近期，江波龙科技有限公司披露了2026年上半年的业绩预告。公司预计，该时期内归属于母公司的净利润将在92亿至110亿元的区间内，相较于去年同期实现622倍至744倍的爆炸式增长。消息发布后，7月6日该公司股价大幅高开，涨幅超过13%，市值随之攀升至2961亿元。
资本市场用足额资金表达的青睐，正映衬着整个汽车芯片行业面临的深刻转型。一方面，存储芯片价格的飞涨正蚕食着汽车制造商的利润空间；另一方面，汽车企业则纷纷投入研发，力图自主研发智能驾驶芯片，以重新掌控行业定义权。
当芯片从汽车的“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《汽车观察》杂志专访时阐述道：“动力电池的当下，便是芯片的未来。”他进一步分析，动力电池行业经历了从汽车企业自行研发到专业供应商主导的转变，最终宁德时代、比亚迪弗迪电池等企业确立了市场主流地位。董扬推测，芯片行业或许也将沿着相似路径前进。
行业数据揭示，2026年3月至6月期间，国内车规级存储芯片的总价涨幅高达180%，而高端DDR5系列芯片的现货价格更是上涨了300%以上。此次价格飙升的根源，在于供需两侧的严重失衡。面对AI算力需求呈现的迅猛增长，三星、SK海力士等主要供应商将先进制程产能转向了高带宽内存（HBM），导致车规级存储芯片的产能遭受严重挤压，市场普遍面临缺货困境。
这种供需失衡引发的制造成本压力，正迅速沿着产业链链条传导。仅DRAM（通常称为内存）和NAND Flash（一般称为闪存）两种芯片，在2026年第一季度就让每辆新能源汽车的成本增加了7000至10000元。若将其他车规级芯片价格上涨考虑在内，众多新能源汽车车型的整车综合成本较去年已提升了上万元。瑞银证券的研究报告指出，存储芯片价格的上涨已成为2026年汽车行业最大的成本压力，其影响程度甚至超过了电池原材料价格的上调。
成本大幅增加之下，十余家中国新能源车企陆续调整了产品价格或减少了优惠力度。然而，提价策略并未有效缓解利润的下滑。中国汽车工业协会的数据显示，2026年上半年，中国汽车总销量（含商用车）为992.1万辆，同比减少了21.1%；同期，整车制造环节的平均利润率降至1.5%，创下近十年新低。销量与利润的双降现象，凸显出整个行业正遭受市场需求疲软与成本居高不下双重压力的困扰。
面对这一局面，董扬给出了一个理性的评价：“仅凭汽车行业本身之力，很难扭转存储芯片价格上涨的市场态势。车载芯片在全球芯片市场的整体使用量，与通用消费电子芯片存在数量级的巨大差距。全球芯片市场的供需格局主要受通用芯片需求影响，汽车行业的规模不足以改变价格制定趋势。”
基于这一现实，董扬认为，汽车企业主动推进存储芯片的自研与自主适配算法，是一条可行的应对策略。通过针对整车方案进行优化调整，企业能够降低对通用存储芯片的依赖。“汽车企业可以自主补齐与强化软硬件自研适配能力，以此减轻存储芯片价格上涨带来的成本负担。”在外部供给难以掌控、内部成本持续承压的环境之下，汽车企业对于存储芯片自研能力的构建，已从一项长期战略转变为一项迫在眉睫的现实需求。
至于自研智能驾驶芯片，这并非一条唯一的路径。如果说存储芯片是汽车的“记忆体”，涉及数据存取的效率与成本；那么自研智能驾驶芯片则是汽车“大脑”，决定了整车智能化体验的上限。存储芯片价格的飙升使汽车企业在“采购端”被动承受压力，而计算芯片则是汽车企业在“定义端”主动展开的攻势。
2026年，被视作中国汽车企业自研智能驾驶芯片的关键年份。从比亚迪推出的4纳米车规级智驾芯片璇玑A3，到理想搭载的5纳米芯片马赫M100，再到蔚来神玑芯片的累计交付量突破25万颗，以及小鹏图灵芯片获得大众的定点合作，中国汽车企业掀起了一场自研芯片的热潮。
