本文提出了一种新颖的视频深度估计方法——FutureDepth，该方法通过在训练过程中让模型学习预测未来，从而隐式地利用多帧和运动线索来提高深度估计的准确性。具体而言，我们设计了一个未来预测网络（F-Net），该网络接收多个连续帧的特征，并被训练以迭代方式预测下一时间步的多帧特征。通过这种方式，F-Net 学习了底层的运动和对应关系信息，并将其特征融入到深度解码过程中。此外，为了丰富多帧对应关系线索的学习，我们进一步利用了一个重建网络（R-Net），该网络通过自适应掩码自动编码多帧特征体积进行训练。在推理阶段，F-Net 和 R-Net 用于生成查询，与深度解码器协同工作，并结合最终的精炼网络共同完成任务。我们通过在多个基准数据集上进行广泛的实验验证了 FutureDepth 的性能，这些数据集包括 NYUDv2、KITTI、DDAD 和 Sintel，涵盖了室内、驾驶和开放域场景。实验结果表明，FutureDepth 显著优于基线模型，超越了现有的视频深度估计方法，并达到了新的最先进（SOTA）精度。此外，FutureDepth 比现有的 SOTA 视频深度估计模型更高效，在与单目模型相比时具有相似的延迟。