BMW、保時捷都看好的聲控技術,音訊開發新創DSP Concepts獲台杉4.35億領投
BMW、保時捷都看好的聲控技術,音訊開發新創DSP Concepts獲台杉4.35億領投
2020.02.29 | 物聯網

台杉投資旗下的物聯網基金於28日宣布,領投高階嵌入式數位音訊開發應用的DSP Concepts(美商迪思比股份有限公司)1,450萬美元(約新台幣4.35億元)的B輪募資。

而其他共同投資人只能用星光熠熠來形容,DSP Concepts也提到這是一份「令人難以置信的投資人名單」,其中涵蓋國際知名消費型電子產品、汽車、半導體等產業鏈,包含BMW i Ventures(A輪領投後續投B輪)、Porsche Digital、Sony Innovation Fund、聯發科創投以及ARM物聯網基金。在投資人的支持下,DSP Concepts有望加速於3C產品與車用市場上的發展,台杉投資也將藉由此次投資全力協助該公司在亞洲佈點開發。

DSP Concepts能受到這麼多大廠的青睞,最主要是因為聲控功能、語音助理被視為未來的趨勢 ,車載、消費性產品有望爆發更大型的聲控應用需求。但消費者在追求更精確、靈敏的語音控制系統同時,不同的產品開發設計者卻要面對愈趨繁複的音訊處理及語音環境應用需求,DSP Concepts便是專注在數位音訊開發應用的新創。

克服多音源、高噪音,「音訊演算法」成關鍵

當聲控介面已經成為手機、智慧家電、智慧音箱、穿戴裝置、無線耳機到汽車電子的標準配備,面對的挑戰也越來越多。

其中聲音的識別是第一道關卡,畢竟要先分得出哪一個才是使用者的聲音,才有後續的應答。然而,消費者在使用聲音下達指令的同時,可能身處在各式吵雜的環境之中,不管是其他人或是動物的說話聲、音樂、廣播、環境或是大自然的噪音等等。

噪音、雜訊都會降低語音助理的靈敏度與辨識度,進而降低應用軟體的運算能力。當處在音訊有多處來源、遠場環境(譬如客廳、會議室)會更加明顯,因此具有強大的音訊演算功能將是「聲控未來」的產品領先關鍵。

為提高語音指令的靈敏度及凖確性,台杉投資此次領投的DSP Concepts,其產品之一就是音訊演算軟體TalkTo,針對多噪音的環境所設計的演算法,能夠抑制雜訊、取消迴聲等,運用高端的麥克風處理及機器學習技術,可在多音源、高噪音的環境下,達到大幅減噪並清楚傳達語音指令。

簡而言之,可以讓智慧產品在電視聲音、其他人聲、環境音的干擾下,仍可清楚地聽懂使用者所傳遞的指令,DSP Concepts的技術能減少現有產品所搭載的陣列麥克風數量,協助工程師節省系統設計成本。

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除了音訊演算法之外,DSP Concepts也有一站式的解決方案,應用的產品更是從GoPro到Tesla等知名廠商。
圖/ DSP Concepts

除了音訊處理相關演算法之外,DSP Concepts也推出適用於各項產品音訊運用的一站式處理系統方案,使用上如同拼樂高,透過簡單易懂的圖像式使用者介面,工程師可以自行設計、拼裝出各家產品特有的音訊效果。重點是該產品所設計的音訊效果,已可直接搭載在各大晶片廠的晶片上,包含意法半導體(STMicroelectronics)、聯發科、高通、德州儀器(Texas Instrument)、恩智浦半導體(NXP)等等,成功運用於超過4千萬台的各式產品設備上,如GoPro相機、保時捷、特斯拉車用音響裝置等等。

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拓展亞太市場,DSP Concepts將在台設立辦公室

台杉投資表示,台灣從汽車、手機、精密機具有完整的產業鏈及硬體開發組裝的強項,未來若能在產品開發設計時,同時配備高效能演算的音訊軟體功能,將可增加產品終端價格並做出市場區隔。

希望藉由此次領投DSP Concepts B輪募資,串連該公司在音訊軟體演算的研發技術,應用於台灣不同產品的上游生產鏈,提升台灣廠商在音訊處理的能力。DSP Concepts已在台杉投資協助下,於今年初在台灣開設分公司做為亞洲市場的主要據點。希望藉此招攬台灣優秀訊號處理人才,擴大亞洲市場的銷售服務及與台灣產業鏈進一步的合作。

而DSP Concepts也在本輪募資的新聞發布稿上寫道:你好台灣!(Hello Taiwan),提及將在台灣設立辦公室,作為開拓亞太市場的先鋒,未來將持續擴張至日本。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #語音助理
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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