為更好地處理資源並提高市民的生活質量，移動和資訊通訊技術等各部門逐漸增加了智慧城市專案的實施。這種創新性的解決方案的願景是整合來自多個組織、不同環境和各種智慧裝置的資料，這可能頗具挑戰性。

加入歐盟資助的CLASS專案，該專案致力於在未來的智慧城市提供可持續、高效和安全的移動應用。在義大利呀北部摩德納的汽車智慧區內，該公司的軟體技術正在進行測試。

“允許實時約束下執行大資料分析，CLASS軟體架構為解決實時管理大量複雜資料（行人、交通、車輛等）問題提供瞭解決方案。”，如專案網站上的新聞稿所述，“動態資料和靜態資料分析被整合到一個單一開發框架中，該框架保證其能實時分析。”在同一份新聞稿中，CLASS專案協調員巴塞羅那超級計算中心的愛德華多。奎諾內斯表示：“多虧了它能實時進行大資料分析，CLASS框架是向著實現安全智慧網際網路交通工具邁出的重要一步。”

智慧城市應用

CLASS（邊界計算和雲計算：用於大資料分析的高度分散式軟體架構）專案將持續至2020年12月。其目的是高效地處理大量和異構的資料流，從而獲得有價值的見解，併為摩德納市建立一個公共的資料知識庫。為此目的，CLASS已經開始從位於MASA和高配置的瑪莎拉蒂汽車上的物聯網裝置和感測器收集資料。這些車輛都是由人駕駛的，可以測試CLASS在交通管理和高階駕駛輔助系統方面的創新潛力。

CLASS專案下的智慧城市應用包括數字交通標誌、智慧停車、空氣汙染模擬和障礙物檢測。

正如上訴新聞稿中所解釋的，數字交通標誌應用程式可以提供最佳路線的建議，例如在發生事故或有緊急車輛通行的情況下。該專案網站稱：“對於緊急車輛，它將透過調整交通燈的頻率來動態地創造“綠色路線”，以減少干預時間。”

智慧停車應用程式收集在監控區域內可用的停車位的實時資訊。大氣汙染模擬利用來自MASA分散式感測器基礎設施的資料，實時估計移動車輛的汙染排放。“障礙物檢測系統提醒司機注意路上的行人和物體，即使車輛看不到這些東西，”新聞稿補充道。專案合作伙伴希望CLASS也將能為自動駕駛汽車的出現提供技術背景。