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。

DSP Concepts1.jpg
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。

延伸閱讀:一場武漢肺炎,成了姍姍來遲的VR成長爆發點?

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
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