휴모노이드 로봇 AI 산업 확산의 새로운 미래!

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AI 산업 정책 회의 개요

산업통상자원부는 2025년 1월 22일 서울 롯데호텔에서 제3차 AI산업정책위원회를 열었습니다. 이번 회의에는 안덕근 장관과 한국공학한림원 전·현 회장, AI 산업정책위원회 위원 및 전문가, 기업 관계자 등 약 130명이 참석하였습니다. 이번 회의의 목적은 AI 산업의 확산을 위한 민간 제안과 전략을 토의하는 것이었습니다. 본 회의에서는 AI 전문가들이 논의한 민간 제언을 바탕으로 산업부가 제시한 10대 과제가 발표되었으며, 이 과제는 AI 산업을 추진하고 성장을 위한 구체적인 로드맵을 제공합니다.

AI 산업 확산을 위한 10대 과제

이번 회의에서 발표된 산업 AI 확산을 위한 10대 과제는 기술적, 구조적 접근을 통한 효과적인 정책을 제안합니다. 이러한 과제들은 AI 기술의 접목에서부터 인프라 구축, 인재 양성까지 폭넓게 포함되어 있습니다. 다음은 주요 과제들입니다:


  • 자율제조 분야의 민관합동 선도 프로젝트 확대
  • AI 컴퓨팅 인프라 구축 및 연합학습 지원
  • 산업데이터 은행 및 데이터 큐레이션 산업 육성

자율제조 분야의 AI 적용

AI를 접목한 자율제조 분야에서 산업부는 2024년까지 60개, 2027년까지 200개의 민관합동 선도 프로젝트를 선정할 계획입니다. 이 프로젝트는 R&D, 디자인, 유통 및 안전 등 다양한 영역에서의 공정 혁신을 목표로 하며, 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트와 디지털 트윈 기술을 활용하여 회의 결과를 적용할 것입니다. 이러한 접근은 AI 산업 전반의 성공 모델로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.

AI 컴퓨팅 인프라 구축 전략

기업들의 AI 활용을 극대화하기 위해 산업부는 비수도권을 포함한 다양한 권역에 AI 컴퓨팅센터를 구축하여, 기업들의 수요를 반영한 인프라를 제공할 것입니다. 이를 통해 연구장비와 시험 인증 설비 등 AI 모델 실증 인프라를 확보하며, 업종별 연합학습을 지원함으로써 기업 간 협업을 촉진할 예정입니다. 이는 데이터 활용의 효율성을 높이고, AI 기술의 확산을 가속할 것입니다.

산업 데이터 관리 및 활용 방안

산업부는 민간 데이터의 자율적 공유와 활용을 위한 산업데이터 은행 제도와 데이터 큐레이션(D-큐레이션) 산업 육성을 계획하고 있습니다. 이 제도는 기업들이 탄소배출량, 제조공정, 공급망 데이터를 공유함으로써 효과적인 데이터 관리와 활용을 유도합니다. 이러한 시스템은 데이터의 가치를 극대화하고 정보로서의 역할을 강하게 할 것입니다.

AI 인프라 및 인재 양성

AI 반도체 개발 및 설계기술 AI 인재 양성을 위한 교육 프로그램 AI 컴퓨팅 설비에 대한 전력 공급계획

AI 분야의 성장을 위해 AI 반도체 제조에 필요한 다양한 기술 개발이 지원되고 있습니다. 특히, 설계기술과 패키징 기술 개발은 AI 기기의 성능 향상을 위한 필수 요소입니다. 인재 양성 측면에서는 업계 주도로 AI 사내대학원 및 아카데미를 통해 재직자의 AI 활용 능력을 배가시킬 것입니다. 이러한 교육 프로그램은 제조업 예비인재에게도 확장될 예정입니다.

전력 시스템 구축 및 투자 촉진

AI 인프라 구축을 위해 AI 컴퓨팅 설비에 필수적인 전력 소비를 반영한 전력 공급 계획을 수립할 것입니다. 또한, 데이터센터 전용 단지 조성을 통한 산업 AI에 친화적인 전력 시스템을 구축하고, 액침 냉각 기술 개발 등을 통해 데이터센터의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 요소들이 안정된 AI 환경 조성에 기여할 것입니다.

AI 투자 및 법령 제도 확립

산업부는 AI 분야에 대한 적극적인 투자 촉진을 위해 산업 AI 기금을 조성하고 민간 자본 유치를 강화할 것입니다. 기업에게는 산업 AI 바우처를 지급해 수요를 창출하며, 외국인 투자자 및 해외 우수 인재 유치를 통해 AI 기술 발전을 이루어낼 것입니다. 또한, AI 제도의 확산을 위해 법령 체계와 규제를 정비하여 안정적인 산업 환경을 구축할 예정입니다.

결론 및 향후 전망

안덕근 장관은 “AI 시대에 산업 정책을 지속적으로 진화시키기 위해서는 전문가와 기업 간의 소통이 필수적”이라며, 성공 사례를 통해 새로운 비즈니스 모델과 신산업 창출을 강조했습니다. 이는 우리의 산업이 직면한 어려움을 극복하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 따라서, 앞으로도 지속적인 정책 개선과 협력적 노력이 필요할 것입니다.

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