新媒体营销背景下智能供应链优化方案

新媒体营销背景下智能供应链优化方案TOC\o"1-2"\h\u14124第一章：智能供应链概述 2290081.1智能供应链的定义与特征 2327661.1.1智能供应链的定义 285351.1.2智能供应链的特征 318081.1.3供应链主体 389021.1.4信息技术支撑 3108631.1.5供应链协同作业 3324501.1.6供应链管理策略 332781.1.7供应链金融服务 368621.1.8供应链人才培养 4319591.1.9政策法规环境 421839第二章：新媒体营销与智能供应链的关联 4102641.1.10新媒体营销的定义 4213411.1.11新媒体营销的特点 4322891.1.12新媒体营销的趋势 4291321.1.13需求预测优化 535391.1.14供应链协同 571271.1.15产品创新 5138111.1.16物流优化 571261.1.17品牌传播 529361.1.18客户服务 5242881.1.19风险管理 511058第三章：智能供应链的数据管理 5108281.1.20数据采集 665861.1.21数据整合 6313431.1.22数据分析 6112081.1.23数据挖掘 715364第四章：供应链协同优化 76171.1.24供应商协同 7240991.1.25制造商协同 8168051.1.26分销商协同 8268121.1.27零售商协同 875741.1.28企业内部各部门协同 9255631.1.29供应链各环节协同 9309791.1.30供应链内部信息流协同 932339第五章：智能供应链的物流优化 9271281.1.31仓储布局优化 1057611.1.32仓储信息化建设 10235351.1.33仓储安全管理 1077371.1.34运输模式优化 1011661.1.35运输路径优化 10233341.1.36运输信息化建设 10181811.1.37运输质量管理 1120260第六章：供应链金融服务创新 11172861.1.38供应链金融的定义 11123721.1.39供应链金融的特点 11316111.1.40供应链金融的重要性 11222761.1.41区块链技术 12308141.1.42大数据技术 12306231.1.43人工智能技术 1247051.1.44物联网技术 1228986第七章：智能供应链的风险管理 1374971.1.45引言 13321261.1.46风险识别 13136061.1.47风险评估 13135721.1.48风险识别与评估方法 13291401.1.49风险防范 14131451.1.50风险应对 1416223第八章：智能供应链的信息技术应用 1416444第九章：智能供应链的案例分析 15191451.1.51案例一：巴巴的智能供应链 15204511.1.52案例二：京东的智能供应链 16117161.1.53案例一：亚马逊的智能供应链 16312991.1.54案例二：沃尔玛的智能供应链 176483第十章：智能供应链的发展趋势与展望 17188581.1.55技术驱动的创新 17323791.1.56产业协同发展 178241.1.57政策引导与支持 18280041.1.58全球化供应链协同 18245571.1.59绿色供应链发展 18262661.1.60个性化定制服务 1890691.1.61供应链金融服务 18305481.1.62人才培养与技能提升 18，第一章：智能供应链概述1.1智能供应链的定义与特征1.1.1智能供应链的定义智能供应链是在现代信息技术、物联网、大数据、云计算等新兴技术支撑下，以客户需求为导向，通过供应链各环节的信息共享、协同作业和资源整合，实现供应链高效、敏捷、绿色、安全运作的一种供应链管理新模式。智能供应链旨在提升供应链整体运作效率，降低运营成本，增强企业核心竞争力。1.1.2智能供应链的特征（1）高度集成：智能供应链将供应链各环节的信息、资源、流程高度集成，形成一个统一的整体，实现供应链各环节的无缝对接。