휴모노이드 로봇 AI 산업 혁신을 위한 10대 과제!
AI 산업정책위원회의 첫 회의 결과
2025년 2월 22일, 산업통상자원부는 서울 롯데호텔에서 제3차 AI 산업정책위원회를 개최했습니다. 이 회의에는 안덕근 장관을 포함한 130여 명의 전문가와 관련 기업 관계자들이 참석하였습니다. 회의의 주요 목표는 AI 산업의 확산을 위한 정책 방향을 설정하고, 민간 제안에 대한 논의를 통해 실행 가능한 10대 과제를 제시하는 것이었습니다. 위원회는 AI 산업의 발전을 이끌어 나가기 위해 다양한 과제를 논의하고, 이를 통해 효과적인 정책을 마련할 방침입니다.
AI 적용의 자율제조 프로젝트
산업부는 AI를 접목한 자율제조 분야에서 민관합동 선도 프로젝트를 추진하고 있으며, 올해 말까지 60개 프로젝트 선정, 2027년까지 200개를 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 R&D, 디자인, 유통과 같은 다양한 산업 분야에 걸쳐 진행됩니다. AI 에이전트를 통해 제조 공정의 효율성을 높이고, 자동화를 실현할 수 있습니다. 특히, 디지털 트윈과의 연계를 통해 자율제조 분야에서 성공적인 모델을 구축하겠다는 전략입니다.
- 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 개발
- 피지컬 AI를 통한 범용 로봇 개발 촉진
- AI와 협력적인 제조체계 구축
AI 컴퓨팅 인프라 구축 계획
AI 산업의 활성을 위해 업종 및 지역 단위의 기업용 AI 컴퓨팅 인프라를 구축할 예정입니다. 이를 위해 국가 AI 컴퓨팅 센터와의 연계 및 병행이 필수적입니다. 특히 비수도권 지역의 기업 수요를 반영한 AI 컴퓨팅 센터 설립이 중요합니다. AI 모델의 실증을 위한 연구 장비 및 인증 설비 구축이 진행됩니다.
산업 데이터 은행 제도의 도입
산업부는 민간이 자율적으로 데이터를 공유하고 활용할 수 있는 산업 데이터 은행 제도를 마련한 바 있습니다. 이는 기업들이 데이터를 가치 있는 정보로 변환하여 판매할 수 있도록 지원하는 데이터 큐레이션 산업의 육성과 밀접하게 연관되어 있습니다. 탄소 배출량과 제조 공정 등의 데이터 공유를 통해 기업 간 협력의 기반을 마련합니다.
AI 반도체 개발 및 성과
| 온디바이스 AI 반도체 개발 | 차세대 패키징 기술 개발 | AI 설계 기술 상용화 |
| 고성능 반도체를 자동차와 로봇에 탑재 | 효율적 제조 공정을 위한 신기술 개발 | AI 산업 경쟁력 강화 |
AI 반도체의 고성능 및 전력 효율을 담보하는 프로젝트가 진행 중이며, 이를 통해 AI 추론을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 반도체 기술의 혁신을 통해 전 산업 분야에 걸쳐 AI의 기회를 확대할 예정입니다.
AI 인재 육성 프로그램
AI 산업의 성공은 인재의 역량에 달려 있습니다. 따라서 분야별 전문 지식과 AI 활용 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위한 프로그램이 강화될 것입니다. 산업계 주도로 AI 사내 대학원 및 아카데미 설립이 추진되며, 재직자들의 AI 능력을 배가 시킬 것입니다. 산업 AI 융합 전공 트랙의 확대 또한 추진되고 있습니다.
AI 데이터센터의 효율적 운영
AI 컴퓨팅 인프라의 수요가 증가하면서 데이터센터의 운영 효율성을 높이기 위한 다양한 방법론이 탐구되고 있습니다. 특히, AI 데이터센터에서 발생하는 열을 관리하기 위한 액침 냉각 기술의 개발이 중요한 목표로 설정되고 있습니다. 효율적인 냉각 시스템이 데이터센터의 원활한 운영을 돕는 기초가 될 것입니다.
AI 투자 환경 조성
산업부는 AI 분야의 적극적인 투자를 위한 환경을 조성하는 데 힘쓰고 있습니다. AI 산업 기금 조성과 기업 주도의 벤처캐피털 시스템을 통해 민간의 자본 유치가 이루어질 것입니다. 수요 기업에 AI 바우처 제공을 통해 AI 수요를 촉진하고, 해외 우수 인재와 첨단 기술 분야의 외국인 투자 유치를 적극 지원할 예정입니다.
산업 AI 제도의 법적 기반 마련
산업 AI의 효과적인 확산을 위해 법령과 제도를 정비하고, 지원 체계를 강화할 계획입니다. 산업 디지털 전환 촉진법과 산업 AI 활용 촉진법의 제정이 중요한 추진 과제가 될 것입니다. AI 표준 리더십을 구축하고 산업 AI 민관 거버넌스를 강화하는 체계를 마련할 것입니다.
향후 AI 산업의 전망
안덕근 장관은 회의 중, 다양한 대내외적 문제를 극복하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하기 위해 성공 사례를 만들고 지속적인 소통이 중요하다고 강조했습니다. AI 시대를 맞이하여, 산업정책의 지속적인 진화가 필요하며, 이를 위해 전문인력 양성과 혁신적인 기술 개발에 힘쓸 것입니다.
