討論：6.4.1服務質量評價指標體系建立包括配送時效、配送準確率、客戶滿意度等在內的服務質量評價指標體系，全面評估配送服務質量。6.4.2評價方法與模型采用模糊綜合評價、灰色關聯分析等評價方法，結合實際數據，構建配送服務質量評價模型。6.4.3持續改進與優化根據評價結果，對配送環節進行持續改進和優化，提升物流企業的整體服務水平。第7章貨運車輛智能化7.1車載信息終端與應用7.1.1車載信息終端概述車載信息終端作為貨運車輛智能化的核心部件，主要負責車輛運行數據的采集、傳輸和處理。本節將從硬件設備、軟件平臺及數據應用三個方面進行闡述。7.1.2硬件設備選型與部署根據貨運車輛的特點，選擇具有高穩定性、高精度、低功耗的車載信息終端硬件設備。主要包括：車載終端主機、GPS定位模塊、傳感器模塊、攝像頭等。7.1.3軟件平臺建設搭建車載信息終端軟件平臺，實現對車輛運行數據的實時采集、存儲、分析及處理。平臺應具備以下功能：數據采集與傳輸、車輛狀態監控、故障診斷與預警、遠程控制等。7.1.4數據應用通過對車載信息終端采集的數據進行分析，為物流企業提供車輛運行狀態監控、駕駛行為分析、線路優化、能耗管理等應用服務。7.2車聯網技術7.2.1車聯網技術概述車聯網技術是指通過無線通信技術，將車載信息終端、車輛、駕駛員、物流企業等連接起來，實現信息共享、數據交互和智能控制。7.2.2車聯網架構設計本節將從網絡架構、數據傳輸、平臺架構三個方面進行車聯網架構設計。7.2.3無線通信技術選擇根據貨運車輛運行環境，選擇適應性強、傳輸速率高、功耗低的無線通信技術，如4G/5G、WiFi、LoRa等。7.2.4數據傳輸與處理實現車輛與平臺、車輛與車輛之間的數據傳輸與處理，保證數據的實時性、安全性和準確性。7.3智能駕駛與輔助系統7.3.1智能駕駛技術介紹當前應用于貨運車輛的智能駕駛技術，如自適應巡航、車道保持、自動緊急制動等。7.3.2輔助系統設計針對貨運車輛的特點，設計包括導航、疲勞駕駛監測、盲區監測等輔助系統，提高駕駛安全性和舒適性。7.3.3智能駕駛與輔助系統融合將智能駕駛技術與輔助系統進行融合，實現車輛自動駕駛、安全預警等功能。7.4車輛能耗與安全管理7.4.1車輛能耗優化通過車載信息終端采集的能耗數據，分析車輛能耗狀況，為企業提供節能降耗措施。7.4.2安全管理體系建立完善的車輛安全管理體系，包括車輛故障預警、遠程診斷、維修保養等環節。7.4.3駕駛員安全教育加強對駕駛員的安全教育培訓，提高駕駛員的安全意識和技能。7.4.4應急處置與救援制定應急預案，建立應急響應機制，提高車輛在突發情況下的應對能力。第8章供應鏈金融創新8.1供應鏈金融業務模式8.1.1融資模式創新在多式聯運模式下，物流企業可通過與金融機構合作，創新融資模式。具體包括應收賬款融資、預付款融資、庫存融資等，以滿足不同物流企業的資金需求。8.1.2金融產品創新針對物流行業的特性，開發符合物流企業需求的金融產品，如融資租賃、保理、票據融資等，以提高資金使用效率。8.1.3服務模式創新以客戶需求為導向，提供定制化的供應鏈金融服務，如線上融資、一鍵融資、智能投顧等，降低融資門檻，提高融資效率。8.2金融科技在物流領域的應用8.2.1區塊鏈技術利用區塊鏈技術的去中心化、不可篡改等特性，實現供應鏈金融業務數據的真實性、透明性和安全性。8.2.2人工智能與大數據通過人工智能和大數據技術，對供應鏈金融業務進行智能風控、信用評估、客戶畫像等，提高金融服務效率。8.2.3云計算與物聯網利用云計算和物聯網技術，實現物流企業、金融機構和供應鏈各方之間的信息共享，降低信息不對稱，提高融資效率。8.3信用評估與風險管理8.3.1信用評估體系構建基于物流行業特點的信用評估體系，包括企業基本狀況、經營狀況、財務狀況等多維度指標，以實現精準評估企業信用。8.3.2風險管理體系建立全面的風險管理體系，包括貸前調查、貸中監控、貸后管理等環節，以降低金融風險。8.3.3風險預警機制通過實時數據監控、預警指標設置等手段，及時發覺潛在風險，并采取相應措施進行風險防范。8.4支付與結算系統8.4.1支付系統創新結合多式聯運模式，打造安全、高效的支付系統，支持多種支付方式，提高支付效率。8.4.2結算系統優化優化結算流程，實現自動對賬、自動結算，降低人工操作風險，提高結算速度。8.4.3跨境支付與結算針對跨境物流業務，提供跨境支付與結算服務，支持多幣種、多渠道支付，降低匯率風險。第9章人才培養與科技創新9.1人才需求與培訓體系多式聯運模式下物流行業的智能化改造不斷深入，對人才的需求與培養成為關鍵環節。本節主要分析智能化物流行業對各類人才的需求，并構建相應的培訓體系。9.1.1人才需求分析智能化物流行業對人才的需求主要集中在以下幾個方面：（1）技術型人才，如軟件開發、系統維護、數據分析等；（2）管理型人才，如項目管理、物流規劃、運營管理等；（3）復合型人才，具備物流和技術雙重背景，能夠有效推動物流行業智能化改造。9.1.2培訓體系構建針對以上人才需求，建立以下培訓體系：（1）設立專業課程，培養技術型人才，強化實踐操作能力；（2）開展在職培訓，提升管理型人才的管理水平和業務能力；（3）鼓勵跨學科學習，培養復合型人才，提高人才的綜合素質。9.2技術研發與創新智能化改造離不開技術的支持，本節重點討論物流行業在技術研發與創新方面的措施。9.2.1技術研發方向（1）智能物流設備研發，如自動化倉庫、無人搬運車等；（2）物流信息系統優化，提高數據處理和分析能力；（3）物流業務流程再造，實現業務自動化、智能化。9.2.2創新激勵機制（1）設立技術創新基金，鼓勵企業、高校及科研機構開展技術攻關；（2）建立創新團隊，加強人才隊伍建設，提高創新能力；（3）優化創新環境，保護知識產權，激發創新活力。9.3產學研合作與交流產學研合作是推動物流行業智能化改造的重要途徑，本節探討如何加強產學研合作與交流。9.3.1合作模式（1）建