□ 독일은 EU와 공동으로 AI 데이터 인프라 플랫폼 구축 계획을 발표(’19.10)
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○ 올해 5월 인공지능 전략에서 2025년까지 30억 유로 투입을 결정한바 있으며, AI 연구의 혁신지역으로 독일을 부상시키기 위한 기술 지원에 주력
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 - 인공지능연구역량센터를 광역단위로 확장하여 최소 12개 센터와 응용허브를 연결
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 - 차세대 연구자 양성 및 커리큘럼 구성을 위해 100명 이상의 신규 대학교원을 임용하고 대학 교육내 인공지능 연구 및 교육 수준을 향상
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 - 인공지능 기술개발 활동 자문기관을 설립하고, 시민사회가 적극적으로 인공지능 플랫폼에 참여할 수 있도록 지원
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○ 이를 기반으로 연방교육연구부(BMBF)는 연방경제기술부는 GAIA-X 공동 데이터 플랫폼 구축을 위한 액션 플랜을 마련
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 1) 범 유럽 데이터 인프라 구축 주도
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 - EU 디지털 정상회담에서 공동 데이터 인프라를 구축하는데 합의하였으며, AI 시장 내 독일 주도의 플랫폼 구축을 결정
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 - 플랫폼 운영에 참여하는 기업은 도이체 텔레콤, SAP, Festo이며, MS도 참여하여 방대한 용량의 스토리지 제공할 전망
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 - 프라운호퍼를 중심으로 100여개 이상의 17개국 민간기업과 연구소 참여
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< 우수 인공지능 기업 및 연구소 수 (단위: %) >

 - 현재 미국과 중국 주도로 AI 산업이 움직이고 있으며, 특히 실리콘밸리 중심의 미국 기업의 영향력이 커 독일과 유럽의 데이터 거버넌스에 대한 우려가 끊임없이 제기가 되어 옴
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 - 정보기술에 상대적으로 낙후된 중소기업은 표준화된 인터페이스를 통해 AI와 머신러닝 기술을 쉽게 활용 가능
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 - 이 플랫폼은 아마존, 구글, MS 등 미국 업체와 경쟁구도로 있지 않고, 인프라 서비스 제공업체(ISP) 역할을 통해 상호보완적 형태가 되도록 유도
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2) 역량센터 운영을 통한 기술 혁신 거점 확보
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 - AI 연구 활성화를 위해 주관부처인 연방교육연구부는 독일 대학에 설치된 6개 AI 역량센터(KI-Kompetenzzentrum)을 대상으로 지원 금액을 2022년까지 6,400만 유로에서 1억 3,500만으로 2배

증액
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 - 현재 베를린 머신러닝센터(BZML), 빅데이터 센터(BBDC), 튀빙엔 AI센터(Tübingen AI Center), 뮌헨 머신러닝 센터 (MCML), 라인-루르 머신러닝 역량센터 (ML2R), 드레스덴/라이프치히 고 확장형 데이터 서비스 및 솔루션 역량센터 (ScaDS) 등 6개 센터가 운영 중

< 참고: 독일 정부의 AI 정책 방향 >

∙독일은 공식적으로 보편적이거나 일관성있는 개념을 정립하지 않고 AI 범위를 다음과 같이 규정
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  - 인공지능 연구자들은 인공지능 역량에 따라 강 AI, 약 AI로 구분하고 있으며,약 AI 개념을    중심으로 정책 개발
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     ･ (강 AI) : 인간과 동일한 지적 능력을 가지고 있거나 능가할수 있는 AI 개발
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     ･ (약 AI) : 수학과 컴퓨터과학을 통한 방법론으로 특정 응용문제를 해결하는데 초점을 두고,  자기 최적화가 가능한 시스템 개발 중심
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∙인간 지능을 모델링하고 기술하거나 인간이 생각하는 방식을 시뮬레이션 하는 기술을 포함 하여 4개 영역으로 구분
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  - (추론시스템) 논리적 표현에서 정확성을 입증
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  - (지식기반 시스템) 지식 모델링 및 수집방법, 시뮬레이션용 소프트웨어, 인간 전문기술    및 전문가 지원 , 심리학 및 인지과학
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  - (패턴 분석) 추론 분석 기법, 기계학습
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  - (로봇공학) 로봇 시스템의 자율적 제어, 자율시스템, 지능형 멀티모드 인간-기계 상호작용 언어분석, 이미지