智能系统研发是一个复杂且多方面的过程，涉及数据存储与分析、技术选型与实施路线制定、系统开发与测试以及数据预处理与模型训练等多个环节。
在数据存储与分析方面，需要设计合适的数据存储方案，考虑到数据的结构化与非结构化特点，以便于后续的数据分析和挖掘。同时，建立完善的数据质量管理体系，保证数据的准确性和完整性。
在技术选型与实施路线制定方面，根据设计方案，选择合适的技术和实施路线。考虑到应用智能系统的复杂性和技术多样性，可以选择成熟可靠的开源技术或商业产品，结合企业的实际情况进行定制开发。在实施过程中，要明确各阶段的目标和时间节点，确保项目能够按计划进行。
在系统开发与测试方面，按照设计方案进行系统的开发和测试工作。在开发过程中，注重代码的规范性和可读性，便于后续的维护和升级。同时，建立完善的测试体系，确保系统的功能、性能和安全性满足企业的需求。
在数据预处理与模型训练方面，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据转换等操作，以便于模型训练和应用。
此外，智能系统研发还需要考虑边缘智能控制系统的研发。边缘智能控制系统是一种基于物联网和边缘计算的控制系统，它利用5G、IoT技术、大数据、边缘计算、智能控制等技术，针对城市基础设施的特点进行研发。这种系统可以实现对设备的实时监控和控制，提高设备的运行效率和安全性。
总之，智能系统研发是一个综合性的过程，需要多方面的知识和技能。随着技术的不断发展，智能系统将会在更多的领域得到应用和发展。
