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| 홍남기 경제부총리 겸 기획재정부 장관이 13일 오전 정부서울청사에서 열린 제18차 혁신성장 BIG3 추진회의에 참석하며 정만기 한국자동차산업협회 회장(오른쪽)과 인사하고 있다.(연합) |
정부가 백신과 원부자재 산업을 제2의 반도체 산업으로 육성하기 위해 2년 동안 6조3000억원을 투입하기로 했다. 미래 신성장 산업인 D·N·A(데이터·네트워크·AI(인공지능)와 빅3(미래차·시스템반도체·바이오헬스) 분야 육성을 위해 재정, 세제지원 등 가용 자원을 총동원해 전방위적으로 지원할 계획이다.
홍남기 부총리 겸 기획재정부 장관은 13일 오전 정부서올청사에서 열린 제18차 혁신성장 빅3 추진회의에서 “코로나19 위기 등을 계기로 급성장한 바이오헬스 산업에 대해서는 올해도 차세대 먹거리, 미래 성장동력으로 집중 육성해 나갈 방침”이라며 “상반기 중 국산 1호 코로나19 백신 상용화, 경구용 등 다양한 치료제 개발을 지원하고 나아가 백신, 원부자재 산업을 제2의 반도체산업으로 육성하기 위해 2024년까지 6조3000억원 규모 민간설비투자도 지원하겠다”고 밝혔다.
홍 부총리는 이어 “우수인력, 연구중심병원 등 우리가 가진 강점을 활용한 바이오헬스 생태계 조성에 최대 중점을 두고 특히 올해 중 바이오헬스 진흥기본법 제정과 바이오헬스 인재혁신방안 마련, 바이오 규제혁신 로드맵 수립 등을 추진하겠다”고 말했다.
정부는 바이오 핵심 유망 분야 육성을 위해 범부처 신약·혁신의료기기·첨단재생의료 등 3개 사업에 올해 3539억원 예산을 지원할 계획이다.
그는 “디지털 헬스케어 관점에서 마이 헬스웨이 실증 추진과 의료기관 진료정보 디지털 전환 확대, 100만명 규모 국가통합 바이오 빅데이터구축도 착실히 준비하겠다”고 덧붙였다.
정부는 올해도 D·N·A와 빅3산업 육성에 재정과 금융, 세제 등 가용 자원을 모두 동원하겠다는 방침이다.
홍 부총리는 “D·N·A와 빅3산업은 국가 간, 기업 간 패권경쟁이 특히 치열한 영역으로 코로나 위기, 글로벌 가치사슬(GVC) 약화, 원자재가 상승 등 격변의 환경 속에서도 미래 핵심성장동력으로 착실히 자리매김해 나가는 모습”이라고 평가했다.
그러면서 “정부는 올해도 재정과 세제, 금융지원, 규제·제도개혁 등 4가지 정책 수단을 총동원해 전방위 지원함으로써 D·N·A, 빅3산업을 가일층 업그레이드해 나갈 것”이라고 말했다.
또 “특히 D·N·A 및 빅3산업 분야 대규모 민간투자와 인력 양성이 계획대로 차질없이 진행될 수 있도록 최대한 뒷받침해 나가겠다”고 덧붙였다.
정부는 D·N·A와 빅3산업 지원을 위해 재정투자 규모를 지난해 9조7000억원에서 올해 12조2000억원(D·N·A 5조9000억원, 빅3산업 6조3000억원)으로 25.7% 늘렸다. 이어 뉴딜·모태펀드 12조원, 산업은행·기업은행 등 정책금융 66조원 등 총 78조원 규모의 자금을 조성해 지원하기로 했다.
정부는 전기자동차·수소전기자동차 등 미래차 경쟁력 강화를 위한 디지털전환 고도화 추진전략도 마련했다.
홍 부총리는 “산업디지털전환촉진법 시행(2022년 7월)을 계기로 데이터 기반 미래차 산업 생태계 구축, 미래차 부품 및 완성차 제조 지능화, 미래차 고부가 서비스시장 창출을 집중 추진해 우리 미래차산업의 디지털 전환을 가속화하겠다”고 강조했다.
정부는 이를 위해 자동차관련 데이터를 표준화하고 기존 데이터량 보다 10배 이상(8페타바이트) 확보한 모빌리티 빅데이터 포털을 올해 안에 구축할 계획이다. 1200개 부품기업을 2030년까지 미래차기업으로 전환하고 데이터 기반 전주기 관리체계로 전장부품 신뢰성도 확보한다는 방침이다.
자동차 무선 OTA(차량 무선 업데이트) 확산 적용에 필요한 네트워크 제어기 단계적 개발은 물론 오는 2027년까지 레벨 4+ 자율주행 기술개발을 완료하고 상용화 기반도 마련한다는 계획이다.
홍 부총리는 “자율주행차에 디지털 기반 서비스가 접목될 수 있는 콘텐츠 플랫폼 구축을 지원하겠다”며 “특히 디지털 기반 인포테인먼트 기술개발(카페이, 모바일 연결 등)을 통해 7대 공공분야(약자 교통지원, 청소, 순찰 등) 자율주행 서비스 제공을 추진할 계획”이라고 밝혔다.
이원배 기자 lwb21@viva100.com
