江波龙近日抛出业绩预告，披露2026年上半年度归母净利润预估在92亿至110亿元区间，相较于去年同期出现622倍至744倍的惊人增长。7月6日当日，该公司股价开盘劲升超过13%，市场估值由此攀升至2961亿元。

资本市场用资金表达明确态度的背后，暗藏整个汽车芯片领域正在遭遇的根本性变化。一方面，存储芯片价格出现断崖式飙升，汽车制造商的盈利空间受到严重挤压；另一方面，汽车品牌纷纷投身智驾芯片自主研发，意图将产业主导权牢牢掌握在自己手上。

当芯片从传统的"隐形部件"转变为"核心竞争力"，中国汽车产业如何在承受压力中谋求突围之道？中国汽车芯片产业创新战略联盟理事长董扬在《汽车观察》杂志专访中坦言："动力电池今日之境，正是芯片明日之像。"他进一步阐释，动力电池市场从汽车制造商自主探索到专业供应商主导格局的演进历程，芯片行业或许也将遵循类似路径。

行业统计显示，2026年3月至6月期间，国内车规级存储芯片整体价格上涨达到180%，其中高端DDR5类型芯片现货价格涨幅逾300%。本轮价格上涨的根源，源于供需双方出现严重失衡。受AI算力需求井喷影响，三星、SK海力士等头部厂商纷纷将先进制程产能转向HBM高带宽内存领域，导致车规级存储芯片产能被大幅压缩，市场出现严重缺货现象。

这种供需矛盾形成的成本压力，正在沿着产业链快速传递。仅DRAM（俗称内存）和NAND Flash（俗称闪存）两种芯片，2026年第一季度就让每辆新能源车附加7000至10000元成本。若计入其他车规级芯片涨价的因素，许多新能源车型的整体制造成本同比增加超过1万元。瑞银研报指出，存储芯片涨价已成为2026年汽车行业最大成本压力来源，其影响力甚至超过电池原材料价格波动。

成本大幅提升之下，国内超过十家新能源汽车制造商相继调整售价或收紧优惠政策。但提价措施未能有效缓解利润下滑态势。中汽协数据显示，2026年上半年，国内汽车总销量（含商用车）达到992.1万辆，同比降幅达21.1%；同期整车制造环节平均利润率降至1.5%，创下近十年新低。销量与利润双双走低，反映出汽车行业正面临市场需求疲软和成本居高不下的双重压力。

面对当前困境，董扬作出理性分析："单凭汽车行业自身力量，很难改变存储芯片涨价的市场状况。车载芯片在全球芯片整体市场的使用规模，与通用消费电子芯片存在数量级的巨大差距，全球芯片市场供需格局主要由通用芯片需求主导，汽车行业体量无法扭转定价趋势。"

基于这一客观认知，董扬认为，汽车制造商主动推进存储芯片自主研发及适配算法，不失为破解困局的可行路径。通过针对性优化整车方案，企业可以减少对通用存储芯片的依赖。"汽车制造商可以自主补齐、强化这部分软硬件自研适配能力，以此抵消存储芯片涨价带来的成本压力。"在外部供应不可控、内部成本承压的背景下，汽车制造商对存储芯片自主研发能力的构建，正从长期战略转变为短期迫切的现实需求。

至于自研智驾芯片，虽非行业"必经之路"，却代表汽车智能化发展的重要方向。如果说存储芯片决定车辆"记忆"的效率与成本，那么自研智驾芯片则关乎车辆"思维"的智能化水平。存储芯片涨价迫使车企在"采购端"被动应对，而计算芯片则让车企在"定义端"实现主动掌控。

2026年堪称中国车企自研智驾芯片的突破性年份。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实现量产，从蔚来神玑产品交付量突破25万颗，到小鹏图灵芯片获得大众定点合作，中国汽车制造商掀起自研芯片新浪潮。

董扬认为车企热衷自研智驾芯片，主要出于多重现实考量："海外高端通用芯片的装车适配体验欠佳，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等问题，这些因素共同促使车企启动芯片自研布局。"

目前，车规级芯片开发依然保持车企自研与外采两种基本模式。董扬特别强调，车企自研的智驾芯片专为车载场景定制开发，在硬件资源利用率和运行效率上显著优于通用型芯片："这一点从马斯克与黄仁勋的公开表态就能得到印证。马斯克指出英伟达通用芯片搭载在特斯拉车辆上整体运行效率欠佳；黄仁勋也确认特斯拉自研芯片适配其专属车载场景的综合表现更优。"董扬认为，车载专用定制芯片在产业层面具备明显优势："体积更小、成本更低、效率更高，完全符合行业发展趋势。"

但他同时指出，将车企自研智驾芯片描述为"行业大势"或"产业发展必经之路"，均显简单化判断。"车企自研智驾芯片，只是当前智能汽车创新浪潮中的可选发展路线之一，既不能断言这条路线绝对正确，也不能直接否定其价值。"

在董扬看来，车企自研智驾芯片可以分为两条路径：第一条，不独立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。相较而言，董扬更倾向后者，主张让"专注车载赛道的专业芯片厂商"负责车规级芯片研发："第一，车企本身缺乏芯片行业的长期技术积累，自主研发难以达到行业顶尖水平；第二，车企全流程自研芯片的投入产出比存在不确定性；第三，整车场景存在大量专属定制化芯片需求。"他分析，专注车载赛道的专业芯片厂商能够为车企开发适配合规场景、高性价比、性能可靠的车规芯片产品，是更优解决方案。

至于芯片"卡脖子"隐患，董扬直言不讳："芯片设计环节基本不存在被外部制约的风险，真正存在约束的是后端制造代工环节。"他强调："不论车企选择自研芯片路线，还是直接采购成熟芯片，绝大多数情况都需要委托台积电完成流片代工。"以大算力芯片研发为例，董扬直指核心瓶颈："现在大家都设计大芯片，设计完成后，如果外部先进制程企业拒绝提供流片服务，我们该怎么做？"

董扬认为，流片代工存在多重不确定风险——美方是否会出台出口管制禁令、中国台湾地区相关部门是否会实施代工限制政策，这些外部变量难以预测。

为破解这一难题，产业界需要协同发力。董扬提出三个主要方向：首先，攻克芯片生产中的核心设备，全面提升国内自主芯片制造产能和工艺水平。他举例说明："五年前行业普遍认为国内自主产线最高能稳定量产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仍需提升。"其次，优化芯片算法模型部署方案，提升现有芯片硬件算力利用效率。"即使硬件芯片本身的算力参数未达行业顶尖水平，通过算法优化和模型轻量化适配，也能实现完整大模型运行。"第三，推动全产业链协同发展。近期董扬进一步强调，中国汽车芯片的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并不落后，不说第一，至少能排进前五"。他明确呼吁行业避免盲目追求全栈自研，主张上下游企业开展深度合作："如果头部企业能够加强协同，国内车规芯片产业整体发展速度必将大幅加快。"