外部技术是指独立于自主式交通系统外的通用技术，例如通信技术、传感器技术等。自主式交通系统可以实现自组织运行和自主化服务，其运作流程包括自主感知、自主学习、自主决策、自主响应，这四个环节的内部运行需要技术的支撑。此外，对于整个系统，四个环节的运作相辅相成，环节之间要进行信息传输，并且整个系统要保证运作有效，因此还需要找到辅助系统运行的技术，贯穿于每个环节。

自主感知环节采集实体世界用户和环境的信息数据，是ATS的基础。面向由人、车、路、环境等要素构成的实体世界，ATS在自主感知环节获取信息，作为自主学习环节的数据输入。对自主感知环节的一级技术进行划分，主要有定位技术和传感器技术，定位技术帮助用户获取自身确切位置，传感器技术帮助用户获取周围的环境信息。

地理信息技术指通过一定的测量和计算方法，得到持有定位终端的用户或者装有定位节点的物体所在位置的技术。地理信息技术帮助用户获取自身定位信息，在交通中主要用于自动驾驶、车联网、出行服务等领域。根据相关文件及白皮书，整理定位技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

传感器技术是将被检测的非电量转化成便于检测和处理的电学量的技术。传感器技术帮助用户获取自身状态以及周围环境信息，广泛用于汽车电子、路侧设备、交通系统基础设施中。根据相关文件及白皮书，整理传感器技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

自主学习环节基于数据提取有效信息和知识。根据自主感知环节收集的实体世界数据，ATS在自主学习环节提取出信息，以便系统进行准确理解。自主学习环节的一级技术包括大数据技术和计算技术，大数据技术可以帮助用户从海量多样的数据中获取信息，计算技术可以帮助用户快速准确地获取信息。

大数据技术是指为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。大数据技术主要应用于交通领域中的交通数据处理、交通运营管理、交通疏导等。根据相关文件及白皮书，整理大数据技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

计算技术是指研制各种计算装置以及应用这些装置对信息进行加工和计算的科学技术。当交通系统的自主化水平越高，产生的数据量就会越大，计算技术的速率、准确率也需进一步提升，以保障交通系统运行的可靠、实时、安全。根据相关文件及白皮书，整理计算技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

自主决策环节基于信息和知识形成决策。基于自主学习环节处理得到的信息和知识，在自主决策环节，ATS对接下来可能发生的情况进行准确预测，并对系统下一步行动进行准确判断和规划，合理决策系统的行为。自主决策环节的一级技术包括人工智能技术，人工智能技术可以帮助系统模拟人的思维进行决策。

人工智能技术是利用各种自动机模拟人的思维过程和智能行为的技术。在交通领域中，人工智能技术主要用于自动驾驶、无人物流、无人共享汽车、智能路灯、智能交管、智能停车管理等。根据相关文件及白皮书，整理人工智能技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

自主响应环节基于决策对实体世界形成控制。在自主响应环节，系统将自主决策环节做出的决策和规划落实为切实的行为，达到交通系统自主化的目的。自主响应环节的一级技术包括控制技术，控制技术可以控制用户的行为。

控制技术是通过信息采集、信息处理对系统进行分析，对系统施加作用或操作，使系统达到既定目标的技术。在交通领域，控制技术主要用于车辆控制、交通信号控制等。根据相关文件及白皮书，整理控制技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

ATS的有效运行，离不开自主感知、自主学习、自主决策、自主响应四个环节的作用，四个环节内部需要支撑环节运作的技术。此外，四个环节之间要进行信息传输，并且整个系统要保证运作有效，因此需要辅助支撑系统运行的技术，通信技术可以实现系统的数据和信息传输。

通信技术是对信息的传递、交流、管理和处理等各种技术的总称。通信技术的最终目的是传送信息，多借助通信系统和信息管理相关软件实现。通信技术在交通中主要用于自动驾驶、车联网、车队管理、不停车收费、安全性应用等领域。其中，自动驾驶要求实现极小的时延，而5G技术的时延一般小于5毫秒，其他通信技术难以达到这个精度，因此自动驾驶对5G技术的需求十分迫切。根据相关文件及白皮书，整理通信技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。

模拟仿真技术可以用于系统设计和优化，模拟交通流，管理和控制交通，评估风险，模拟驾驶员行为，提供培训和教育，以及支持政策制定和决策。通过模拟，我们能够更好地理解和改进交通系统的运作，以提高效率、安全性和可持续性。根据相关文件及白皮书，整理模拟仿真技术的二级技术分类及交通应用示例如下表所示。