Examinar y evaluar las características de las redes de innovación entre empresas de ciencia y tecnología a nivel de ciudad es esencial para comprender los patrones de innovación de las ciudades y mejorar su competitividad. Sin embargo, la mayoría de los estudios en este campo se basan únicamente en datos de patentes y artículos, descuidando el análisis de redes a través de diversas escalas y dimensiones. Los sitios web ofrecen una plataforma novedosa para que las empresas exhiban sus productos y servicios, y la utilización de datos de hipervínculos captura mejor la dinámica de la cooperación innovadora. Así, para alcanzar una comprensión más realista y precisa de las redes de cooperación de empresas tecnológicas en China, mejorar la comprensión de la cooperación intra-ciudad y transfronteriza dentro de las redes de innovación, y ofrecer una guía más científica a las ciudades para mejorar sus capacidades de innovación al investigar los factores que influyen en los escenarios de innovación y los mecanismos de sus interacciones, este estudio construye una red de innovación basada en los datos de hipervínculos extraídos de los sitios web de empresas de ciencia y tecnología chinas en 2022. Explora las características inherentes de la red y los patrones espaciales a través de múltiples dimensiones y escalas. Además, emplea GeoDetector para analizar los factores impulsores detrás de la heterogeneidad de los cuadrantes de la ciudad en cada dimensión. Los hallazgos sugieren lo siguiente: (1) Existe una evidente polarización de la capacidad de innovación, con una diferenciación más pronunciada de las ciudades entre zonas de alta capacidad. (2) Contrario a la noción convencional de proximidad geográfica, prevalece la cooperación de sitios web entre regiones, siendo la cooperación interprovincial más común que la cooperación intra-provincial entre ciudades. (3) La cooperación empresarial tiende a alinearse con socios de escala similar, y las pequeñas y medianas empresas se involucran principalmente en cooperación interna, concentrándose principalmente en ciudades de segundo y tercer nivel. (4) Las ciudades con alta centralidad de grado y agujeros de estructura se encuentran principalmente en las áreas de construcción de aglomeraciones urbanas chinas, mientras que aquellas con baja centralidad de grado y agujeros de estructura están situadas cerca de ciudades de doble alta. (5) La heterogeneidad espacial de las redes de innovación a través de las cuatro dimensiones está influenciada principalmente por STI, mientras que las dimensiones de intensidad de cooperación y capacidad de innovación están fuertemente influenciadas por la capacidad de tráfico. Las dimensiones de intensidad de cooperación intra e inter-ciudad están significativamente impactadas por el grado administrativo, y las dimensiones de escala empresarial y ubicación de la red son las más afectadas por el nivel de infraestructura digital.