近日，江波龙发布业绩预告，称2026年上半年归母净利润或达92亿至110亿元，较去年同期激增622倍至744倍。7月6日，公司股价随之上扬超过13%，市值攀升至2961亿元。
资本市场用真金白银表达信心的背后，汽车芯片产业正经历一场深刻变革。一面是存储芯片价格飙升，不断挤压车企利润空间；另一面则是车企积极自研智驾芯片，试图夺回产业定义权。
当芯片从"幕后零件"转变为"核心主权"，中国汽车产业如何在被动承压中寻找主动破局之路？中国汽车芯片产业创新战略联盟理事长董扬在《汽车观察》专访中坦言："动力电池的今天就是芯片的明天。"他进一步分析，动力电池行业从车企自研逐步过渡到专业厂商主导，最终宁德时代、比亚迪弗迪电池形成市场主导地位。芯片行业或许也将遵循相似路径发展。
存储芯片价格上涨，自研成为长远之计
行业数据显示，2026年3月至6月，国内车规级存储芯片整体价格上涨180%，高端DDR5细分型号现货价格涨幅更是超过300%。此次涨价的根本原因，在于供需两端出现严重失衡。受AI算力需求激增影响，三星、SK海力士等头部供应商纷纷将先进制程产能转向HBM高带宽内存，导致车规级存储芯片产能被大量挤压，市场出现严重缺货现象。
这种供需失衡造成的成本压力，正沿着产业链迅速传递。仅DRAM（内存）和NAND Flash（闪存）两种芯片，就让2026年第一季度每辆新能源车成本增加7000至10000元。若将其他车规级芯片涨价的成本考虑在内，许多新能源车型的单车综合成本较去年已高出超过1万元。瑞银研报指出，存储芯片涨价成为2026年汽车行业最大成本压力来源，其影响程度甚至超过电池原材料价格上涨。
成本大幅上升下，十余家国内新能源车企陆续调整定价策略或缩减优惠力度。然而，提价策略未能有效弥补利润下滑。中汽协数据显示，2026年上半年，国内汽车总销量（含商用车）降至992.1万辆，同比下降21.1%；同期整车制造环节平均利润率跌至1.5%，为近十年最低水平。销量与利润双双下滑，反映出整个行业正面临需求疲软与成本高企的双重压力。
面对这一困境，董扬给出冷静判断："单靠汽车行业自身力量，难以扭转存储芯片涨价的现状。车载芯片在全球芯片整体市场占比，与通用消费电子芯片存在数量级差距。全球芯片市场供需格局主要由通用芯片需求主导，汽车行业体量不足改变定价趋势。"
基于这一判断，董扬认为车企推进存储芯片自研与自主适配算法，是一条可行出路。通过针对性优化整车方案，企业可减少对外采购通用存储芯片的依赖。"车企应当自主补齐软硬件自研适配能力，以此缓解存储芯片涨价带来的成本压力。"在外部供给不可控、内部成本承压情况下，车企构建存储芯片自研能力，正从长期战略转变为短期现实需求。
自研智驾芯片，并非唯一道路
如果说存储芯片关乎车辆"记忆"，决定数据存取效率与成本；那么自研智驾芯片则决定车辆"大脑"，决定了整车智能化体验的上限。存储芯片涨价使车企在"采购端"被动承压，而计算芯片则是车企在"定义端"主动出击。
2026年堪称中国车企自研智驾芯片发展关键年。从比亚迪发布4nm车规级智驾芯片璇玑A3，到理想首款5nm芯片马赫M100首发，从蔚来神玑交付量突破25万颗，到小鹏图灵获得大众定点，中国车企掀起自研芯片热潮。
董扬认为车企热衷自研智驾芯片，主要有三方面原因："海外高端通用芯片装车适配体验欠佳，车企同时面临整车配套软件适配难题、通用芯片与自身硬件匹配度不足、自动驾驶对高算力芯片存在刚性需求，多重因素促使车企启动芯片自研布局。"
目前，车规级芯片开发仍分为车企自研与外采两种模式。董扬特别指出，车企自研智驾芯片专为车载场景设计，在硬件资源利用率和运行效率上优于通用型芯片。这点从马斯克与黄仁勋的公开表态就能得到印证。马斯克表示英伟达通用芯片在特斯拉车辆上运行效率未达最优；黄仁勋也确认特斯拉自研芯片适配专属车载场景综合表现更佳。董扬认为，车载专用定制芯片在产业层面具备客观优势：面积更小、成本更低、效率更高，符合行业发展规律。
但他强调，将车企自研智驾芯片称作"行业大势"或"产业必由之路"，都显得片面。"车企自研智驾芯片，只是智能汽车创新浪潮中众多可选路线之一，不能简单判定其绝对正确，也不能直接否定其价值。"
董扬认为，车企自研智驾芯片有两条路径：第一条，不自主完成芯片全流程制造，但自主深耕算法研发、芯片上车适配应用，同时自主布局各类芯片IP研发；第二条，加大研发投入，自主完成芯片全流程设计开发。从他倾向来看，后者更优——让"专注车载赛道的专业芯片厂商"研发车规级芯片。理由有三：第一，车企缺乏芯片行业长期技术积累；第二，车企全流程自研芯片存在投入产出不确定性；第三，整车场景存在大量专属定制化芯片需求。专注车载赛道的专业厂商可以为车企开发适配整车场景、性价比高、实用不贵车规芯片，更符合产业需求。
最大风险在制造环节，行业亟需"联合协作"
谈及芯片"卡脖子"风险，董扬直言："芯片设计环节基本不存在外部约束风险，真正存在约束的是后端制造代工环节。"
"无论车企选择自研芯片还是直接采购成熟芯片，多数需要委托台积电完成流片代工。"以大算力芯片研发为例，董扬直指核心问题："现在大家都在设计大芯片，设计完成后，如果外部先进制程企业不提供流片，我们该如何应对？"
流片代工存在多重不确定风险——美方是否出台出口管制禁令、中国台湾地区相关主管部门是否实施代工限制政策，这些外部变量都难以预测。
为破解这一难题，国内产业需要多方协同发力。董扬提出三个方向：
第一，攻克芯片生产核心设备，全面提升国内自主芯片制造产能和工艺水平。他举例说明，五年前业内普遍认为国内自主产线最高只能稳定量产14nm芯片，现阶段国内已具备7nm芯片量产能力，只是在生产良率和综合稳定性层面仍需提升；
第二，优化芯片算法和模型部署方案，提高现有芯片硬件算力利用率。即使硬件芯片算力参数非顶尖，通过算法优化和模型轻量化适配，也能完整运行大模型；
第三，全产业链协同突破。董扬近期公开表示，中国汽车芯片最大问题不在于单项能力弱，而在于产业生态能力不足。我国汽车芯片单项能力在全球不算差，不说第一，但排进前五没有问题。他明确呼吁行业不要盲目追求全栈自研，而应加强上下游协同："若头部企业能够深度合作，国内车规芯片产业整体发展速度会显著加快。"
