制造业作为国民经济主导产业,是我国实力的有力体现和支撑。但当前全球贸易的紧迫形势和对外出口贸易下行压力的不断增大,给我国制造业的发展带来了巨大冲击,同时面临着发达国家制造业回流和其他发展中国家成本优势的双重压力,推动制造业企业创新发展成为当前环境下的必然选择,同时,党的十九大重点强调了制造强国,推动互联网、大数据等新兴技术与实体经济进行深度融合。在当前的大数据时代背景下,数据的飞速增长和新型信息技术的不断发展使环境逐步向知识经济市场转变,如今,知识既已成为企业内部非常重视的关键生产要素之一,同时也已作为企业核心竞争力的关键构成部分成为企业间竞争的重要争夺资源和筹码,直接决定了企业自主创新能力的市场竞争地位,因此,知识创新逐渐成为行业企业争先发展和升级的主要阵地。而大数据作为多元化知识载体和日益更迭的大数据技术工具,为以数据信息为主要研究对象的知识创新提供全新思路的同时也对其提出了更高的要求和挑战,如何在遵循“数据-信息-知识”转化链条的前提下从大数据中提取出更多价值信息并转化为可利用的知识资源,并进一步服务于企业的知识创新,是企业在大数据时代进行知识创新体系建设的核心目标。现阶段对于大数据环境下企业知识创新的研究更多集中在传统理论概念和信息技术、管理科学等领域,关于企业知识创新体系构建转型缺乏可供参考的演化机理及路径。因此,本文在理论研究和案例分析基础上,提出大数据赋能企业知识创新的内在演化机理,结合时代技术和管理背景对赋能关键路径及基础保障体系进行梳理归纳和构建设计,并在此基础上对大数据环境下的企业知识创新体系进行了设计,进而提出大数据赋能制造企业知识创新绩效评价模型,以实现企业及时掌握知识创新建设水平并进行针对性改进。本文所做的主要工作如下:（1）在前人研究基础上构建赋能理论分析框架,以华为有限公司为典型案例结合企业时序性关键事件揭示大数据赋能企业知识创新的演化机理。（2）构建大数据对知识创新进行赋能的关键路径,并总结出作为支撑的基础保障要素,在此基础上构建了强调大数据作为多元知识载体和大数据技术工具支撑的赋能知识创新体系,包括知识获取与积累、知识整合与吸收、知识创新与扩散三大核心路径,以及进行辅助性协调工作的赋能支撑保障体系,包含知识创新基础设施、知识创新组织架构、知识创新文化和知识创新制度四大部分。（3）综合七大体系特征重点,结合时代背景和现有领域研究成果进行各一级指标下的二级指标设计,在专家组逐一评价的基础上对二级指标进行赋权和筛选,进而构建大数据企业知识创新绩效模糊综合评价模型。（4）以武汉所见网络科技有限公司为研究对象进行知识创新绩效评价实证研究,组成评审团围绕其2020年知识创新体系建设水平进行评价,并依据最终评价结果对其中明显薄弱环节给出针对性优化建议。