（2）实时性：智能供应链通过物联网、大数据等技术，实时获取供应链各环节的信息，为决策者提供实时、准确的数据支持。（3）智能化：智能供应链利用人工智能、机器学习等技术，对供应链数据进行深度挖掘和分析，为决策者提供智能化建议。（4）协同性：智能供应链通过信息共享、协同作业等方式，实现供应链各环节的协同运作，提高供应链整体效率。（5）绿色环保：智能供应链关注环保，通过优化资源配置、减少浪费等方式，降低供应链对环境的影响。（6）安全可靠：智能供应链注重信息安全，采取多种措施保障数据传输和存储的安全性。第二节智能供应链的构成要素1.1.3供应链主体智能供应链的主体包括供应商、制造商、分销商、零售商等，这些主体在供应链中承担不同的角色，共同推动供应链的运作。1.1.4信息技术支撑智能供应链的信息技术支撑主要包括物联网、大数据、云计算、人工智能等，这些技术为供应链各环节提供实时、准确的信息支持。1.1.5供应链协同作业智能供应链通过供应链协同作业，实现各环节之间的信息共享、资源整合和流程优化，提高供应链整体效率。1.1.6供应链管理策略智能供应链管理策略包括采购策略、生产策略、库存策略、配送策略等，这些策略的制定和实施有助于实现供应链的高效运作。1.1.7供应链金融服务智能供应链金融服务包括供应链融资、保险、支付等，为供应链各环节提供资金支持和风险保障。1.1.8供应链人才培养智能供应链人才培养是供应链发展的关键，企业应重视供应链人才的培养，提高供应链管理水平和创新能力。1.1.9政策法规环境政策法规环境对智能供应链的发展具有重要影响，应制定相关政策措施，为智能供应链的发展提供支持和保障。第二章：新媒体营销与智能供应链的关联第一节新媒体营销的特点与趋势1.1.10新媒体营销的定义新媒体营销是指在互联网环境下，利用数字技术、移动通信技术、网络技术等新兴技术手段，以社交媒体、自媒体、直播平台等新媒体为载体，进行产品推广、品牌传播、市场拓展等营销活动的总和。1.1.11新媒体营销的特点（1）互动性强：新媒体营销注重与用户之间的互动，通过评论、点赞、转发等方式，实现与用户的实时沟通，提高用户参与度。（2）传播速度快：新媒体具有强大的信息传播能力，信息能在短时间内迅速传播至大量用户。（3）定位精准：新媒体营销可以根据用户属性、兴趣、行为等数据进行精准定位，实现精准推送。（4）成本低廉：相较于传统营销手段，新媒体营销具有较低的成本，尤其适用于中小企业。（5）效果可衡量：新媒体营销效果可通过数据分析进行实时监控和评估，便于调整策略。1.1.12新媒体营销的趋势（1）内容营销：以优质内容为核心，提高用户粘性和转化率。（2）社交媒体营销：以社交媒体为平台，发挥用户口碑传播的作用。（3）个性化营销：根据用户需求，提供个性化的产品和服务。（4）短视频营销：利用短视频平台，以创意短视频吸引用户关注。（5）跨界合作：与其他行业或品牌进行合作，实现资源共享和互利共赢。第二节新媒体营销对智能供应链的影响1.1.13需求预测优化新媒体营销能够收集到大量用户数据，通过数据分析，可以更准确地预测市场需求，为智能供应链提供有效的需求信息。1.1.14供应链协同新媒体营销促进了供应链上下游企业之间的信息共享，提高了供应链协同效率，降低了供应链成本。1.1.15产品创新新媒体营销关注用户需求，以用户为导向，推动企业进行产品创新，满足市场变化。1.1.16物流优化新媒体营销可以通过数据分析，优化物流配送路线，提高物流效率，降低物流成本。1.1.17品牌传播新媒体营销有助于提升品牌知名度和美誉度，为智能供应链提供良好的市场环境。1.1.18客户服务新媒体营销可以实现实时客户服务，提高客户满意度，促进智能供应链的可持续发展。1.1.19风险管理新媒体营销能够帮助企业及时发觉市场风险，为智能供应链提供预警和应对策略。通过新媒体营销与智能供应链的紧密结合，企业可以实现供应链的优化升级，提高市场竞争力。第三章：智能供应链的数据管理新媒体营销的兴起，智能供应链在数据管理方面的重要性日益凸显。数据管理是智能供应链的核心环节，涉及到数据的采集、整合、分析与挖掘等多个环节。