서론

산업통상자원부의 올해 산업AI 활용 확산을 위한 투자 계획이 발표되었습니다.

총 445개 과제에 4787억 원이 투입되며, 기존 297개 과제와 신규 148개 과제가 포함되었습니다.

이번 규모는 이전 산업AI 기술개발 투자 1860억 원 대비 2.5배 증가한 수치로 제시되었습니다.

투자 규모와 분야별 과제 구성

분야별 투자에는 AI팩토리 44개 과제 627억 원이 포함되었습니다.

인공지능 반도체는 20개 과제 216억 원으로 제시되었습니다.

자율주행차는 82개 과제 1206억 원이 반영되었습니다.

첨단바이오는 80개 과제 682억 원으로 제시되었습니다.

지능형로봇은 31개 과제 296억 원으로 편성되었습니다.

디스플레이는 14개 과제 138억 원으로 제시되었습니다.

핵심소재는 17개 과제 277억 원, 에너지신산업은 10개 과제 74억 원으로 제시되었습니다.

산업AI 확산 방식과 제도 변화

산업통상자원부는 산업AI 개발·확산을 신속 추진하기 위해 세 가지 방식의 과제가 추진됩니다.

첫째 방식으로 다수 업종과 기업이 공통으로 활용할 산업AI 모델의 집중 개발이 추진됩니다.

이를 통해 기업이 적은 비용으로 빠르게 도입·적용할 수 있도록 지원하는 방향이 제시되었습니다.

AI팩토리 과제는 예지보전, 품질검사, 최적운영, 정밀제어, 최적배합 도출을 목표로 제시되었습니다.

산업 현장 전 공정에 AI를 도입하는 특화 AI 개발 지원이 포함됩니다.

표준화된 산업 데이터를 축적해 중소·중견기업이 공통으로 활용할 파운데이션 AI 모델을 만드는 계획이 제시되었습니다.

둘째 방식으로 바이오와 이차전지 등 개별 업종에 특화된 산업AI 모델의 개발·적용·확산이 추진됩니다.

R&D·설계-제조-유통-유지보수로 이어지는 산업 밸류체인 전반의 생산성과 경쟁력을 높이는 방향이 제시되었습니다.

첨단바이오AI 분야에서는 의약품 제조 공정 전반에서 불순물 발생을 사전에 예측하고 차단하는 AI 모델 개발·적용 과제가 추진됩니다.

이 과제는 산업AI 전문기업과 실제 활용 제약기업 등이 함께 참여해 현장 수요에 최적화된 모델을 개발하고 실증하는 방식으로 진행됩니다.

셋째 방식으로 산업AI 신속 확산을 위한 인프라 조성 투자도 추진됩니다.

AI 성능을 결정짓는 AI 반도체와 센서 같은 핵심 부품 개발이 포함됩니다.

산업 데이터의 이전·활용 효율화를 위해 산업별 데이터 표준화가 추진됩니다.

기업의 안정적 도입을 위한 대형 테스트베드 구축과 산업AI 생태계 조성이 함께 추진됩니다.

산업부는 우리나라의 세계 4위 제조업 경쟁력을 근거로 산업AI가 글로벌 AI 경쟁에서 주도권 확보 가능성이 높은 분야라는 판단을 제시되었습니다.

고부가가치화와 신산업 창출을 위해 AI 팩토리, 온디바이스 AI, 에너지 AI, 유통 AI, 연구개발 AI 중심으로 투자 확대 방침이 제시되었습니다.

기술개발 전략수립을 지원하는 R&D전략기획단에 산업AI 투자관리자(Managing Director, MD) 신설이 포함되었습니다.

일반적으로 4~5년 동안 진행하는 R&D 사업과 달리 1~2년 내 AI 모델을 개발하고 성과를 내는 방식의 제도 변화가 추진됩니다.

산업AI 과제에 맞게 R&D 지원과 평가 프로세스를 개선하는 계획도 제시되었습니다.

문의 창구로 산업통상자원부 산업기술융합정책관 산업기술정책과 044-203-4513과 산업정책관 산업인공지능혁신과 044-203-4133이 제시되었습니다.

결론

올해 산업통상자원부의 산업AI 투자는 445개 과제와 4787억 원 규모로 구성되었습니다.

과제 추진은 공통 산업AI 모델 개발, 업종 특화 모델 확산, 인프라 조성 투자로 전개됩니다.

R&D전략기획단의 투자관리자 신설과 단기 개발 방식 도입, 평가 프로세스 개선 계획이 함께 제시되었습니다.