董扬认为，汽车企业热衷于自研智驾芯片，主要源于“海外高端通用芯片的适配体验欠佳，汽车企业在同时面对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等多重挑战时，只能选择启动芯片自研布局。”
目前在车规级芯片的开发中，依然存在车企自研与外部采购两种模式。董扬特别强调，车企自研的智驾芯片专为车载场景设计开发，在硬件资源的利用率和运行效率上，均优于通用型芯片：“这一点从马斯克与黄仁勋双方的公开言论中可见一斑。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；黄仁勋也同步承认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备明显的优势：“芯片面积更小、成本更低、效率更高，这是车载定制芯片符合行业发展的客观规律。”
然而，董扬同时提醒，将车企自研智驾芯片描述为“行业大势”或“产业必由之路”，都显得过于绝对。“车企自研智驾芯片，仅是当下智能汽车创新浪潮中的多种可能发展路径之一，既不能断言这条路线绝对正确，也不能完全否定这条路线。”
在董扬看来，车企自研智驾芯片存在两条发展路径：首先，不自主完成芯片的全流程制造，但自主深入算法研发、芯片上车适配应用，同时自主部署各类芯片知识产权的研发，“这是所有车企都必须完成的基础工作”；其次，加大研发投入，自主完成芯片的全流程设计开发，“这条路线同样具有可行性”。
相比于车企自研与外部采购两种模式的竞逐，董扬更倾向于后者，让“专注车载领域的专业芯片厂商”承担研发车规级芯片的任务。他分析：“第一，汽车企业自身不具备芯片行业长期的技艺积累，自主研发芯片难以达到行业领先水平；第二，车企全流程自研芯片，整体投入产出比和成本效益存在不确定性；第三，整车场景中存在大量专属定制的芯片需求。”相较之下，专注于车载领域的专业芯片厂商可以为汽车企业开发适配整车场景、性价比高、性能优良的车规芯片产品，这是一个更佳的方案。
在芯片“卡脖子”的风险方面，董扬直言：“芯片设计环节基本不存在被外部限制的风险，真正存在约束风险的是后端制造代工环节。”
“无论车企选择自研芯片路线，还是直接对外采购现成的芯片，绝大多数都需要将流片代工任务交给台积电执行。”以大算力芯片的研发为例，董扬直接指出了核心问题：“当前，大家都在设计大芯片，设计出之后，如果外部先进制程企业拒绝提供流片服务，我们该如何应对？”
董扬认为，流片代工环节存在多重不确定的风险——美方是否会出台新的出口管制禁令、中国台湾地区相关主管部门是否会实施代工限制政策，这些外部因素都无法准确预测。
为克服这一挑战，国内产业端需要同步展开努力。董扬列出了三个关键方向：
第一，攻克芯片生产的核心设备，全面提升国内自主芯片制造产能和工艺水平。“五年前行业内普遍认为，国内自主产线最高只能稳定量产14纳米芯片。现阶段，国内已经具备7纳米芯片的量产能力，只是在生产良率和综合稳定性层面仍有提升空间”；
第二，改进芯片算法和模型部署方案，提升现有芯片硬件算力的使用效率。“即便硬件芯片本身的算力指标未达到行业顶尖水平，通过算法优化和模型轻量化适配，也能够确保大模型正常运行”；
第三，推动全产业链协同发展。在最近的公开演讲中，董扬进一步声明，中国汽车芯片最大的问题并非单项目标能力薄弱，真正的短板在于产业生态建设能力不足。“我国汽车芯片的单项能力在全球范围内并不逊色，不说顶尖，但进入前五名也应该没有问题”。他明确呼吁行业不要盲目追求全栈自研，而应推进上下游企业间的深度合作：“倘若这些头部企业能够展开深度协作，国内车规芯片产业的整体发展速度将大幅提高。”