本章将从以下几个方面展开论述。第一节数据采集与整合1.1.20数据采集（1）数据来源智能供应链的数据采集涉及多个来源，主要包括：（1）企业内部数据：包括生产、销售、库存、物流等环节的数据。（2）外部数据：包括行业数据、竞争对手数据、客户数据等。（3）物联网数据：通过传感器、摄像头等设备收集的实时数据。（2）数据采集方法（1）自动化采集：利用自动化工具或系统，如ETL（Extract,Transform,Load）工具，从各个数据源实时或定期抽取数据。（2）手工采集：通过人工方式，如问卷调查、电话访谈等，收集特定数据。1.1.21数据整合（1）数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等，以提高数据的质量。（2）数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。数据集成的方法包括：（1）数据仓库：构建一个集中式的数据仓库，将各个数据源的数据导入仓库，进行统一管理。（2）数据湖：构建一个大数据存储平台，支持多种数据格式和类型，实现数据的统一存储和访问。（3）数据中台：通过构建数据中台，实现数据资产的统一管理和价值挖掘。第二节数据分析与挖掘1.1.22数据分析（1）描述性分析描述性分析是对数据进行统计描述，包括数据的分布、趋势、相关性等。描述性分析有助于了解数据的基本特征，为后续分析提供依据。（2）摸索性分析摸索性分析是对数据进行深入挖掘，发觉数据之间的内在关系和规律。摸索性分析的方法包括：（1）可视化分析：通过图表、地图等可视化手段，直观展示数据特征。（2）相关性分析：分析不同数据之间的相关性，找出潜在的影响因素。1.1.23数据挖掘（1）分类与预测分类与预测是数据挖掘的核心任务，通过建立模型对数据进行分类和预测。常见的分类与预测方法包括：（1）决策树：根据数据的特征，构建一棵树状模型，对数据进行分类。（2）神经网络：模拟人脑神经元结构，通过学习训练数据，实现对未知数据的预测。（2）聚类与关联规则聚类是将数据分为若干个类别，使得同类别中的数据相似度较高，不同类别中的数据相似度较低。关联规则挖掘是找出数据中潜在的关联关系，为决策提供支持。（3）优化与调度通过数据挖掘技术，对供应链的各个环节进行优化和调度，提高整体运营效率。例如，基于历史数据，优化库存策略，降低库存成本；基于实时数据，调整物流运输方案，提高运输效率。第四章：供应链协同优化第一节供应链上下游协同在新媒体营销背景下，供应链上下游协同优化成为提升供应链整体运营效率的关键环节。供应链上下游协同主要包括供应商协同、制造商协同、分销商协同和零售商协同。1.1.24供应商协同供应商协同的关键在于信息共享、资源共享和风险共担。企业应通过与供应商建立长期稳定的合作关系，实现以下目标：（1）信息共享：企业应及时向供应商传递市场需求、生产计划等信息，使供应商能够根据需求调整生产计划，提高供应效率。（2）资源共享：企业可以与供应商共享技术、设备等资源，降低生产成本，提高产品质量。（3）风险共担：企业与供应商共同承担市场风险，降低供应链整体风险。1.1.25制造商协同制造商协同的关键在于生产计划协同、库存管理和质量控制。企业应采取以下措施：（1）生产计划协同：企业应根据市场需求，与制造商共同制定生产计划，保证生产与市场需求相匹配。（2）库存管理：企业应与制造商共同优化库存管理，降低库存成本，提高库存周转率。（3）质量控制：企业应与制造商共同关注产品质量，保证产品符合标准，提高客户满意度。1.1.26分销商协同分销商协同的关键在于渠道整合、物流配送和信息反馈。企业应采取以下措施：（1）渠道整合：企业应整合线上线下渠道，实现渠道一体化，提高渠道效率。（2）物流配送：企业应与分销商共同优化物流配送，降低物流成本，提高配送效率。（3）信息反馈：企业应关注分销商的销售情况，及时调整生产计划和营销策略。1.1.27零售商协同零售商协同的关键在于销售数据共享、营销活动协同和售后服务。企业应采取以下措施：（1）销售数据共享：企业应与零售商共享销售数据，了解市场动态，制定有针对性的营销策略。