随着科技的飞速发展，自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle, AV）已经成为汽车行业中最热门的话题之一。从传统的助手系统到完全自主操作的车辆，自动驾驶技术正在迅速向前推进，并且逐渐走入我们的日常生活。但是，当我们谈论到将这一技术应用于城市道路上实现真正意义上的“无人驾驶”时，我们需要考虑许多复杂的问题和挑战。

首先，让我们来回顾一下目前全球各地对于自动驾驶汽车发展的一些主要动态。2019年，美国加州通过了《自主车辆法案》，允许测试者在特定的条件下进行无人的测试。而中国则在同一年发布了《关于加强新能源汽车产业补贴政策管理的通知》，鼓励新能源汽车产业快速发展，其中也包括了相关于自动化驱动技术的支持。此外，一些国际知名公司如谷歌、特斯拉、宝马等，也都有自己的自动驾驶计划，并不断推出新的产品和服务。

然而，这一切都还远远没有达到真正意义上的“无人驾驶”。实际上，即使是现在市面上最先进的自主车辆也只是处于第三级别或更低级别的人工智能辅助控制状态。在这种情况下，虽然大多数时间内可以不用司机干预，但如果遇到不可预见的情况，比如突发交通事故或者天气变化，那么这些车辆依然需要人类介入以确保安全。

那么，要想让全面的、彻底的人工智能辅助功能成为现实，还有哪些关键因素需要解决？首先是数据收集与分析问题。要训练一个足够聪明的人工智能模型，它必须处理大量高质量数据。这意味着每个角度，每种路况，都需要被捕捉并用于训练模型，以便它能够应对各种可能出现的情况。不过，这一过程极其耗费资源，而且涉及隐私保护问题，因为所需的大量数据通常包含个人信息。

其次，是法律法规方面的问题。在当前很多国家和地区，对于完全自主运行而言还缺乏明确适用的法律框架。如果发生事故，该如何追责？该如何保证公众信任？这些都是未来的难题，而解决这些问题也是政府、企业和消费者的共同责任。

此外，不可忽视的是社会心理层面的接受程度。即使技术成熟，也不能忽略广大民众对于采用这种革命性新科技产品的心理抵触。人们可能会担心自己是否能信任这款软件；或者担心这个系统是否安全；甚至还有可能担心失业——如果所有任务都由机器完成，那么人类角色将会消失吗？

最后，在实际应用中，还存在硬件成本的一个巨大障碍。不仅仅是研发成本，还有制造商生产出来后卖给消费者这样的销售成本。在经济效益和投入产出的关系上，无论是一个小型家庭还是一个整体社区，都很难承受如此昂贵设备的购买费用，以及维护它们所必需的一系列配件及服务费用。

综上所述，将完全自主运行模式付诸实践仍面临诸多挑战，从数据收集与分析到法律法规建设，再到社会心理接受度以及硬件成本等多个层面均值得深思。这项工作绝非轻易就能完成，但正因为这样，它才具有前所未有的创新潜力。而当我们终于迎来那个美好的日子，那时候，我们或许会惊讶地发现，那是一场改变世界历史的大变革。而今天，就让我们继续期待那一天吧！