□ 간담회 참석자들은 다른 나라들도 아직은 인공지능의 응용‧산업화 초기단계라는 점을 강조하면서,

   산업계의 인공지능 활용이 촉진되기 위해 필요한 R&D, 인력양성, 인프라 마련 등에 대해 논의

  ㅇ (인공지능) SW는 상당수준 개발된데 반하여, 신경모사형 컴퓨팅‧칩 등 HW는 선진기업들도 초

       기단계

      - 다양한 분야로의 활용 잠재성을 고려하여 ①중장기 관점의 R&D지원 확대, ②산업수요에 맞는 고급

        인력 양성, ③기업화‧산업화로 성공하기 위한 체계적인 창업지원 인프라가 필요

  ㅇ (응용분야) 약한 수준(회피, 영상인식 등)에서 지능형 정보기술이 개발‧활용되고 있으나, 고도화된

       인공지능의 응용‧산업화는 상당한 시간 필요

       - (로봇) 제조용로봇, 청소로봇 등에는 국내 기업들이 자체적으로 SW를 개발하였으나, 스스로

          학습능력을 갖는 인공지능의 로봇분야 응용․산업화는 선진국도 초기단계

         ⇨ 관련분야 전문인력 양성, Pilot제품 개발 및 상용화 테스트 지원 확대를 통해, 사업화 가능 분야부

             터 초기시장 창출 필요

      - (자율주행차) 구글은 사람의 운전을 배제한 완전자율차(Level 4)를 추구, 대부분 완성차기업은 ‘20년까

           지 Level 3 자율주행차 양산 목표

          ⇨ 지속적인 테스트베드 확충 및 관련분야 전문인력 양성이 필요

      - (드론) 자율비행 분야는 전세계적으로 초기연구 진행중

         ⇨ 상용화 테스트 환경 조성, 정부 기술개발 확대, 민간투자유인책 등 필요

      - (보안시스템) 영상정보에 대한 스마트검색, 얼굴‧물체‧행동 인식, 동일성 판단 등 지능형 인식기

         술에 대한 역량 확보 필요

         ⇨ 인공지능 관련 교육프로그램 확대 등 전문인력 양성 필요

      - (의료서비스) 영상정보, 생체신호를 분석‧진단하는 서비스 분야에 국내 Start-up 기업들이 생겨

         나고 있음

         ⇨ 딥러닝을 통한 진단서비스의 신뢰성 제고를 위해서는 양질의 데이터를 대량 확보하는 한편, 관

             련  제도의 정비도 필요

[출처 및 첨부] 산업통상자원부 보도자료(2016.3.14)