Recent years have disclosed a remarkable proliferation of compute-intensive applications in smart cities. Such applications continuously generate enormous amounts of data which demand strict latency-aware computational processing capabilities. Although edge computing is an appealing technology to compensate for stringent latency-related issues, its deployment engenders new challenges. In this article, we highlight the role of edge computing in realizing the vision of smart cities. First, we analyze the evolution of edge computing paradigms. Subsequently, we critically review the state-of-the-art literature focusing on edge computing applications in smart cities. Later, we categorize and classify the literature by devising a comprehensive and meticulous taxonomy. Furthermore, we identify and discuss key requirements, and enumerate recently reported synergies of edge computing-enabled smart cities. Finally, several indispensable open challenges along with their causes and guidelines are discussed, serving as future research directions.

An unprecedented proliferation of autonomous driving technologies has been observed in recent years, resulting in the emergence of reliable and safe transportation services. In the foreseeable future, millions of autonomous cars will communicate with each other and become prevalent in smart cities. Thus, scalable, robust, secure, fault-tolerant, and interoperable technologies are required to support such a plethora of autonomous cars. In this article, we investigate, highlight, and report premier research advances made in autonomous driving by devising a taxonomy. A few indispensable requirements for successful deployment of autonomous cars are enumerated and discussed. Furthermore, we discover and present recent synergies and prominent case studies on autonomous driving. Finally, several imperative open research challenges are identified and discussed as future research directions.