（2）营销活动协同：企业应与零售商共同开展营销活动，提高品牌知名度和市场份额。（3）售后服务：企业应与零售商共同提供优质的售后服务，提高客户满意度。第二节供应链内部协同供应链内部协同主要包括企业内部各部门之间的协同、供应链各环节之间的协同以及供应链内部信息流的协同。1.1.28企业内部各部门协同企业内部各部门协同的关键在于明确职责、加强沟通和协调。以下措施有助于实现内部协同：（1）明确职责：企业应明确各部门的职责，保证各部门在供应链管理中发挥各自作用。（2）加强沟通：企业应加强各部门之间的沟通，促进信息流通，提高决策效率。（3）协调资源：企业应合理调配内部资源，实现资源优化配置。1.1.29供应链各环节协同供应链各环节协同的关键在于流程优化、信息共享和风险控制。以下措施有助于实现各环节协同：（1）流程优化：企业应优化供应链各环节的流程，提高整体运营效率。（2）信息共享：企业应实现各环节之间的信息共享，保证供应链畅通。（3）风险控制：企业应关注各环节的风险，制定相应的风险控制措施。1.1.30供应链内部信息流协同供应链内部信息流协同的关键在于信息平台建设、数据分析和信息反馈。以下措施有助于实现信息流协同：（1）信息平台建设：企业应建立统一的信息平台，实现供应链内部信息的实时传递。（2）数据分析：企业应对供应链内部数据进行深入分析，挖掘有价值的信息，指导决策。（3）信息反馈：企业应关注供应链内部信息反馈，及时调整供应链管理策略。第五章：智能供应链的物流优化第一节仓储管理优化1.1.31仓储布局优化在新媒体营销背景下，智能供应链的仓储管理应注重仓储布局的优化。根据产品类型、储存要求和作业流程，合理划分仓储区域，提高仓储空间的利用率。采用现代物流设备和技术，提高仓储作业效率，降低人工成本。1.1.32仓储信息化建设仓储信息化建设是智能供应链的重要组成部分。通过搭建仓储管理系统，实现仓储作业的信息化、智能化。具体措施如下：（1）建立统一的数据接口，实现与上游供应商和下游客户的信息共享。（2）运用物联网技术，实时监控仓储环境，保证产品质量。（3）采用大数据分析技术，优化仓储资源配置，提高仓储效率。1.1.33仓储安全管理仓储安全管理是保证智能供应链稳定运行的关键环节。具体措施如下：（1）建立健全仓储安全管理制度，明确责任主体。（2）定期进行仓储安全检查，及时发觉和消除安全隐患。（3）加强仓储员工的安全培训，提高安全意识。第二节运输管理优化1.1.34运输模式优化在新媒体营销背景下，智能供应链的运输管理应注重运输模式的优化。根据产品特点和市场需求，选择合适的运输方式，如公路、铁路、航空、海运等。同时灵活运用多式联运，提高运输效率，降低运输成本。1.1.35运输路径优化运输路径优化是提高智能供应链运输效率的关键。通过运用运筹学、图论等数学方法，设计合理的运输路线，缩短运输距离，降低运输成本。结合实时交通信息，动态调整运输路线，避免拥堵。1.1.36运输信息化建设运输信息化建设是智能供应链的重要支撑。具体措施如下：（1）搭建运输管理系统，实现运输作业的信息化、智能化。（2）运用GPS、GIS等技术，实时监控运输车辆和货物位置。（3）建立与物流合作伙伴的信息共享机制，提高运输协同效率。1.1.37运输质量管理运输质量管理是保证智能供应链运输安全的关键。具体措施如下：（1）建立健全运输质量管理制度，明确责任主体。（2）定期进行运输质量检查，发觉问题及时整改。（3）加强运输员工的培训，提高运输服务质量。第六章：供应链金融服务创新第一节供应链金融概述1.1.38供应链金融的定义供应链金融是指在供应链管理过程中，通过整合物流、信息流、资金流等资源，为供应链各环节参与者提供融资、结算、风险管理等金融服务的业务模式。其核心是解决供应链中中小企业融资难、融资贵的问题，提高整个供应链的运作效率。1.1.39供应链金融的特点（1）以核心企业为中心：供应链金融业务以核心企业为主体，围绕核心企业的信用，为上下游企业提供金融服务。（2）跨界融合：供应链金融涉及多个行业和领域，如物流、信息、金融等，需要实现跨界融合。