AI·바이오·로봇 총동원…정부, ‘차세대 농생명 R&D’ 10대 기술 로드맵 확정

입력 2025-12-30 11:00

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미래 농업 신산업 청사진…로봇·수직농장·유전자교정까지 전면 재설계
5년간 자동화율 70%·에너지 절감 60% 목표…농업 구조 전환 가속

▲송미령 농림축산식품부장관이 11월 25일 경기도 화성시에 있는 농업 자동화기술 기업 ‘메타파머스’를 찾아 인공지능(AI)·로봇 기반 농작업 자동화 기술에 대해 설명을 듣고 있다. (사진제공=농림축산식품부)
▲송미령 농림축산식품부장관이 11월 25일 경기도 화성시에 있는 농업 자동화기술 기업 ‘메타파머스’를 찾아 인공지능(AI)·로봇 기반 농작업 자동화 기술에 대해 설명을 듣고 있다. (사진제공=농림축산식품부)

인공지능(AI)과 바이오, 데이터 기술을 융합해 농업을 미래 신산업으로 전환하기 위한 정부의 중장기 연구개발(R&D) 청사진이 나왔다. 농업 생산과 유통, 서비스 전반을 디지털 기반으로 재설계해 노동력 감소와 기후위기, 생산성 한계라는 구조적 문제를 동시에 돌파하겠다는 구상이다.

농림축산식품부는 AI·바이오·데이터 융합을 핵심으로 한 ‘차세대 농생명 연구개발(R&D) 전략로드맵’을 수립했다고 30일 밝혔다. 로드맵은 국정과제 이행을 뒷받침하기 위한 중장기 R&D 전략으로, 스마트농업과 데이터 기반 농산업을 미래 성장 축으로 삼았다.

이번 로드맵의 핵심은 농업을 단순 1차 산업이 아닌 첨단 기술 산업으로 전환하는 데 있다. 정부는 농업·농촌을 둘러싼 대내외 환경 변화와 국가전략기술을 종합적으로 고려해 △로봇 △수직농장 △모빌리티 △에너지 △우주·위성 △디지털육종 △마이크로바이옴 △유전자교정 △농생명 신소재 △메디푸드 등 10대 전략기술 분야를 선정하고, 향후 5년간의 분야별 R&D 추진 방향을 제시했다.

특히 농업 로봇 분야에서는 노지·시설·축산 등 실제 환경에서 자율 작업이 가능한 ‘자가학습형 로봇 플랫폼’을 3종 이상 개발하고, 로봇을 서비스 형태로 제공하는 RaaS(Robot-as-a-Service) 모델을 5종 이상 구축하는 것을 목표로 설정했다. 주요 농작업 자동화율을 70% 이상, 로봇 작업·예측 정확도는 80% 이상으로 끌어올린다는 계획이다. 개별 농가의 높은 초기 투자 부담을 줄이기 위해 구매 중심 방식에서 서비스 산업 중심 모델로 전환하는 전략도 함께 제시됐다.

▲차세대 농생명 분야 R&D 전략로드맵 10대 분야별 목표 (자료제공=농림축산식품부)
▲차세대 농생명 분야 R&D 전략로드맵 10대 분야별 목표 (자료제공=농림축산식품부)

수직농장과 에너지 분야에서는 AI 기반 재배환경 제어와 에너지·자원 효율화를 통해 물·에너지 사용량을 60% 이상 절감하고, 단지 단위 에너지 자립률을 70% 이상 달성하는 것을 목표로 삼았다. 모빌리티 분야에서는 디지털 트윈 기반 농작업 검증 체계를 구축해 개발비를 40%, 운영비를 30% 절감한다는 구체적인 성과 지표도 제시됐다.

바이오 분야에서는 디지털육종과 유전자교정, 마이크로바이옴 기술을 집중 육성한다. AI 기반 육종 설계 자동화와 표현형·유전형 분석 플랫폼을 통해 품종 개발 기간을 50% 단축하고, AI 기반 예측 정확도는 90%까지 끌어올린다는 목표다. 마이크로바이옴 분야에서는 기능성 검증 정확도 80% 확보와 산업화 후보소재 20종 이상 발굴을 추진한다.

이번 전략로드맵은 개별 기술 개발에 그치지 않고 다부처 협력과 분야 간 연계를 강화한 점도 특징이다. 로봇·모빌리티·에너지 등 융복합 분야에서는 산업부·과기부 등 관계 부처 및 출연연과 공동 연구 모델을 추진해 투자 효율성과 기술 파급력을 높인다는 구상이다. 향후 신규 R&D 사업 기획 시 이번 로드맵을 우선 기준으로 활용하고, ‘제4차 농림식품과학기술 육성 종합계획(2025~2029)’과 연계해 이행 성과를 점검할 계획이다.

이시혜 농식품부 농산업혁신정책관은 “이번 전략로드맵은 AI와 데이터 기반으로 농업 전 주기를 재설계하고, 연구 성과가 산업과 서비스로 확산될 수 있도록 방향을 제시했다”며 “로봇과 디지털육종, 유전자교정 등 핵심 분야에서 민간이 실제로 활용할 수 있는 실증·플랫폼 중심 R&D를 강화하겠다”고 말했다.

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