汽车存储告急，如何破局？

自2025年下半年起，AI算力基建的狂飙点燃了存储市场的周期之火，涨价与缺货的“热潮”迅速蔓延。而在数据中心的聚光灯外，智能汽车作为另一大存储消耗极，正面临更严峻的“存粮危机”：一方面是智能座舱与智能辅助驾驶对人工智能上车的刚需激增；另一方面，车规芯片本就严苛的质量门槛，撞上了全球供应商向AI产能的全力倾斜，导致供应极度吃紧。

这种焦虑已在车企掌舵人中引发共振。雷军直言内存成本正按季度狂飙，单季涨幅高达50%，且间隔继续涨；李斌则感叹，面对AI中心与消费电子的资源争夺，车企“根本抢不过”。据理想汽车预警，2026年车规级存储的满足率或将跌破50%红线。

在 “一芯难求” 的行业现状下，供应链自主可控已成为车企的生命线。同样手握存储晶圆这一核心原料，不同存储企业之间的实力却拉开了明显差距：多数企业仅能提供满足基础车载需求的消费级存储，这类产品难以匹配汽车智能化的高阶要求，更会给汽车安全带来潜在威胁。而凭借长期技术积淀，深耕车规赛道七年的江波龙，在这一关键缺口上，正实现从 “幕后深耕” 到 “台前价值落地” 的厚积薄发。

汽车存储很难，但越来越重要

如果提到当下的智能汽车芯片，大家首先关心的是智驾芯片和座舱芯片。固然，作为智能汽车的主要载体，这两个芯片是决定智能汽车体验的重要因素。但事实上和很多应用中一样，存储芯片已经成为了智能汽车中越来越重要的角色。智能汽车对存储的需求，也早已从简单的“存首歌、装个地图”演变成了“轮子上的服务器”。

随着软件定义汽车（SDV）概念的普及，存储芯片（DRAM 和 NAND Flash）已成为决定整车智能化上限的关键硬件。具体而言，则主要由以下几点原因引爆：

首先，自动驾驶正在成为存储的消耗大户，因为车辆需要实时处理并存储来自摄像头、激光雷达（LiDAR）和雷达的海量原始数据；其次，来到座舱方面，现在的汽车座舱越来越像一部“超大号智能手机”，甚至更复杂。大模型端侧部署以及多屏联动与影音娱乐也正在对存储提出更多的需求；第三，智能汽车并非孤岛，它与路云端的实时通信也离不开存储支持。

盖世汽车在一篇报告中指出，从用量来看，中高配智能汽车的车规级DRAM搭载量通常为4–16颗，NAND Flash为2–6颗，具体数量随智驾等级、座舱芯片平台不同浮动。从成本价值来看，单车存储芯片成本已从早期智能车型的40–90美元，上行至当前主流中高配车型的90–220美元，搭载城市NOA、端侧大模型的高阶智能车型，单车存储成本可突破500美元。

Yole Group于2025年8月在FMS发布报告中也表示，在2024年到2030年年间，应用于汽车的NAND和DRAM的年复合增长率将高达21%，是所列产品中速度最快的。现在，随着AI加快对存储产能的争夺，叠加产品涨价带来的影响，存储带给汽车的问题越来越严峻。

根据全球投资银行巴克莱银行在此前发布的一份汽车行业分析报告显示，主要用于汽车存储的DDR4 DRAM价格在1月份同比飙升了1845%。巴克莱银行进一步预测，假设今年出现最糟糕的短缺情况，高端电动汽车的DRAM芯片成本可能会进一步飙升500%；来到另一种存储芯片NAND上，情况也不遑多让。在不断升级的座舱、自动驾驶和OTA等应用推动下，智能汽车对NAND的需求也快速增长。

这种情况下，如何获得可靠的存储供给，就成为了车厂工作的重点。

然而，不同于消费级存储，由于车规级存储需要满足 AEC-Q100 等一系列硬性指标，这就难倒了很多临时起意切入这条赛道的厂商。于是，如文章开头所说，深耕车规存储领域七年的江波龙，以多年打磨的硬核实力，为行业提供了稳定支撑。

从1.0到2.0时代，夯实车规存储基础

据公开资料介绍，江波龙是一家聚焦于半导体存储应用产品的全链条能力建设，形成芯片设计（包括主控芯片及Flash闪存芯片）及固件算法开发、封装测试等核心能力。公司主营业务在存储器基础上，已拓展至主控芯片设计、存储芯片设计等集成电路设计领域，实现了更全面的市场布局和更深度的产业链协同，为服务消费电子、数据中心、工业、通信、汽车、安防、监控等行业应用市场和消费者等市场提供了嵌入式存储、固态硬盘、移动存储和内存条四大产品线。

具体到汽车方面，作为国内较早切入车规级存储领域的企业，江波龙早在2020年就率先推出符合AEC-Q100可靠性验证标准的车规级eMMC产品。在后续的发展中，江波龙与20余家主机厂、50余家Tier 1汽车客户建立深度合作，顺利通过20余家主芯片平台的兼容性测试，市场认可度高，合作粘性强。

