问题：随着数字经济加速发展，算力已成为支撑产业升级、科技创新和公共服务的基础资源。但目前各地算力设施类型多、管理主体多、技术架构不一，算力资源一定程度上仍存在“看不清、算不准、调不动”的情况：一上，跨地域、跨运营主体的数据中心和算力平台统计口径不统一，难以形成统一、实时的资源画像；另一方面，算力负载、能耗、电力供给等关键运行数据缺少自动化、标准化的采集与核验机制，影响算力统一调度、供需精准匹配以及面向中小企业的普惠服务落地。 原因：算力网络要从“建得多”走向“用得好”，关键于监测体系的标准化和自动化。过去一些监测依赖人工报送或分散统计，更新慢、误差难免，难以支撑跨层级平台对接与实时调度决策。同时，算力运行数据涉及设备状态、能耗与安全等敏感信息，既要采得全、采得准，也要传得稳、传得安全，对技术实现和治理机制提出更高要求。 影响：安徽省数据资源管理部门介绍，在国家数据局指导下，安徽省数据资源管理局会同涉及的科研力量，依托芜湖市大数据建设投资运营有限公司投资建设的省级算力统筹调度平台，完成算力资源自动化监测试点，实现对算力资源的实时、精准、自动化监测，并与国家级平台完成试验验证。试点针对“形成全国算力资源一本账”目标，推动多元异构算力资源的自动采集、数据校验、监测上报与智能分析，为全国一体化算力网的监测调度提供了可复制、可推广的实践路径。 从试点内容看，安徽重点完善四上能力：一是通过定制化软件自动采集核心指标，覆盖算力规模、存储规模、资源负载、能耗及PUE等，初步打通“数据中心—省级平台—国家平台”全链路自动采集与上报，提升监测时效和颗粒度。二是把数据质量作为关键环节，建立采集数据校验规则，结合智能校验与人工复核，提升数据准确性与一致性，推动算力资源管理可计量、可核验。三是完善安全底座，统筹平台安全、边界安全策略与传输链路安全等措施，提升自动化监测的安全保障能力，为跨平台对接与常态化运行提供支撑。四是推动成果应用，通过监测数据分析评估算力负载、运行状态与电力供给，为算力任务调度和电力资源优化提供决策依据，促进算力供给更高效、调度更机制化、运营更智能化。 对策：业内人士认为，全国一体化算力网建设不仅是基础设施布局问题，更是资源治理、标准体系与运行机制的系统工程。安徽试点的价值在于以监测能力“打底”，形成可落地工作闭环：用自动化采集解决“看得见”，用校验复核解决“看得准”，用安全体系解决“传得稳”，用分析应用推动“用得好”。下一阶段，应深入固化指标口径和数据标准，完善跨主体协同机制，推动更多类型算力（通用、智能、边缘等）纳入统一监测框架，并扩大验证与推广范围，让监测数据更好服务跨区域调度、供需匹配与普惠服务。 前景：安徽省数据资源管理部门表示，下一步将在国家数据局指导下，总结试点经验，深化算力监测调度工作，形成可复制、可推广的算力资源自动监测标准与管理模式，推进全国一体化算力网先行先试任务落地。随着监测体系完善，算力有望像水电一样成为“可感知、可调度、可计量、可追溯”的基础资源，更好支撑新型工业化、数字政府建设与人工智能产业发展，为高质量发展提供持续支撑。
从蒸汽时代的动力革命到数字时代的算力革命，基础设施的智能化演进持续推动生产效率提升。安徽试点为破解算力资源“看不清、算不准、调不动”的问题提供了可操作的路径，也展示了在关键技术与治理体系联合推进中的制度组织能力。随着全国一体化算力网建设提速，这类可感知、可计量的数字基础设施将成为高质量发展的重要支撑，为数字中国建设增添新动能。