问题：随着数字经济加速发展，算力已成为支撑科研创新、产业升级和公共服务的重要基础。目前算力资源跨地域、跨运营主体分布，类型涵盖通用计算、智能计算、超算以及多样化的存储与网络能力。长期以来，“底数不清、口径不一、更新不及时”等问题依然存，影响算力统筹调度和供需精准匹配。推进全国一体化算力网，关键之一是建立实时、统一、可信的监测体系，让算力资源可视、可核、可算。 原因：一上，新型基础设施建设持续推进，数据中心和各类算力平台加快布局，资源规模快速增长，但监测方式仍易停留人工填报、阶段汇总，难以支撑高频调度与精细化管理。另一上，不同数据中心管理体系、计量标准和上报接口上存在差异，数据一致性和可比性不足；同时，算力监测涉及网络边界、链路传输和平台安全，安全能力不足会影响数据可信度和业务连续性。鉴于此，需要制度规范与技术手段同步推进，建立自动化、标准化的监测与上报机制。 影响：安徽省数据资源管理局会同鹏城实验室，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，常态化开展省内算力资源监测，并与国家级平台完成首批试验验证。试点围绕“实时、精准、自动化”目标，推动多元异构资源的自动采集、校验、监测上报和分析应用，提升资源透明度和可管理性。其意义主要体现在：一是为建立全国算力资源“一本账”提供可借鉴的实践，支撑跨区域、跨主体的统一统计与动态更新；二是为算力统筹调度、供需匹配和普惠服务提供数据基础，使调度更有依据、服务更可达；三是为能耗管理和绿色低碳运行提供工具，通过对能耗、PUE等指标的监测，为能源侧优化和节能增效提供支撑。 对策：围绕试点任务，安徽从制度和技术两端同步推进，形成较完整的闭环能力。其一，在自动监测上，通过定制化软件对算力规模、存储规模、资源负载、能耗与PUE等关键指标进行实时采集，初步打通“数据中心—省级平台—国家平台”的全链路自动采集与上报通道，减少人工干预、提升时效。其二，数据质量上，建立采集数据校验规则，结合智能算法与大数据分析开展一致性校验，并配套人工复核，提升数据准确性、可比性与可追溯性。其三，安全保障上，构建平台安全、边界安全与传输链路安全相结合的防护体系，强化身份鉴别、访问控制、链路加密与风险监测，确保监测数据安全可靠。其四，成果应用上，对监测数据进行综合分析，研判算力负载、运行状态与电力供给情况，为算力任务调度、电力资源优化和运维保障提供决策支持，推动算力服务向高效供给、机制化调度和智能化运营演进。 前景：下一步，在国家数据局指导下，安徽将总结试点经验，深入强化算力监测与调度协同，推动形成可复制、可推广的自动监测标准与管理模式，持续完善数据口径统一、接口规范与安全能力，带动更多主体接入监测体系。业内认为，随着监测体系走向标准化、常态化，算力资源将更接近公共基础资源的管理方式：可被准确感知、按需调度、科学计量、全程追溯，为跨区域协同计算、产业链数字化升级和公共服务能力提升提供更稳定的支撑。
算力竞争正成为全球数字经济的重要赛道；安徽的试点实践，为全国算力资源监测与统筹调度提供了可落地的路径。随着监测体系优化，全国一体化算力网络有望加快成形，为数字中国建设提供更有力的支撑。下一阶段，推动“安徽经验”走向更大范围落地，仍需在标准统一、机制完善和安全体系建设各上持续推进。