江波龙近期披露的业绩预告，预示着2026年上半年其归母净利润将在92亿到110亿元之间，与去年同期相比，实现了惊人的622倍至744倍增长。消息传出当天，即7月6日，公司股价应声上涨逾13%，市值随之攀升为2961亿元。
资本市场用真金白银表达看好，其背后折射出汽车芯片产业正在进行的深刻转型。一方面是存储芯片价格飞涨，不断挤压车企的利润空间；另一方面，车企则掀起自研智驾芯片的热潮，试图夺回定义权。
当芯片从“幕后零件”转变为“核心主权”，中国汽车产业如何在压力之下寻找突破之道？中国汽车芯片产业创新战略联盟理事长董扬在接受了《汽车观察》的专访中谈到：“动力电池的今天就是芯片的明天。”他认为，动力电池行业从车企自研到专业厂商主导的演变，最终确立了宁德时代、比亚迪弗迪电池等行业供应商的主导地位——芯片行业或许也将遵循相似的发展轨迹。
根据行业数据，2026年3月至6月期间，国内车规级存储芯片的整体价格上涨了180%，其中高端DDR5细分型号的现货价格涨幅更是超过了300%。这轮涨价的根本原因在于供需两侧出现了严重失衡，AI算力需求的爆发式增长迫使三星、SK海力士等主要供应商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占，市场出现严重缺货现象。
供需失衡带来的成本压力正沿着产业链快速传递。仅以DRAM（俗称内存）和NAND Flash（俗称闪存）两种芯片为例，2026年第一季度就使得每辆新能源车的成本增加了7000至10000元。若再加上车规级芯片中的其他涨价因素，许多新能源车型的单车综合成本同比已经提高了1万元以上。瑞银研报指出，存储芯片涨价已经成为2026年汽车行业最大的成本压力来源，其影响力甚至超过了电池原材料的价格波动。
成本大幅上升之下，国内十余家新能源车企相继调整了价格策略，或是收紧了促销力度。然而，涨价策略并未有效缓解利润下滑的态势。中汽协数据显示，2026年上半年，国内汽车总销量（含商用车）为992.1万辆，同比下降21.1%；而同期整车制造环节的平均利润率则降至1.5%，为近十年来的最低点。销量与利润双双下跌，反映出整个行业正遭遇着需求不足与成本高企的双重挤压。
面对这一困境，董扬给出了冷静的分析：“单靠汽车行业自身力量，很难扭转存储芯片涨价的局面。车载芯片在整个芯片市场的占比，与通用消费电子芯片相比存在数量级的差距，全球芯片市场的供需格局主要由通用芯片的需求所主导，汽车行业的力量不足以改变价格趋势。”
基于这一现实，董扬认为，车企主动推进存储芯片自研以及自主适配算法，是一种可行的破局方式。通过针对性地优化整车方案，企业能够减少对外采购通用存储芯片的依赖程度。“车企可以着力补齐、强化这部分软硬件自研适配能力，以此抵消存储芯片涨价所带来的成本压力。”在外部供给难以掌控、内部成本持续承压的背景下，车企构建存储芯片自研能力正从一项长期战略转变为当务之急。
自研智驾芯片，则关乎整车智能化体验的上限。如果说存储芯片是车的记忆，关乎数据存取的效率与成本，那么自研智驾芯片就是车的大脑，决定了整车智能化体验的最终高度。存储芯片涨价让车企在“采购端”被动承受压力，而计算芯片则给了车企在“定义端”主动出击的机会。
2026年堪称中国车企自研智驾芯片的关键一年。从比亚迪发布4nm车规级智驾芯片璇玑A3，到理想推出5nm芯片马赫M100，从蔚来神玑的交付量突破25万颗，到小鹏图灵获得大众的定点，中国车企掀起了一股自研芯片的热潮。
董扬认为，车企之所以热衷于自研智驾芯片，主要是因为“海外高端通用芯片在装车后的适配体验并不理想，车企同时面临整车配套软件的适配难题、通用芯片与自身硬件的匹配度不足，再加上自动驾驶对高算力芯片存在刚性需求等多重因素的叠加，迫使车企不得不启动芯片自研的布局。”
目前，车规级芯片的开发主要有车企自研与外采两种模式。董扬特别强调，车企自研智驾芯片是专为车载场景量身定制的，在硬件资源利用率和运行效率上都要优于通用型芯片：“这一点从马斯克与黄仁勋双方的公开表态中就能得到印证。马斯克指出英伟达通用芯片在特斯拉车辆上的运行效率未达到最佳状态；黄仁勋也认同特斯拉自研芯片在适配其专属车载场景的综合表现更佳。”董扬认为，车载专用定制芯片在产业层面具有明显的优势：“面积更小、成本更低、效率更高，这是符合行业发展的客观规律。”
但他同时指出，将车企自研智驾芯片称为“行业大势”或是“产业必由之路”，都显得有些片面。“车企自研智驾芯片，仅是当下智能汽车创新浪潮中众多可选发展路线中的一条，既不能简单判定这条路线绝对正确，也不能直接否定这条路线。”
在董扬看来，车企自研智驾芯片存在两条发展路径：第一条是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；“这是所有车企都必须完成的基础工作”；第二条是加大研发投入，自主完成芯片全流程设计开发；“这条路线同样具备可行性”。相对于车企自研与外采两种模式，董扬更偏向于后者，主张让“专注车载赛道的专业芯片厂商”来研发车规级芯片。他分析：“第一，车企本身缺乏芯片行业长期的技术积累，自主研发芯片很难达到行业顶尖水平；第二，车企全流程自研芯片，整体投入产出和性价比存在不确定性；第三，整车场景中存在大量专属定制化芯片需求。”相比之下，专注车载赛道的专业芯片厂商能够为车企开发出适配整车场景、性价比高、实用不贵的车规芯片产品，是一种更为理想的解决方案。
谈及芯片“卡脖子”风险，董扬直言：“芯片设计环节基本不存在被外部卡住的风险，真正存在约束风险的环节是后端制造代工。”他举例说明：“不管车企选择自研芯片路线，还是直接采购成熟芯片，绝大多数都需要交由台积电完成流片代工生产。”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，设计出来之后，如果外部先进制程企业不给你提供流片服务，我们该如何应对？”他认为，流片代工存在多重不确定风险——美方是否出台相关出口管制禁令、中国台湾地区相关主管部门是否出台代工限制政策，这些外部变量都难以预知。
为克服这一问题，国内产业需要同步发力。董扬提出了三个发展方向：
首先，攻克芯片生产的核心设备，全面提升国内自主芯片制造的产能和工艺水平。“五年前行业普遍认为国内自主产线最高仅能稳定量产14nm芯片，现阶段国内已经具备7nm芯片量产能力，只是在生产良率和综合稳定性层面还有待提升。”
其次，优化芯片算法和模型部署方案，提高现有芯片硬件的算力利用率。“即便硬件芯片本身的算力参数并非行业顶尖，通过算法优化和模型轻量化适配，同样能够完整运行大模型。”
第三，推动全产业链协同突破。在近期的一次公开演讲中，董扬进一步指出，中国汽车芯片最大的问题并非单项能力弱，真正短板在于产业生态能力不足。“我国汽车芯片的单项能力在全球范围内不遑多让，不说位居前五，但至少也排在前五”。他明确呼吁行业不要盲目追求全栈自研，而应该推动上下游企业开展深度协同合作：“如果这些头部企业能够展开深度协作，国内车规芯片产业整体发展速度将会大幅加快。”