证券代码：300223 证券简称：北京君正 公告编号：2026-010
北京君正集成电路股份有限公司
2025 年年度报告摘要
一、重要提示
本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到证监会指
定媒体仔细阅读年度报告全文。
所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。
信永中和会计师事务所（特殊普通合伙）对本年度公司财务报告的审计意见为：标准的无保留意见。
非标准审计意见提示
□适用 不适用
公司上市时未盈利且目前未实现盈利
□适用 不适用
董事会审议的报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
适用 □不适用
公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以 482,540,723 股为基数，向全体股东每 10 股派发现金红利 1.50 元
（含税），送红股 0 股（含税），以资本公积金向全体股东每 10 股转增 0 股。
董事会决议通过的本报告期优先股利润分配预案
□适用 不适用
二、公司基本情况
1、公司简介
股票简称 北京君正 股票代码 300223
股票上市交易所 深圳证券交易所
联系人和联系方式 董事会秘书 证券事务代表
姓名 张敏 白洁
北京市海淀区西北旺东路 北京市海淀区西北旺东路
办公地址 10 号院东区 14 号楼一层 10 号院东区 14 号楼一层
A101-A113 A101-A113
传真 010-56345001 010-56345001
电话 010-56345005 010-56345005
电子信箱 investors@ingenic.com investors@ingenic.com
2、报告期主要业务或产品简介
（1）报告期内细分行业整体发展情况、行业政策发展变化情况及对公司未来生产经营的影响
报告期内，人工智能技术持续快速发展，生成式人工智能相关技术和应用不断深化，多模态处理能力不断增强，训
练与推理效率发展迅速，应用场景不断拓展；与此对应，国内外高性能算力芯片研发持续取得进展，新一代算力芯片在
算力性能、能效比及系统集成能力等方面不断提升，为 AI 模型的训练和推理提供了更加有力的支撑；存储则从“数据仓库” 升级为 “算力协处理器”，为“端、边、云”协同发展提供保障。AI 技术的快速发展和应用普及使得云端大模
型训练与推理需求激增，由于 AI 服务器对存储容量和带宽的需求远超普通服务器，AI 基础设施建设需求爆发性增长，
面向云端的 AI 存储产品 HBM 产能急剧趋紧，三星、美光、海力士等存储大厂纷纷将更多产能转向 HBM 产品，带来了存储
器领域 DRAM 产品产能分布的重构，传统 DRAM 产品产能受到大幅挤压，尤其 DDR4、LPDDR4 产品产能严重不足，从而引发
了 DRAM 芯片产品的缺货和涨价潮，存储行业迎来“超级周期”，DRAM 芯片普遍面临价格持续上涨、产能急剧趋紧的情
形，供求差距不断扩大。
同时，基础 AI 通用大模型的开源化及相关工具生态的不断完善进一步降低了 AI 技术应用门槛，持续促进着 AI 生态
的发展，AI 的应用模式从“云端训练/推理+端侧执行”的模式，逐渐向“云端训练/批量推理+边侧中算力推理+终端轻
推理”模式演进，推动了对边侧、端侧算力的需求增长。在 AI 技术持续发展的推动下，集成电路产业迎来了新的应用市场机遇，高性能计算、数据中心、AI PC、AI 手机、智能汽车等下游应用需求持续增长，成为集成电路产业增长的核心
引擎。
综合上述影响因素，报告期内全球集成电路产业整体延续增长趋势，根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）及美国
半导体行业协会（SIA）发布的 2025 年行业数据，2025 年全球半导体市场规模继续保持增长态势，数据中心及高性能计算相关应用成为行业增长的重要驱动力之一，2025 年全球半导体市场销售额为 7917 亿美元，同比增长 25.6%，创历史新高；中国市场销售额首次突破 2100 亿美元，同比增长超 15%，占全球比重保持在三成左右。
从行业政策方面，在技术革命与地缘格局双重推动下，集成电路产业越来越成为信息产业发展的关键性、基础性产
业，其战略地位进一步凸显，全球产业政策支持力度持续加码，全球主要国家和地区纷纷出台相关产业政策，从产业投
入、政府补贴、人才培养、税收减免等多个层面支持本国集成电路产业的发展，强化本土产业链竞争力，集成电路领域
的技术创新与自主可控成为各国产业战略的核心诉求。我国对集成电路产业一直高度重视，《关于支持集成电路产业和
软件产业发展进口税收政策》延续实施至 2030 年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年
远景目标纲要》等国家战略规划中持续强调推动集成电路等关键核心技术领域的发展，多地地方政府亦陆续出台相关政
策支持本地集成电路产业的发展。
