口译是一种跨语言、跨文化的动态且复杂的语言交际过程。Sperber和Wilson创立的关联理论指出语言交际是一个明示—推理的交际过程。从认知角度上分析,口译就是一种跨文化、跨语言的明示―推理的交际过程,关联理论对口译具有很强的解释力,对口译的应用研究有重要意义。关联理论指导下,本文以人工智能为具体语篇材料,选取李开复博士在TED和TIME 100峰会上的两篇关于人工智能主题的演讲作为模拟口译材料,将理论与实践紧密结合。本文发现,在口译过程中扮演双重角色的译员作为听话人要根据演讲者的明示行为推理出其交际意图,而作为说话人则需要结合认知语境、自身经验、百科知识等信息寻求最佳关联,然后将推理出演讲者的交际意图以符合译语思维和语言表达习惯的方式明示给听众,以期在最大的语境效果中让听众付出最小的处理努力,以实现有效的口译交际。在这两轮明示—推理—明示过程中,译员在译语词汇的增减、语态和语序上做出适当调整是非常恰当的口译策略。同时针对在演讲者对译员的明示过程以及译员对听众的推理—明示过程中因缺乏关联导致的口译错误,译员也提出了一定的解决方法。本文还发现关联理论除了应用在现场口译阶段外,在译前准备和译后分析及总结阶段也有重要指导作用。通过本次人工智能主题的模拟口译实践,希冀为未来可能涉及到人工智能题材的口译做好充分准备,提供一定的指导和借鉴意义。