随着互联网技术和人工智能技术的飞速发展,无人驾驶技术的研究和无人驾驶汽车的制造成为了人工智能领域一个研究热点。国内虽然对这个领域的研究起步较晚,但是在近些年也取得了非常大的进步和发展,国内的许多企业和组织都开展了相关的研究。本文就是关于一场无人驾驶技术交流会的口译实践报告。本文的核心内容是对本次口译实践中出现的信息缺失问题进行分析,并在吉尔精力分配模式的指导下,找出解决和改进的相应方法和策略,并希望在以后的实践过程中对类似的问题进行规避和提升,提高译者的翻译表现水平。译者对口译活动过程中出现的问题进行了分析。译者挑选和总结了与本次口译实践中出现的最严重的问题——信息缺失相关的例子进行原因分析,并在吉尔的精力分配模型的指导下进行修改和解决,以便帮助译者在研究和实践中取得进步。其中,本文提出了导致信息缺失的三个原因,分别是不熟悉的印度口音、语外知识的缺失和不完整的笔记。不熟悉的口音,陌生的专有名词,源语与译入语差距巨大的句型结构等会造成任务超负荷。在外语译母语时,更多进行词语层次的对应,对语用信息的敏感度较低,翻译速度较慢。作者在报告中也相应的提出了解决的方法,分别是:翻译过程中进行推断、丰富译前准备和练习更有逻辑的笔记体系。本文是对本译者一次口译实战的记录、分析和总结,是译者从理论、练习、模拟到实际应用的一大跨越。译者在文中对实践过程的回顾、分析和改进可以丰富译者的经验,加深译者的理解,提升译者的翻译能力,对译者以后的实践翻译有巨大的指导和借鉴意义。