正确答案是C: AI翻译依靠神经网络模型和大数据。

分析：
AI翻译和传统翻译的主要区别在于它们所依赖的技术和方法。

1. **AI翻译**：
- **依靠神经网络模型和大数据**：现代的AI翻译系统，如谷歌翻译和DeepL，主要依赖于神经网络模型（特别是深度学习模型）和大规模的训练数据。这些系统通过学习大量的双语文本数据来改进翻译的准确性和流畅度。
- **自动化程度高**：AI翻译系统能够在没有人工干预的情况下进行翻译，速度快且可以处理大量文本。

2. **传统翻译**：
- **依赖于人工翻译**：传统翻译主要依靠人类翻译者的专业知识和语言能力来进行翻译，通常需要人工审校和编辑。
- **统计模型**：早期的机器翻译系统，如基于统计的机器翻译（SMT），使用统计模型来翻译文本。这些系统依赖于大量的翻译记忆库和双语语料库，通过统计方法来预测最可能的翻译结果。
- **语言处理能力有限**：传统翻译方法在处理多种语言方面可能存在一定的局限性，尤其是对于一些资源较少的语言。

因此，选项C准确描述了AI翻译与传统翻译的主要区别，即AI翻译依靠神经网络模型和大数据。