本次会议的参与方包括图灵奖获得者，科学院和工程院院士，大学教授和企业的创始人和科学家。各个参与者从技术、产学研结合、隐私计算初创公司发展以及隐私计算客户方体感出发，讨论相关议题。
今年，《数据安全法》和《个人信息保护法》相继落地，让各行各业进一步意识到合规使用数据的必要性。尤其，人工智能以大数据的能力为基础，在此时点上讨论如何"让数据在阳光下使用"的话题也较为适时，36氪也整理了一些会议嘉宾的观点，以供读者了解和参考：
- 恒生电子研究院院长、原上海交易所总工程师白硕表示，解决数据合作和数据链条长的痛点，需要打造一个开放的生态，数据智能革命从数字化的中台开始，中台是关键场景的规划，隐私计算是其中较为突出的技术之一。- CAAI名誉副理事长、加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士、香港科技大学讲席教授杨强指出，隐私计算经历了40年的发展，目前已经进入到联邦学习阶段，可以在金融、医疗、物联网、无人车网络等领域应用。他认为，联邦学习是多学科的交叉，需要考虑安全合规、技术应用和建立联邦机制联盟的机制。- 星云Clustar创始人陈凯表示，隐私计算行业是一个风口，带来了机会和挑战。他认为，隐私计算需要时间被更多的人和行业接受，但随着法规的明确和企业的进展，会有更多人理解隐私计算的价值。- 清华大学副教授徐葳认为，隐私计算是为AI行业和大数据行业服务的一种基础技术，面临的挑战包括技术、产品、环境和成本等方面。长远来看，隐私计算和数据行业共同需要面对数据能否带来价值的挑战。他认为，隐私计算可以帮助降低安全和信任方面的阻碍。- 百度安全产品总经理韩祖利认为，数据呈现规模上升、类型增加、数据价值密度降低、应用场景泛化等趋势特性。他认为，应对当代数据安全的核心是解决强对抗安全问题、非对抗安全和内部使用的权限、审计和隐私保护。解决方案应覆盖数据全生命周期，提供一体化的集中治理平台和合规的数据使用、流通方式。- 建信金融科技有限公司创新实验室总经理王雪表示，隐私计算可以帮助金融机构在信贷业务中实现多方数据融合和数据共享，确保数据的安全和隐私保护，并具备数据隐私保护、可追溯可审计、部署灵活、分布式计算等优势。- 星云ClustarCEO陈沫指出，金融行业数字化水平提高，需要其他行业的数据来赋能金融业。他表示，星云Clustar提供全栈式解决方案，解决了中小银行在数据融合和算力瓶颈方面的痛点，并专注于底层技术的突破。
以上是部分会议嘉宾在中国人工智能大会人工智能产业论坛上对于数据要素与隐私计算的讨论和观点。这些观点可供读者了解和参考。
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