为更好地处理资源并提高市民的生活质量，移动和信息通信技术等各部门逐渐增加了智慧城市项目的实施。这种创新性的解决方案的愿景是集成来自多个组织、不同环境和各种智能设备的数据，这可能颇具挑战性。

加入欧盟资助的CLASS项目，该项目致力于在未来的智慧城市提供可持续、高效和安全的移动应用。在意大利北部摩德纳的汽车智能区（MASA）内，该公司的软件技术正在进行测试。

“允许实时约束下执行大数据分析，CLASS软件架构为解决实时管理大量复杂数据（行人、交通、车辆等）问题提供了解决方案。”，如项目网站上的新闻稿所述，“动态数据和静态数据分析被集成到一个单一开发框架中，该框架保证其能实时分析。”在同一份新闻稿中，CLASS项目协调员巴塞罗那超级计算中心的爱德华多·奎诺内斯（Eduardo Quinones）表示：“多亏了它能实时进行大数据分析，CLASS框架是向着实现安全智能互联交通工具迈出的重要一步。”

智慧城市应用

CLASS（边界计算和云计算：用于大数据分析的高度分布式软件架构）项目将持续至2020年12月。其目标是有效地处理大量和异构的数据流，从而获得有价值的见解，并为摩德纳市建立一个公共的数据知识库。为此目的，CLASS已经开始从位于MASA和高配置的玛莎拉蒂汽车上的物联网设备和传感器收集数据。这些车辆都是由人驾驶的，可以测试CLASS在交通管理和高级驾驶辅助系统方面的创新潜力。CLASS项目下的智慧城市应用包括数字交通标志、智能停车、空气污染模拟和障碍物检测。

正如上述新闻稿中所解释的，数字交通标志应用程序可以提供最佳路线的建议，例如在发生事故或有紧急车辆通行的情况下。该项目网站称："对于紧急车辆(如救护车、消防车和警车)，它将通过调整交通灯的频率来动态地创造‘绿色路线’，以减少干预时间。”

智能停车应用程序收集在监控区域内可用的停车位的实时信息。大气污染模拟利用来自MASA分布式传感器基础设施的数据，实时估计移动车辆的污染排放。“障碍物检测系统提醒司机注意路上的行人和物体，即使车辆看不到这些东西，”新闻稿补充道。项目合作伙伴希望CLASS也将能为自动驾驶汽车的出现提供技术背景。