可以检测并存储物理量，通过指令处理这些数据后创造新的数据，以实现智能化的目的。
但我们现在遇到的一个问题就是智能传感器的微处理器设计，我们总是会遇到一些传统算法过度的麻烦。
不知道西门子是如何解决这个问题的？”
德莱舍尔看着孟谦展出的智能传感器一时噎住了，西门子怎么处理的？西门子压根都还没搞明白智能传感器是啥。
“看来德莱舍尔先生不太愿意分享啊。”孟谦装傻道，“那我们聊聊工业物联网的实现方式的吧，我们都知道，数据采集只是信息价值环路发挥作用的开始，如何分析和利用所采集到的海量数据支持决策才是价值创造的重点。
但从我们目前了解的行业信息来看，我们华夏这边的企业现在都还处在数据应用的感知阶段，距离行动阶段还有一段路要走。
绝大部分华夏的企业都还只是利用采集到的数据解释历史表现的规律和根本原因，几乎还没有企业开始将数据用于预测性分析指导企业行动。
我们现在考虑和探讨的就是，到底该从哪个角度出发才能更好的突破这一瓶颈，德莱舍尔可否指教一二？”
“这个嘛...”德莱舍尔现在脑子里想的是，你们华夏企业都开始应用在感知阶段了？你能先告诉我怎么应用到感知阶段么...
“如果还是不方便的话就算了。”孟谦继续装傻道，“那德莱舍尔先生能否在整个工业物联网的未来方向上分享一点你们的看法呢？因为现在这个事情其实对我们来说是很迷茫的。
我们现在能看到的主要应用就是类似故障预测、远程诊断、工业生产线分析、能耗优化等方面。
但我们一直在想更深层次的工业物联网到底能给我们带来什么，在我们的认知中，工业物联网肯定是带给企业先见之明的一个技术，可工业需求跟互联网需求不一样，工业的先见之明往往会更集中在生产线本身，然而从企业的角度来说，最终面对的肯定还是客户。
那么这里就会涉及到服务，涉及到定制等问题，我们现阶段的供应链设计就是基于用户需求的核心，按理说整个工业物联网的搭建自然也应该从用户需求出发。
我们猜测未来企业工业物联网应用的重点应该会由设备和资产转向产品和客户，工业企业借助物联网实现业务成长的主要途径包括新的产品和服务和更紧密的客户关系。
德莱舍尔先生觉得呢？”
德莱舍尔这会儿的表情很像是便秘。
“看来德莱舍尔先生还是不愿意分享啊。”
孟谦的话让德莱舍尔的脸色更难看了，我啥都不懂我分享个锤子啊！
听完孟谦抛出的一个又一个问题，德莱舍尔突然感觉西门子怎么好像落后了华夏几十年似的。
而孟谦现在的脸上简
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