正确答案是：C: AI翻译依靠神经网络模型和大数据。

专业分析：
AI翻译与传统翻译的主要区别在于其技术基础和方法不同。

1. AI翻译依赖于神经网络模型和大数据（选项C）。现代的AI翻译系统通常使用深度学习和神经网络技术，通过大量的双语数据进行训练，以实现高质量的自动翻译。这些系统能够在短时间内处理大量文本，并且随着数据量的增加和算法的改进，其翻译质量也在不断提升。

2. 传统翻译更多依赖于人工翻译和基于规则或统计模型的方法。早期的机器翻译系统（传统翻译）主要使用统计模型（选项B），这些模型通过计算语言之间的统计关系来进行翻译。这种方法需要大量的人工干预和调整，翻译质量相对较低。

3. 选项A不准确，因为AI翻译系统的目标是尽量减少人工审校的需求，尽管在实际应用中，人工审校仍然是提高翻译质量的重要环节。

4. 选项D也不准确，因为现代AI翻译系统可以处理多种语言，且其多语言处理能力通常优于传统翻译系统。

综上所述，AI翻译的主要特点是依靠神经网络模型和大数据，这使其在翻译速度和质量上有显著优势。