迄今为止，公司也已构建全系列车规级存储产品矩阵，可全面适配智能座舱域、自动驾驶域等不同场景，满足中高配智能汽车、高阶智驾车型的存储需求。

这个阶段的布局，也和江波龙1.0时代其他存储产品一样：产品先行，筑牢技术与市场基础。

然而，和很多其他应用一样，车规存储始终未能跳出行业的“双重枷锁”：标准化带来的同质化泥潭，以及晶圆供应波动悬下的“缺芯”利剑。尤其在汽车产业高度内卷、AI热潮抢夺产能的今天，能否破局供应与服务的双重难题，已成为车企下半场博弈的关键。这对存储供应商而言，既是严峻考验，亦是重塑格局的契机。

据了解，江波龙通过近年在TCM（技术合约制造）—供需协同和PTM（产品技术制造）—服务协同层面的持续深耕与体系化布局，已形成独有的差异化能力。这两大模式也是江波龙2.0时代的核心发力点，两者协同实现了“稳定供应+价值服务”双重保障。

其中，TCM商业模式的核心价值在于高效拉通存储晶圆原厂与核心客户（重点是汽车主机厂与Tier1）的供需关系，打破产业链信息壁垒与衔接瓶颈。基于确定性供需合约，江波龙依托全栈Foundry能力整合芯片设计、固件及封测制造环节，实现一站式交付。在提升产业链效率的同时，为车企稳定供应，并助力原厂精准匹配需求、优化产能利用率。

PTM商业模式的关键则在于通过自主掌握主控芯片设计（如自研eMMC主控WM6000、UFS 4.1主控WM7400）、固件算法、Flash闪存介质研究、DRAM介质研究、封测制造（经过IATF 16949车规质量认证的自有封测基地元成苏州）等核心环节，灵活适配车企个性化需求，避免供应链依赖。通过这种模式，江波龙能为客户提供定制化技术适配、固件开发、封测制造服务，缩短产品交付周期，降低车企采购与适配成本，同时保障产品质量。

在TCM和PCM双模式的支持下，江波龙打造了一站式协同服务，缩短了车企供应链周期，降低采购与适配成本，同时提升供应稳定性，缓解“缺芯”带来的排产交付压力，联动晶圆厂、车企、Tier 1客户形成协同合力，凸显江波龙在产业链中的协同枢纽价值。

也正是在这些内外兼修的支持下，江波龙车规存储，蓄势待发。

紧贴需求，抢进智能汽车赛道

从公开资料我们得知，针对核心车载场景，江波龙依托双模式提供安全可靠的定制化协同解决方案，如在产品中增加紧急断电保护、动态监测、故障自愈、减少写入放大等固件优化措施，精准贴合车企实际需求。

具体而言，在车载DVR应用中，产品通过自研固件定制，减少写入放大系数，延长产品寿命，同时具备断电保护功能，确保多路实时视频文件的高效写入与关键数据的紧急锁定；在T-BOX应用中，依托动态监控与故障自愈机制，实现存储单元全生命周期的高效运行，全方位筑牢车载存储安全防线。

来到自研芯片方面，公司的 WM6000 主控已经集成到车规级 eMMC 产品中。UFS 系列更是实现 4.1/3.1/2.2/2.1 全协议覆盖，未来车规级 UFS 产品也将逐步导入WM7000系列自研主控，持续强化核心技术壁垒。

此外，在车规存储产品的生产制造上，江波龙依托旗下元成苏州封测制造基地，实现封装、测试环节的自主可控。据悉，该基地已经获得 IATF16949 汽车行业质量体系认证，以高标准制造体系、自动化生产流程，确保车规产品的安全与稳定，为高端车规存储产品的量产落地筑牢制造根基。

综上所述，深耕车规赛道多年的江波龙，已构建起从底层技术到商业模式的全栈储备。面对端侧AI驱动下的高阶智能汽车需求，江波龙不仅拥有应对‘缺芯’周期的韧性，更具备定义未来智能存储新标准的底气。

随着城市NOA（导航辅助驾驶）和端侧大模型的加速上车，智能汽车正从“轮子上的服务器”进化为“移动的AI算力节点”。这种进化深刻改变了汽车对存储的定义：存储不再仅仅是冷冰冰的数据容器，而是成为了端侧AI算力释放的“动力源”。

端侧AI的兴起要求存储芯片具备极高的带宽和数据处理效率，以支撑海量传感器数据的实时推理。江波龙在3.0时代的战略核心，正是利用其自研主控与固件算法，提升存储与AI芯片的算力适配性，从而缓解“越智能化，存储成本越高、供应越紧张”的行业困局。

在这一阶段，江波龙将TCM/PTM的协同逻辑从单纯的“供需”与“服务”延伸至“生态协同”。通过联动晶圆原厂、汽车主机厂与AI芯片厂商，江波龙致力于构建一个“AI+存储”的深层生态，确保在高端产能向数据中心倾斜的背景下，智能汽车依然拥有稳定且高性能的“数字基底”。

如果说TCM与PTM模式是江波龙在2.0时代应对“存储缺芯”结构性约束的利刃，那么深度布局端侧AI则是其开启3.0时代、锁定未来十年胜局的关键筹码。通过这种从产品供给到协同服务，再到AI生态布局的升级，江波龙正以先行者的姿态，在智能汽车存储这一核心赛道上实现长期的价值锚定。

（本文封面由AI生成）

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