精子形态学是男性生育力评估的关键指标。目前临床普遍采用的人工染色镜检法主要基于二维静态图像进行精子形态分析，无法全面反映精子真实三维结构，且制片与染色过程易造成形态改变；加之人工判读主观性较强，导致检测结果准确性与可靠性受限。而人工智能辅助未染色精子形态学评估（AIAUSMA）通过计算机视觉与深度学习算法，实现了对未染色精子形态的实时、无创、多维度分析。该技术突破了传统精子染色方法为基础评估手段的局限性。本专家建议结合临床需求与技术发展趋势，综合了国内外相关研究，在AIAUSMA的数据采集与标注、算法设计与性能评估、标准检测流程、质量控制标准、临床应用场景等方面给出了详细的建议，旨在促进AIAUSMA技术的标准化和临床实践应用，进一步提高精子形态学评估的准确性和可比性。