（3）风险可控：供应链金融通过信息化手段，对供应链各环节进行实时监控，降低融资风险。（4）提高效率：供应链金融通过优化融资流程，提高资金使用效率，降低融资成本。1.1.40供应链金融的重要性（1）缓解中小企业融资难题：供应链金融为中小企业提供融资渠道，缓解融资压力。（2）促进供应链协同发展：供应链金融有助于各环节企业之间的协同合作，提高整体竞争力。（3）优化资源配置：供应链金融通过资金流动，实现资源优化配置，提高供应链运作效率。第二节金融科技在供应链金融中的应用1.1.41区块链技术区块链技术具有去中心化、数据不可篡改、可追溯等特点，应用于供应链金融领域，可以提高数据安全性、降低交易成本、提高融资效率。具体应用场景包括：（1）账本共享：通过区块链技术，实现供应链各环节企业之间的账本共享，提高数据透明度。（2）资金结算：利用区块链技术实现资金实时结算，降低交易成本。（3）信用评级：基于区块链技术，构建供应链企业信用评级体系，提高融资效率。1.1.42大数据技术大数据技术在供应链金融中的应用主要体现在以下几个方面：（1）数据采集：通过大数据技术，实时采集供应链各环节的数据，为融资决策提供依据。（2）数据分析：利用大数据技术，对供应链数据进行分析，挖掘潜在融资需求。（3）风险控制：通过大数据技术，对融资企业进行风险评估，降低融资风险。1.1.43人工智能技术人工智能技术在供应链金融中的应用主要包括：（1）智能审批：利用人工智能技术，实现融资审批自动化，提高审批效率。（2）智能风险管理：通过人工智能技术，对融资企业进行实时监控，发觉潜在风险。（3）智能投顾：基于人工智能技术，为企业提供融资策略建议，优化融资结构。1.1.44物联网技术物联网技术在供应链金融中的应用主要体现在以下几个方面：（1）资产监控：通过物联网技术，实时监控供应链中的资产，提高资产安全性。（2）数据传输：利用物联网技术，实现供应链各环节数据的实时传输，提高数据时效性。（3）智能仓储：通过物联网技术，实现仓储管理自动化，提高仓储效率。第七章：智能供应链的风险管理第一节风险识别与评估1.1.45引言新媒体营销的兴起，智能供应链在提高企业运营效率、降低成本方面发挥了重要作用。但是在智能供应链的运作过程中，风险因素无处不在。本节将探讨智能供应链的风险识别与评估方法，为企业制定风险管理策略提供依据。1.1.46风险识别（1）技术风险：包括信息技术风险、人工智能技术风险、物联网技术风险等，可能导致数据泄露、系统故障等问题。（2）运营风险：包括供应链合作伙伴选择不当、运输途中的货物损失、库存管理不当等。（3）市场风险：包括市场需求变化、竞争加剧、政策调整等因素，可能导致供应链运营不稳定性。（4）法律风险：包括合同纠纷、知识产权侵权、合规性要求等。（5）环境风险：包括自然灾害、气候变化等因素，可能导致供应链中断。（6）信用风险：包括供应商信用不良、客户信用风险等。1.1.47风险评估（1）定性评估：通过专家评分、问卷调查等方式，对风险因素进行定性分析。（2）定量评估：运用统计学、概率论等方法，对风险因素进行量化分析。（3）综合评估：结合定性评估和定量评估，对风险因素进行综合分析。1.1.48风险识别与评估方法（1）故障树分析（FTA）：通过构建故障树，分析风险因素之间的逻辑关系，找出潜在的风险源。（2）影响力网络分析（INA）：通过构建影响力网络，分析风险因素之间的相互作用，评估风险传播的可能性。（3）风险矩阵：将风险因素按照发生概率和影响程度进行分类，形成风险矩阵，为企业制定风险管理策略提供依据。第二节风险防范与应对1.1.49风险防范（1）完善供应链合作伙伴管理：加强供应商选择、评价和监督，保证供应链合作伙伴的合规性。（2）强化信息技术支持：提高供应链信息系统的安全性和稳定性，防范技术风险。（3）建立应急预案：针对可能出现的风险，制定应急预案，提高应对能力。（4）加强合同管理：明确合同条款，防范法律风险。（5）增强环境适应能力：关注市场动态，调整供应链策略，适应环境变化。1.1.50风险应对（1）风险转移：通过购买保险、签订合同等方式，将部分风险转移给第三方。