公司主要产品线为存储芯片、计算芯片和模拟与互联芯片，其中存储芯片主要面向汽车、工业等领域，随着 2025 年汽车、工业等行业市场逐渐复苏，销售收入同比实现了增长，其中在存储大周期的推动下，公司 2025 年第四季度存储芯片开始呈现出更强的需求趋势。计算芯片主要面向智能安防、二维码设备、生物识别、智能门锁、打印机、智能家居家
电等端侧消费类产品市场，随着市场需求的增长以及公司芯片产品进入更多应用领域，报告期内销售收入同比有所增长。公司模拟与互联芯片受益于汽车等市场的恢复及新产品的不断推出，报告期内实现了一定的同比增长。随着高性能计算、大数据存储、汽车电子等新兴应用端需求的持续发展，以及 AI 技术的应用在各领域的加速普及和纵深发展，全球集成电路行业长期来看将持续保持良好的发展趋势，公司将不断进行新产品的开发、升级和市场的推广工作，及时抓住 AI 驱动下的行业机会，推动公司经营业绩的不断成长。
（2）主流技术水平情况、市场需求变化情况及对公司的影响
公司的芯片产品根据功能和应用领域主要分为存储芯片、计算芯片、模拟与互联芯片。近几年来，公司主要芯片产品普遍面临更高性能、更高集成度和更低功耗等市场需求变化。为应对这一市场需求，公司不断加强技术研发，持续优化相关技术，不断提高新产品的技术水平。
公司存储芯片和模拟与互联芯片主要面向汽车电子、工业制造、医疗设备、通信设备等行业市场，从技术和产品性能的要求上，车规级和工业级芯片对产品的可靠性、一致性、外部环境兼容性等方面的要求均比消费级芯片更为严格。在温度适应能力方面，消费级一般为 0~70 摄氏度、工业级一般为-40~85 摄氏度、车规级一般为-40~125 摄氏度；使用寿
命方面，消费级一般为 1-3 年，车规级及工业级则可能达到 7-15 年或以上；车规级及工业级芯片对振动、冲击、EMC 电
磁兼容性能等也有着更高要求。公司多年来专注于工业和汽车等高可靠性领域的应用，在易失性存储领域和非易失性存储领域均有多年丰富的行业经验。在照明驱动和车载互联等技术方面，也拥有丰富的技术积累。公司在产品温度适应性、品质控制等方面形成了一套严格的研发和测试流程，能够充分满足上述市场的要求。随着汽车智能化的发展，汽车对存储芯片的需求越来越多，对 LED 驱动芯片的需求种类也在不断丰富，同时，车规互联芯片的需求也在不断增加，公司在存储芯片和模拟、互联芯片领域持续进行产品研发，不断推出新的产品型号，满足市场对相关产品不断发展的需求。
在算力芯片性能不断提升，大语言模型的参数规模迅速增长的情况下，AI 技术在智能手机、PC、服务器、汽车等各
个领域的应用不断拓展，当前 AI 模型和高性能计算对 DRAM 的带宽需求正以每年倍数级的速度增长，3D DRAM 等新型存
储芯片可有效满足 AI 芯片与高性能计算芯片对 DRAM 高带宽、大容量的需求，市场对包括 3D DRAM 在内的 AI 存储芯片的
需求呈现出快速增长态势。公司拥有深厚的 DRAM 设计经验和丰富的产业资源，具有发展 3D DRAM 产品的基础。报告期内，
公司继续推进 3D DRAM 的研发，公司将面向 AI 存储领域持续进行技术投入，积极跟进 AI 存储市场的需求，努力抓住新
兴市场机会。
公司计算芯片主要面向智能安防、泛视觉和智能物联网等市场，在这些市场中，AI 已得到越来越多的普及，从应用上，云端的部分算法和应用逐渐向端侧迁移，终端产品算力需求不断提高；同时，信息处理需求的增加也要求芯片运算能力不断提高。公司在计算技术方面拥有较强的技术能力，掌握了多项自主创新的关键性核心技术，能够根据市场需求
变化持续推出新的芯片产品。近几年来公司在 AI 技术领域持续投入，公司自研的 AI 算力引擎处理能力不断增强，AI 算
法技术不断丰富，公司根据市场需求推出具有不同 AI 性能的芯片产品，很好地满足了市场对 SoC 芯片在 AI 性能方面不
同层级的需求。针对目前不同应用领域对芯片算力需求不断加大的情形，公司持续加强算力技术的研发，规划了面向端
侧更高算力性能的计算芯片产品，以寻求更多的市场发展机会；同时，针对 AI 技术持续渗透下部分消费电子产品、白色
家电、工业控制等设备对 MCU 芯片性能升级的需求，公司启动了 AI MCU 产品的研发，报告期内，公司 AI MCU 产品于
四季度样品回片，目前正处于测试验证阶段。
（3）核心技术以及成本控制等因素的竞争情况和公司综合优劣势
公司产品主要面向两大类市场。第一类是智能硬件、智能安防、泛视觉等消费类市场，这个市场因空间广阔、发展迅速而获得了手机芯片厂商、无线芯片厂商、多媒体芯片厂商、MCU 等众多厂商的参与，竞争非常激烈；第二类是汽车电子、工业制造、医疗设备、通讯设备等行业市场，这个市场面临美光、三星、海力士、英飞凌、华邦等国际半导体企业的竞争，竞争也比较激烈。在激烈的市场竞争中，自主可控的核心技术和产品的成本控制一直是公司重要的竞争优势之一。
公司通过多年的研发投入，在嵌入式 CPU 技术、视频编解码技术、影像信号处理技术、神经网络处理器技术、AI 算
法技术、高性能存储器技术、模拟技术、互联技术、车规级芯片设计技术等领域形成了多
