在传入的5G授权下，Things Internet（IoT）从根本上改变了我们的生活方式，并增强了移动信息系统的智能，尤其是已广泛应用于视频监视，自动驾驶，增强现实等的多媒体IoT同时，分析和处理越来越大的多媒体物联网的数据对资源有限的物联网设备提出了重大挑战。

通常，这些数据将传递到远程数据中心进行处理。但是，这是延迟无法忍受的，对骨干效率不友好。在5G方案上，边缘智能的上升概念通过支持Edge/Fog计算以及基于机器学习的技术来解决这些常规的缺点。5G网络及以后的这种边缘智能有助于在复杂且随时间变化的环境中有效地安排大量物联网设备的零散资源。通过将基于学习的方法纳入边缘，物联网还有可能在延迟，可靠性，负载余额，资源利用，安全性等方面提供优化的多媒体数据处理和交付。尽管很有希望，但将Edge Intelligence的多媒体IoT带入现实仍然是一个挑战。

本期特刊旨在收集有关Edge Intelligence支持的多媒体物联网新兴主题的贡献。本期特刊还将介绍并强调最新技术，算法，理论框架和应用在Edge Intelligence领域，用于Edge Intell Intelligence以5G及更高版本的增强智能的多媒体IoT，以推动该领域的研究领域。欢迎原始研究和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 边缘智能物联网中的传输协议的多媒体服务优化
• 边缘/雾计算中的网络功能虚拟化
• 5G-iot的智能传输控制技术
• 5G物联网基础架构中的数据存储和处理
• 5G-iot标准化和应用
• 物联网中多媒体通信的机器学习和智能优化
• 为未来5G-iot的硬件和FPGA的指定
• 5G-iot的性能评估和测试床
• 智能物联网中的绿色多媒体服务
• 使用5G-iot增强移动宽带服务
• 5G启用边缘情报的安全性和隐私问题
• 基于机器学习的多媒体处理5G-iot
• 用于多媒体物联网的缓存的智能配置
• 基于机器学习的优化5G-iot中的边缘/雾计算