從事件表面來看，問題源頭並非車輛本身的硬體或軟體故障，而是城市交通系統在失去電力後的失序狀態。多個主要路口號誌停擺，行人與車流進入高度非結構化的混亂模式，從社群平台流出的畫面顯示，Waymo 車輛啟動警示燈後靜止不動，顯然選擇以保守策略應對不確定環境。這種反應凸顯出現行自動駕駛系統在高度仰賴交通號誌與既定規則時，面對突發、非標準場景仍存在決策瓶頸。
實際乘客的經驗，進一步透露系統邏輯的限制。身為人工智慧工程師的乘客 Michele Riva 指出，車輛在交通相對單純的區域仍能正常行駛，即便路口已有行人穿越，但當車輛接近高密度、號誌完全失效的路口時，系統選擇直接停車，且未對乘客提供即時說明或預期處理方式。這顯示 Waymo 的決策模型在風險評估上，對於多重不確定因素同時出現的場景，仍採取極度保守、甚至近乎停擺的策略。
從營運層面來看，事件也暴露無人駕駛服務在大規模異常狀態下的客服與調度壓力。Michele Riva 嘗試聯繫客服，卻因等待時間過長而放棄，最終選擇自行下車步行返家，反映出當大量車輛同時陷入異常狀態時，後端支援系統尚未具備足夠的即時應對能力。隨後 Waymo 於週日暫停灣區至少七座城市的服務，更凸顯其在安全與營運風險之間，選擇全面降載以避免進一步事故。
值得注意的是，Waymo 官方強調正與市府單位密切協調，並希望盡快恢復服務，顯示自動駕駛已不再只是車廠或科技公司的技術問題，而是深度嵌入城市治理與公共基礎設施的系統工程。當電力、交通號誌與通訊任一環節失效時，自動駕駛服務的穩定性將直接受到牽連，這對未來城市在導入高比例無人駕駛車輛時，提出更高層級的系統韌性要求。
在產業競爭層面，特斯拉執行長 Elon Musk 隨即於社群平台表示，其機器人計程車服務並未受停電影響，雖然沒有提供技術細節，但此番言論無疑將焦點導向不同自動駕駛路線對於基礎設施依賴程度」上的差異。Waymo 以高度感知融合與嚴謹安全邏輯著稱，卻也因此在極端混亂場景中更容易選擇停擺；相對地，其他業者是否真能在相同情境下持續運行，仍有待實際案例與監管單位驗證。
整體而言，這起事件並非單純的營運事故，而是一堂關於自動駕駛「安全邊界」與「社會期待落差」的現場課。多數乘客如 Michele Riva 所言，能理解系統選擇寧可停下來也不冒險的安全邏輯，但同時也期待未來系統能在類似情境下提供更清楚的溝通、更彈性的處置方案。對整個汽車產業而言，這正是自動駕駛從技術驗證邁向大規模商用過程中，無可避免、也必須正面回應的關鍵課題。