对于这个问题，外界流传着一种这样的说法，运营商现在发力的是5G网络，所以对4G降速也是情理之中的事情，不过专家却并不认可这样的说法。

　　简而言之，研究人员发现“传统的传统部署需要权衡。例如，建筑物上的传感器可以提供一致的日常数据，但其范围非常有限。将传感器放在车辆上是一种解决方案。但是哪辆车？有固定路线的公共汽车覆盖有限的地面。有公司在马萨诸塞州剑桥市的垃圾车上安装了固定传感器等等，但即便如此，他们也没有像出租车那样收集太多的数据。” 　

　　有专家表示，运营商通过DSS技术把4G低频段频谱在一些业务场景偶尔给5G网络使用，实现4G/5G网络一体化，但这对4G网速影响不大。最主要的原因还是扩容没跟上，相当于马路没有变，车却增加了。

       麻省理工学院的研究人员分析了三大洲九个主要城市的交通数据，以了解出租车在一个典型的日子里所覆盖的自治市镇街道的哪一部分。他们发现一些出租车可以覆盖大量的地面，但要全面覆盖一个城市还需要更多。
  　研究人员发现，虽然出租车的运动结合了随机性和规律性（乘客的目的地是随机的，但是它们的路线是确定性的），出租车车队的传播属性是不寻常的; 与随机游走形成鲜明对比的是，研究人员研发的出租车模型的静止密度符合Zipf定律，与经验出租车数据一致。研究人员的结果可以直接用于智能城市设计师和其他城市决策者。这一发现似乎具有普遍性，表明其适用于超出此处分析的城市。 

　　还有专家指出，4G网络降速的另一个不容忽视的因素是APP软件变得更大更臃肿了，一些APP动辄几百兆，开启时还要加载视频广告，也影响了使用体验。

 　　传感器专家网7月3日消息，近日，麻省理工学院的研究人员通过分析出租车队的传感能力来解决这个问题。出租车在城市中很多，是传感器的天然主机。研究人员使用球池模型与简单的出租车运动模型，分析确定一天内出租车队所感知的城市街道网络的比例。 　　工信部此前表示将监督指导运营商做好网络建设和优化，组织第三方机构持续开展全国网速检测。同时，这也需要运营商在建设5G网络和优化4G网络之间作出平衡。

       最近，已经提出了一种“驱动”模式，其中传感器部署在第三方车辆上，从而以低成本实现广泛覆盖。关于驾驶感应的研究主要集中在传感器工程上，但一个关键问题仍未得到探索：需要多少辆车来充分扫描城市？ 

　　在这之前，SpeedTest发布的《2020年Q1中国网速报告》称，对比三大运营商2020年和2019年一季度数据，中国电信在4G下载网速方面实现了高速增长，增长率高达95%；中国移动增长25.2%；中国联通增长83.6%。在平均上传网速方面，中国电信较去年同期增长20.2%，中国联通增长64.9%。

　　麻省理工学院的研究人员发现，10辆出租车通常在一天内覆盖曼哈顿三分之一的街道，一天内需要约30辆出租车才能覆盖曼哈顿的一半。然而，由于出租车有汇合路线，一天需要超过1,000辆出租车才能覆盖曼哈顿的85％。