... 자산으로 격상시켰으며, 로봇과 AI의 전략적 결합은 피지컬 AI 시대를 열며 하드웨어 중심의 경쟁을 데이터·플랫폼 중심의 통합 경쟁으로 전환시키고 있다. 국내 역시 대기업 주도의 인수합병(M&A)과 투자가 활발해지면서, 로봇산업은 단순 신사업 검토 단계를 넘어 본격적인 산업화 국면에 진입했다. 이러한 대전환의 시기에 한국 로봇산업은 단순 보급 ... 성장 전략’이 절실하다. 구체적으로는 핵심부품 및 지능형 소프트웨어의 기술력 강화, 산업 현장 데이터의 표준화 및 축적, 수요 연계형 실증·보급 확대, 전문기업 육성을 통한 생태계 고도화, 글로벌 공급망 재편에 대응한 전략적 협력이 하나의 통합된 체계 안에서 추진되어야 한다. 결국 한국 로봇산업의 당면 과제는 활용 강국의 위상을 넘어, 가치사슬 ...

... 기회 파트너십에 관한 공동성명(Joint Statement on AI Opportunity Partnership)’을 채택하였다. 이를 통해 미국은 첨단 AI 기술의 확산을 전략적으로 통제하면서, 국가안보상 협력이 가능한 국가를 중심으로 첨단 AI 기술 접근을 완화하고 AI 공급망·생태계 협력을 확대하고 있다. 신뢰 가능 국가 중심 AI 기술 접근 및 공급망·생태계 협력 강조 EAR 개정 최종규칙에 따르면 UAE 정부 기관과 부속서 제8호에 등재된 승인 기업은 2026년 7월 10일부터 특정 첨단 컴퓨팅 품목에 라이선스 없이 접근 가능하다. 산업안보국은 최종규칙을 통해 UAE의 방위 및 무역파트너로서의 위상, 전략무역통제체계의 선도적 이행, 민감 기술 보호를 위한 수출통제 ...

... 산업포커스 글로벌 AI 풀-스택 경쟁과 우리나라의 대응: AX 확산을 넘어 공급 역량으로 작성자: 이상현 선임연구위원 | 발행일: 2026-08-01 요 약 우리나라는 제조기업의 인공지능 전환(AX) 확산에 적극적이나, 이를 구동하는 핵심 공급 기반은 해외 기술에 의존하고 있다. 글로벌 경쟁은 개별 기술(스택)을 넘어 에너지에서 응용까지 가치사슬 전체를 장악하는 ... 경쟁은 기술 단위, 즉 개별 스택(stack)을 넘어 에너지에서 최종 서비스 단계까지 가치사슬 전체를 장악하는 풀-스택(full-stack) 수직 통합 경쟁으로 전개되고 있다. 플랫폼 생태계 특유의 락인(lock-in) 효과를 고려하면, 풀-스택 경쟁은 소수 기업의 우월적 지위 확보로 진행될 것이 분명하다. AI 도입과 확산은 제조기업의 경쟁력 제고에 필수적이다. 그러나 ...

... 배치, 미래산업 선도구 건설 등을 제시 - 이는 정부 연구개발(R&D) 지원에 그치지 않고 실증공간 제공·수요 발굴·시장 탐색·지역별 생태계 조성을 병행하는 접근으로 판단 ○ 아울러 미래산업에 대해 다양한 기술 경로, 대표적 응용 시나리오, 실현 가능한 비즈니스 모델, 시장감독 규칙 모색을 요구 (2) 6G 산업의 의의: ... 수준의 장비를 개발하고 6G 핵심제품을 시험할 예정으로, 중국의 기술 시험은 개별 핵심기술 검증에서 제품·시스템 검증으로 단계적으로 확대되는 구조 ○ 기술 시험에는 기업·연구기관 등 다양한 주체가 참여하면서 초기 산업생태계 형성도 진행 - 중국 내외 산업사슬의 100여 기관이 협력하고 있으며, 글로벌 주요 통신장비기업도 중국의 6G 기술 ...

... 실버식품 산업 구조 중국 실버식품 산업은 독립적인 카테고리라기보다 분유, 건강기능식품, 간편식품, 특수의학용도 조제식품 등 다양한 식품 부문에 분포함. 전통 식품·유제품 기업: 이리, 멍뉴, 페이허, 와하하 등은 다각화된 판매 경로와 높은 브랜드 신뢰도를 바탕으로 중장년층 유제품과 간식 분야에서 경쟁력을 확보함. 약식동원·보건식품 기업: 탕천베이젠, ... ‘실버경제’를 중앙 문건 제목으로 처음 사용한 지침으로, 공익적 실버산업과 시장형 실버산업을 포괄함. 의료-금융 연계, 노년친화 보조금, 고품질 노년금융 발전 방안 등 생태계 전반의 지원 정책이 실버식품 시장의 성장 기반으로 작용할 전망임. (2) 식품안전 및 인증·표준 정책 실버식품은 일반식품, 보건식품, 약식동원식품, 영양강화식품,...

... '학습 루프'이며, 제조업 기반, 대규모 내수시장, 다층적 공급망, 지방정부의 실증 공간을 활용해 배포-회수-개선 주기를 단축하고 학습 주기를 가속한다. 또한 모델에서 '학습 루프'로, 정적인 문제에서 동적인 문제로, 수집되는 데이터에서 생성되는 데이터로, 일회성 배포에서 지속적 상태 갱신으로 AI 기술이 전환되고 있다. 중국은 도시, 대학, 기업, 공급망이 함께 형성하는 '배포 생태계'를 하나의 학습 시스템으로 구축하고 있으며, 한국은 부품 공급을 넘어 산업별 학습 루프와 이를 뒷받침하는 메모리·컴퓨팅 아키텍처를 확보하고, 데이터·하드웨어·소프트웨어·실증을 하나의 전략 단위로 결합하여 경쟁력을 강화할 필요가 있다.