민관 합작 SPC 설립…농업 생산성·수출 산업 동시 '겨냥'
[세종=뉴스핌] 이정아 기자 = 정부가 인공지능(AI)과 로봇을 활용해 농업 생산성과 수익성을 동시에 끌어올리는 '국가 농업 AX 플랫폼' 구축에 나선다.
올해부터 총 2900억원 이상을 투입해 민관 합작 특수목적법인(SPC)을 설립하고, AI 영농 솔루션과 차세대 스마트팜을 결합한 농업 혁신 모델을 본격 가동한다.
고령화와 노동력 부족, 이상기후로 압박받는 농업 구조를 AI 전환(AX)으로 돌파하겠다는 구상이다.
정부는 4일 경제관계장관회의에서 이같은 내용의 '국가 농업 AX 플랫폼 추진 방안'을 확정하고, AI·데이터 기반 영농 솔루션과 K-AI 스마트팜 선도 모델을 구축하겠다고 밝혔다.

핵심은 기존 하드웨어 중심 스마트농업에서 한 단계 더 나아가, AI가 생육과 사양 관리를 직접 판단하고 실행하는 구조로 농업의 운영 방식을 바꾸는 데 있다.
그동안 스마트농업은 자동화 설비 보급에 초점이 맞춰졌다. 온·습도 조절, 관수·환기 자동화 등은 확대됐지만, 실제 영농 의사결정은 여전히 농가의 경험과 숙련도에 의존해 왔다.
정부는 AI를 활용한 고도화 단계의 스마트농업이 전체의 약 5% 수준에 머물러 있다는 점을 한계로 짚었다.
이에 따라 '국가 농업 AX 플랫폼'은 누구나 쉽게 농사짓는 구조를 목표로 한다.
AI가 온·습도, 생육 상태, 토양과 환경 데이터, 병해충 정보를 실시간으로 분석해 최적의 영농 처방을 제시하고, 반복적이고 고강도의 농작업은 로봇과 자동화 설비가 맡는다.
숙련 농가와 초보 농가 간 생산성 격차를 줄이고, 고령농도 안정적으로 농업을 지속할 수 있도록 돕겠다는 구상이다.
사업은 민관 합작 SPC 방식으로 추진된다. 총사업비는 2900억원 이상으로, 정부 출자금은 최대 1400억원이다. 올해 예산으로만 705억원이 반영됐다.
지분 구조는 민간 51% 이상, 공공 49% 이하로 설계해 민간의 기술력과 자본을 최대한 활용하되 공공은 정책 목표 달성을 위한 최소한의 의사결정에 참여하는 구조다.

플랫폼은 크게 두 축으로 구성된다. 우선 AI·데이터 기반 영농 솔루션이다. 작물과 축종별로 생육 알고리즘, 병해충·질병 조기 진단, 작황 예측 기능을 갖춘 초정밀 AI 모델을 개발해 일반 농가에도 서비스형(SaaS)으로 제공한다.
예를 들어 시설원예 농가의 경우 AI가 생육 데이터를 분석해 최적의 관수·시비 시점을 제안하고, 축산 농가에는 가축 개체별 건강 상태와 사육 환경을 분석해 질병 위험을 사전에 경고하는 방식이다.
농가 규모와 숙련도에 따라 맞춤형 솔루션을 제공하는 점도 특징이다. 소규모·고령 농가는 기본적인 환경 제어와 관리 자동화에 초점을 맞추고, 대규모·선도 농가는 생산성 극대화와 비용 절감을 위한 고도화 모델을 적용한다.
정부는 이를 통해 농자재 투입 비용 절감과 노동 부담 완화, 생산성 향상을 동시에 기대하고 있다.
또 K-AI 스마트팜 사업을 추진한다. AI 기반 지능형·정밀 원격제어가 가능한 3세대 이상 스마트 온실과 스마트 축사를 선도 지구에 조성한다.
연중 안정 생산이 가능하도록 작기 연장과 환경 제어를 고도화하고, 축사의 경우 악취와 질병 발생을 줄이는 모델을 도입한다.
정부는 이를 단순 시범 사업에서 그치지 않고, 향후 표준 모델로 정립해 국내 확산과 수출을 동시에 추진하는 것이 목표다.
정책 지원도 병행된다. 선도지구는 스마트농업 육성지구로 지정해 인허가 절차를 간소화하고, 공유재산 활용 특례를 적용한다.
국민성장펀드 등 정책금융을 활용한 SPC 금융 지원도 검토한다. 이를 통해 초기 투자 부담을 낮추고, 민간 참여를 유도한다는 계획이다.
정부는 이번 플랫폼을 단순한 농업 지원 사업이 아니라, AI 산업과 농업을 연결하는 성장 전략으로 보고 있다.
농업 현장에서 축적되는 고품질 데이터는 공공·정책 영역에 활용하고, 검증된 AI 농업 모델은 패키지 형태로 해외 시장에 수출해 새로운 농산업 수출 먹거리로 키운다는 구상이다.
정부 관계자는 "이달 내 공모 계획 공고와 사업 설명회를 실시하고, 상반기 내 선도 지구를 지정하겠다"며 "연내 SPC 설립을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

plum@newspim.com












