随着新能源汽车行业的全球化发展，企业间的竞争也变得日益激烈。而知识是提高企业核心竞争力的重要武器，知识也会影响企业的创新水平。但企业很难依靠内部知识满足发展的需要，因此企业在力求提高行业地位和寻求创新的同时，进行外部与内部的知识学习是非常有必要的。　　本文通过对国内外相关文献进行综述之后，发现知识学习方式有很多，例如组织联盟、对外投资等。但是基于专利数据能够更加清晰、客观的分析知识的扩散规律等。而基于专利数据的知识流动研究中更多的关注知识溢出视角，对知识溢入视角的关注较少。因此，为了更为系统地揭示开放式创新态势下，全球创新网络中技术主体间的知识学习特征和机理。本文构建了个体、组群和区域层面的分析框架，基于专利耦合和专利引用分析方法从知识溢入视角探究知识流动特征和机理。以其帮助目标企业掌握所在行业知识学习规律，从而进行情报分析和制定技术学习策略提供参考。个体层面分析从知识学习能力、知识学习范围和知识学习来源三个维度展开，构建个体层面分析内容和指标测度体系，根据技术主体三个维度的分布情况，识别个体层面知识学习特征和机理；组群层面分析基于技术主体间技术领域的划分，并从组群-组群、组群-个体两个维度进行展开，构建组群间、不同组群技术主体学习特点和同组群技术主体外部学习差异的分析内容，以此识别组群层面的知识学习特征和机理；区域层面分析同组群层面分析。按照数据准备、全球创新网络分析、知识学习特征分析和知识学习机理分析流程展开研究。最后以新能源汽车行业在1998-2017年的专利数据为基础，结合专利计量、社会网络等方法，实证分析1998-2017年间各阶段60个主要技术主体间的知识学习特征和机理。　　分析结果表明，个体层面分析得出技术主体的学习能力逐渐增强，学习范围由广泛变为广泛、集中性学习并存，主体的知识来源比较均衡，多数主体既进行内部的持续性学习，也向外部进行开放式学习。而通过知识学习机理分析，得出知识基础主要影响技术主体的学习范围，学习强度会促进技术主体从外部引进知识的能力；组群层面分析得出组群A是当前比较核心的技术领域，组群B和组群C的技进行组群外的学习时，更多的将组群A作为知识源；区域层面分析得出日本、美国和德国是新能源汽车行业发展较为领先的国家，尤其日本是其他国家的知识源。韩国技术主体主要从事电池相关领域，但是也有向整车系统设计相关领域发展的趋势。