（2）风险分散：在供应链中引入多个合作伙伴，降低单一供应商的风险。（3）风险控制：通过制定严格的管理制度，降低风险发生的概率。（4）风险承担：在无法避免风险的情况下，采取一定的风险承担策略。（5）风险预警：建立风险预警机制，及时识别并应对潜在风险。通过以上风险防范与应对措施，企业可以降低智能供应链运作过程中的风险，保证供应链的高效稳定运行。第八章：智能供应链的信息技术应用新媒体营销的崛起，智能供应链的信息技术应用显得尤为重要。本章主要从互联网技术、大数据与云计算等方面，探讨智能供应链的信息技术应用。第一节互联网技术互联网技术是智能供应链发展的基础。在新媒体营销背景下，互联网技术在智能供应链中的应用主要体现在以下几个方面：（1）信息传输与共享：互联网技术为供应链各环节提供了高效、便捷的信息传输通道，实现了供应链信息的实时共享。这有助于提高供应链的协同效率，降低信息传递成本。（2）电子商务：互联网技术促进了电子商务的发展，使供应链中的采购、销售、物流等环节得以在线化、智能化。电子商务平台为供应链提供了丰富的数据资源，有助于企业进行市场分析和决策。（3）云计算与物联网：互联网技术为云计算和物联网提供了基础设施支持。云计算技术可以实现供应链数据的集中存储、处理和分析，物联网技术则可以实现供应链各环节的实时监控和智能调度。第二节大数据与云计算大数据与云计算是智能供应链优化的关键。在新媒体营销背景下，大数据与云计算在智能供应链中的应用主要体现在以下几个方面：（1）数据采集与处理：大数据技术可以帮助企业采集供应链各环节的数据，如客户需求、库存状况、物流信息等。通过对这些数据的处理和分析，企业可以更好地了解市场动态，优化供应链策略。（2）预测分析：基于大数据分析，企业可以对市场需求、库存波动等进行预测，从而提前调整生产计划和库存策略，降低供应链风险。（3）智能决策：云计算技术可以实现供应链数据的集中存储和处理，为企业管理层提供实时、准确的决策支持。通过智能决策系统，企业可以优化供应链结构，提高运营效率。（4）供应链协同：大数据与云计算技术有助于实现供应链各环节的协同。例如，通过对物流数据的实时监控，企业可以及时发觉运输过程中的问题，并与物流公司协同解决，提高物流效率。在新媒体营销背景下，智能供应链的信息技术应用为我国企业提供了广阔的发展空间。通过互联网技术、大数据与云计算等手段，企业可以优化供应链管理，提高市场竞争力。但是在实际应用过程中，企业还需不断摸索和实践，以充分发挥信息技术在智能供应链中的作用。第九章：智能供应链的案例分析第一节国内智能供应链案例分析1.1.51案例一：巴巴的智能供应链（1）背景介绍巴巴集团作为中国最大的电商平台，拥有庞大的商品库和消费者群体。在智能供应链方面，巴巴通过大数据、云计算等技术，实现了供应链的优化。（2）案例分析（1）商品智能推荐巴巴利用大数据分析，为消费者提供个性化的商品推荐，提高购物体验。（2）库存管理优化通过云计算技术，巴巴对库存进行实时监控，合理调配库存资源，降低库存成本。（3）物流配送优化巴巴通过与物流企业合作，实现物流配送的智能化，提高配送效率。1.1.52案例二：京东的智能供应链（1）背景介绍京东作为中国领先的电商平台，拥有强大的物流体系和技术实力。在智能供应链方面，京东不断摸索，实现了供应链的全面升级。（2）案例分析（1）供应链协同京东通过与供应商建立紧密的协同关系，实现信息共享，提高供应链效率。（2）智能仓储京东运用自动化、智能化技术，实现仓储管理的自动化，提高仓储效率。（3）无人配送京东研发无人配送技术，实现物流配送的智能化，降低人力成本。第二节国际智能供应链案例分析1.1.53案例一：亚马逊的智能供应链（1）背景介绍亚马逊作为全球最大的电商平台，拥有丰富的商品资源和强大的技术实力。在智能供应链方面，亚马逊不断进行创新。（2）案例分析（1）智能库存管理亚马逊通过大数据分析，实现库存的精准管理，降低库存成本。（2）智能物流配送亚马逊利用无人机、无人车等智能化设备，提高物流配送效率。（3）供应链金融亚马逊开展供应链金融服务，为供应商提供资金支持，