知识基础和合作网络是影响企业技术创新的重要内外部因素。作为企业开展创新活动的重要起点,知识基础在很大程度上决定了企业创新活动的方向与路径,而合作网络则是企业通过吸收外部异质性知识突破自身技术惯性与资源约束从而提升创新产出的有效途径,二者以交互方式对企业二元式创新绩效产生重要影响。不少研究文献探讨了知识基础、合作网络与企业二元式创新绩效的两两关系,但相对缺乏系统地思考二者对企业二元式创新绩效的交互影响,亦较少对变量之间的复杂非线性关系、多路径影响作用机制进行深入探析,这为本研究的开展提供了新的研究视角与契机。在前人研究基础上,本研究基于资源基础理论、知识基础观和社会网络理论,采用社会网络分析法和K-means聚类、CART决策树、贝叶斯网络分析等机器学习方法,从知识基础、合作网络交互视角对新能源汽车产业285家焦点企业进行重点分析,主要解决如下四个方面的问题:（1）影响企业二元式创新绩效的知识基础和合作网络特征指标较多,如何选取具有代表性的特征指标并进行度量?通过文献梳理获取初始特征指标并进行度量,而后借助相关性分析对冗余特征进行甄别与排除,最终遴选出重要特征指标。（2）基于知识基础、合作网络及二者交互特征,焦点企业可被划分为哪些不同群组?各群组有何特征?依据不同企业特征差异,借助K-means聚类算法实现对焦点企业的群组划分并进行特征分析与命名。（3）针对不同企业群组,变量之间的多特征因素组合及复杂非线性关系有何不同?通过CART决策树算法分别对不同企业群组进行聚焦研究和决策规则分析,探索知识基础、合作网络影响企业二元式创新绩效的多特征因素组合及复杂非线性关系。（4）基于决策规则分析结果,不同企业群组的知识基础和合作网络对二元式创新绩效的影响存在哪些不同路径?通过借助贝叶斯网络分析法对变量特征进行关联度和贡献度分析,揭示不同企业群组的知识基础、合作网络对二元式创新绩效的多路径影响作用机制。研究结果表明:（1）依据知识基础特征差异,可将焦点企业划分为涉猎广泛型、全能实力型、薄弱拓展型和优势专精型等四个企业群组。在不同企业群组中,知识基础广度、知识基础深度、知识基础规模、知识基础非相关多元度、知识基础相关多元度等5个特征均以两两组合的形式共同影响探索式创新绩效;而只有知识基础规模和知识基础非相关多元度两个特征或独立或组合影响利用式创新绩效。（2）依据合作网络结构特征差异,可将焦点企业划分为稀疏合作型、广泛合作型、紧密合作型和分散合作型等四个企业群组。在不同企业群组中,度中心性、接近中心性、结构洞等3个特征或独立或组合影响探索式和利用式创新绩效,而聚集系数对探索式和利用式创新绩效均无影响。（3）依据知识基础特征和合作网络结构特征差异,可将焦点企业划分为实力雄厚＆广泛合作型、领域专精＆紧密合作型、发展均衡＆稀疏合作型和基础薄弱＆分散合作型等四个企业群组。在不同企业群组中,知识基础广度、知识基础深度、知识基础规模、知识基础相关多元度、度中心性、结构洞等6个特征均以不同组合的形式共同影响探索式创新绩效;而只有知识基础规模、知识基础相关多元度、结构洞等3个特征或独立或组合影响利用式创新绩效。（4）在不同类型企业群组中,知识基础和合作网络对二元式创新绩效的影响路径各不相同,各特征变量对二元式创新绩效的影响程度亦不相同;同一类型企业提升二元式创新绩效均有多种路径方案,不同特征组合可通过互补方式影响二元式创新绩效。基于识别出的提升二元式创新绩效的多种有效路径,特定企业可根据自身情况和发展目标,有目的性地从知识基础和合作网络交互角度出发,通过调整企业资源配置情况,找出适合自身的最优发展路径,最终以“殊途同归”的方式达到提升企业二元式创新绩效之目标。本研究立足于知识经济和网络经济时代背景与发展趋势,探讨知识基础、合作网络影响企业二元式创新绩效的多特征因素组合、复杂非线性关系以及多路径影响作用机制,并基于研究结果提出丰富的管理启示与建议。不仅深化和拓展了知识基础、合作网络影响企业探索式和利用式创新绩效的相关研究,结合社会网络分析和数据驱动分析等方法,在一定程度上促进了资源基础理论、知识基础观、社会网络理论、创新理论以及数据挖掘等相关理论的交叉融合与发展,同时,亦是在管理学研究范式方面的一种有益探索,为今后相关领域研究提供一定参考与借鉴。此外,相关研究结论还为企业开展技术创新实践提供一定管理启示,为政府部门制定产业规划、实施创新驱动政策提供理论参考。